60 applicazioni di visione artificiale di grande impatto

Le immagini e i video svolgono oggi un ruolo essenziale nel processo decisionale. Ci affidiamo alle informazioni visive mentre guidiamo su strade trafficate, facciamo acquisti online, scorriamo i social media, andiamo in ospedale e persino mentre gestiamo le nostre attività commerciali. 

I dati visivi sono diventati parte integrante della vita quotidiana e influenzano molte delle nostre scelte. Affinché le macchine possano comprendere queste informazioni in modo simile, devono anch'esse essere in grado di vedere e interpretare i contenuti visivi. 

È qui che la visione artificiale fa la differenza. Come branca dell'intelligenza artificiale (AI), la visione artificiale consente alle macchine di interpretare e dare un senso alle informazioni visive.

Anziché limitarsi a registrare ciò che accade, la tecnologia di visione artificiale è in grado di analizzare le immagini per ricavarne informazioni utili. Le soluzioni di visione artificiale possono detect , track e classify in base a forma, dimensioni o colore. 

Consideriamo un esempio semplice. Supponiamo che il responsabile di un negozio voglia identificare quali scaffali si esauriscono più rapidamente. I sistemi di visione artificiale possono essere utilizzati per analizzare le immagini degli scaffali, individuare gli articoli mancanti ed evidenziare i prodotti che si vendono rapidamente. Ciò consente ai responsabili dei negozi di rifornire gli scaffali in tempo. 

Tali sistemi sono guidati da modelli di visione artificiale, che vengono addestrati su set di dati per riconoscere oggetti e identificare modelli dai dati visivi. Ad esempio, Ultralytics è un modello di visione veloce e affidabile progettato per funzionalità di visione artificiale in tempo reale. 

In questo articolo esploreremo 60 applicazioni di computer vision di grande impatto e vedremo come vengono utilizzate in diversi settori. Cominciamo!

Il ruolo della visione artificiale nell'era moderna dell'IA

Prima di addentrarci nelle varie applicazioni della visione artificiale, diamo rapidamente un'occhiata all'importanza che essa riveste oggi.

Per anni, il monitoraggio e l'analisi di immagini o video è stato un processo manuale. Questo approccio manuale era dispendioso in termini di tempo, soggetto a errori e incoerente. Infatti, alcuni studi dimostrano che l'errore umano è responsabile di quasi un quarto dei problemi legati alle ispezioni in ambito industriale, rallentando il processo decisionale in molti settori.

Le cose sono cambiate con l'avvento dell'apprendimento automatico e i grandi progressi nella visione artificiale. Il cuore dell'intelligenza artificiale applicata alla visione è l'analisi delle immagini, che consente ai modelli di comprendere ciò che vedono. 

Ciò ha portato alla rapida diffusione di applicazioni quali ispezione, tracciamento e automazione, con una previsione di crescita del mercato globale della visione artificiale che dovrebbe raggiungere circa 58 miliardi di dollari entro il 2032.

Questa crescita deriva dal valore che la visione artificiale apporta alle applicazioni nel mondo reale. Automatizzando l'analisi di immagini e video, fornisce risultati più rapidi, accurati e affidabili. Ad esempio, è possibile monitorare le strade per individuare eventuali incidenti. Allo stesso modo, le aziende agricole possono monitorare lo stato di salute delle colture in tempo reale, mentre i negozi possono track scaffali si svuotano per primi. 

Questi casi d'uso aiutano i team ad agire più rapidamente e a prendere decisioni migliori utilizzando dati affidabili. Per raggiungere questo obiettivo, la visione artificiale si basa su una serie di attività fondamentali che consentono un'ampia gamma di applicazioni. 

Principali attività di visione artificiale

Le attività di visione artificiale sono supportate da modelli di visione artificiale addestrati che apprendono da grandi set di dati e applicano tali conoscenze alle riprese dal vivo. Ad esempio,YOLO Ultralytics , come YOLO26, supportano diverse attività in ambienti in tempo reale. 

Ecco alcune delle principali attività di visione artificiale utilizzate in un'ampia gamma di applicazioni:

• Rilevamento di oggetti: consiste nell'identificare gli oggetti all'interno di un'immagine o di un video e localizzarli utilizzando dei riquadri di delimitazione. Spesso è il punto di partenza per molte applicazioni di visione artificiale.
• Tracciamento degli oggetti: dopo aver rilevato un oggetto, un modello di visione può continuare a track attraverso i fotogrammi di un video. Ciò consente ai modelli di monitorare e comprendere il movimento. 
• Segmentazione delle istanze: fa un ulteriore passo avanti separando gli oggetti dallo sfondo o dividendoli in regioni precise.
• Classificazione delle immagini: questa attività assegna un'etichetta a un'intera immagine. Può essere utilizzata per identificare i tipi di veicoli, distinguere i frutti maturi da quelli acerbi o classify tipi di difetti su una linea di produzione.
• Stima della posa: identifica la posizione e l'orientamento dei punti chiave sugli oggetti, più comunemente esseri umani o animali. È ampiamente utilizzata nell'analisi sportiva, nel monitoraggio dei pazienti e nella robotica per comprendere la postura, i movimenti e le interazioni.
• Rilevamento di bounding box orientati (OBB): questa attività rileva gli oggetti e ne mostra la posizione e la rotazione, rendendola utile per identificare oggetti angolati o ruotati in immagini o video.

Alla scoperta di 60 applicazioni della visione artificiale in diversi settori industriali

Successivamente, esploreremo come la visione artificiale viene applicata in un'ampia gamma di casi d'uso reali, che abbracciano settori quali la vendita al dettaglio, la produzione, la sanità, l'automotive e l'agricoltura.

1. Manutenzione predittiva tramite ispezione visiva

Le fabbriche sono costituite da un numero enorme di macchine che funzionano contemporaneamente e può essere difficile tenerle tutte sotto controllo. I sistemi di manutenzione predittiva basati sulla visione artificiale utilizzano telecamere per monitorare continuamente le apparecchiature e analizzare segni visivi quali corrosione, perdite, disallineamenti e usura superficiale. Rilevando i primi indicatori di guasto, questi sistemi basati sulla visione artificiale aiutano i team a programmare la manutenzione in modo proattivo, ridurre i tempi di fermo non pianificati, prolungare la durata delle macchine e mantenere operazioni industriali più sicure ed efficienti.

2. Rilevamento targhe

Grazie alla tecnologia di visione artificiale è possibile detect le targhe detect . Questi sistemi sono spesso integrati con la tecnologia di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) per scansionare la targa di un veicolo ed estrarne le lettere e i numeri.

Ciò rende più facile identificare i veicoli mentre si muovono lungo le strade o i posti di blocco. Tale tecnologia è comunemente utilizzata nel monitoraggio del traffico, nei caselli autostradali e nei sistemi di parcheggio. Viene inoltre applicata ai punti di ingresso e di uscita di edifici residenziali o commerciali per automatizzare il tracciamento dei veicoli e ridurre i controlli manuali.

3. Monitoraggio dei comportamenti sospetti

È possibile monitorare comportamenti umani sospetti con la visione artificiale. Anziché monitorare ogni feed delle telecamere, le telecamere e i sensori con visione integrata si basano sul rilevamento e sul tracciamento.

Sono in grado di detect e segnalare anomalie, come vagabondaggio, corse improvvise o accesso ad aree riservate. Vengono utilizzati principalmente in spazi pubblici, negozi al dettaglio, stazioni di trasporto e aree ad alta sicurezza, avvisando le squadre di sicurezza affinché possano intervenire rapidamente quando qualcosa appare sospetto.

4. Rilevamento di incendi e fumo

Il rilevamento di incendi e fumo può fornire avvisi tempestivi prima che si verifichi un incidente grave. Ciò è reso possibile dai modelli di visione artificiale. 

Questi modelli possono essere utilizzati per osservare continuamente i cambiamenti visivi, come il fumo che si diffonde, le fiamme tremolanti o una foschia insolita nell'aria. Il rilevamento di incendi e fumo viene tipicamente utilizzato nei magazzini, nelle fabbriche, nelle foreste e nei grandi edifici, dove la diagnosi precoce di un incendio può fare la differenza.

5. Veicoli autonomi

I veicoli autonomi si affidano tipicamente alla visione artificiale per interpretare il movimento costante. Tesla, ad esempio, utilizza telecamere e sistemi di visione artificiale per le proprie auto a guida autonoma al fine di elaborare dati visivi e detect , segnali stradali, veicoli vicini e persone. I modelli basati sulla visione supportano attività quali il rilevamento, il tracciamento e la segmentazione, aiutando l'auto a comprendere l'ambiente circostante e a dare priorità alle informazioni critiche.

6. Rilevamento dei graffiti tramite IA 

Il rilevamento dei graffiti può essere effettuato utilizzando la visione artificiale per identificare i segni dipinti su muri, ponti e altre proprietà pubbliche. I sistemi intelligenti possono scansionare immagini o video per riconoscere forme, colori e motivi che corrispondono ai graffiti, anche in scene urbane affollate. 

I modelli di visione artificiale come YOLO26 supportano il rilevamento di oggetti e la classificazione delle immagini che possono essere utilizzati per detect , consentendo la segnalazione in tempo reale di nuovi segni. Le città intelligenti possono utilizzare soluzioni di rilevamento dei graffiti basate su YOLO26 per programmare più rapidamente le operazioni di pulizia, monitorare le aree e mantenere gli spazi pubblici.

7. Manutenzione della città 

Per garantire il corretto funzionamento di una città sono necessari numerosi controlli di manutenzione ogni giorno. Le soluzioni di visione artificiale possono cambiare questa situazione monitorando le strade e gli spazi pubblici. 

Ad esempio, Singapore è famosa per le sue iniziative che usano l'intelligenza artificiale visiva per mantenere gli spazi urbani. I sistemi basati sulla visione monitorano strade, aree pubbliche e infrastrutture, rilevando problemi come buche, cartelli rotti o bidoni della spazzatura traboccanti.

8. Monitoraggio della folla 

Il monitoraggio della folla consiste nell'analizzare il modo in cui le persone si muovono e si radunano in spazi affollati. Telecamere e sensori, integrati con un algoritmo di visione, possono elaborare feed video in tempo reale per stimare la dimensione della folla, track i modelli track e detect cambiamenti detect . 

Questo aiuta a identificare colli di bottiglia, sovraffollamento o attività insolite prima che diventino problemi. Il monitoraggio della folla è prezioso in luoghi come stazioni ferroviarie, stadi, eventi pubblici e centri cittadini.

9. Rilevamento dei furti

Nel rilevamento dei furti, la tecnologia di visione artificiale viene utilizzata per identificare attività sospette. L'intelligenza artificiale visiva può aiutare ad analizzare le riprese delle telecamere utilizzando algoritmi di deep learning e di rilevamento degli oggetti per track , oggetti e modelli di movimento in tempo reale. 

Anziché affidarsi esclusivamente agli allarmi o alle verifiche a posteriori, queste applicazioni di visione artificiale segnalano comportamenti insoliti. Questa automazione aiuta i negozi al dettaglio, i magazzini e le città intelligenti a ridurre le perdite e a semplificare i flussi di lavoro relativi alla sicurezza.

10. Rilevamento corsia

Per guidare in sicurezza, i veicoli a guida autonoma devono avere una chiara comprensione della strada. Il rilevamento della corsia è un'applicazione fondamentale della visione artificiale utilizzata per comprendere la struttura della strada in tempo reale. 

I sistemi basati sulla visione sono in grado di identificare la segnaletica orizzontale, i bordi della strada e le curve. Applicando compiti di visione come la segmentazione e il rilevamento di oggetti, i modelli di visione artificiale possono track anche in caso di variazioni di illuminazione o traffico intenso. 

11. Rilevamento di incidenti e collisioni

Il rilevamento di incidenti e collisioni utilizza la tecnologia di visione artificiale per detect in tempo reale detect e i quasi incidenti. I modelli di visione artificiale, in combinazione con algoritmi di rilevamento delle collisioni, possono aiutare ad analizzare i feed video in tempo reale provenienti da telecamere del traffico, dashcam o droni. 

Rilevando arresti improvvisi dei veicoli, movimenti anomali o interazioni inaspettate con oggetti, questi sistemi basati sull'intelligenza artificiale sono in grado di identificare gli incidenti in pochi secondi. Ciò consente una risposta più rapida alle emergenze e una migliore gestione del traffico nelle città intelligenti. 

12. Monitoraggio del conducente e rilevamento della sonnolenza

I lunghi viaggi in auto e il traffico intenso possono influire sulla prontezza di riflessi del conducente. Il monitoraggio dell'attenzione del conducente e il rilevamento della sonnolenza abilitati dai sistemi di visione artificiale consentono di comprendere lo stato fisico del conducente in tempo reale. 

Ad esempio, le telecamere all'interno del veicolo possono osservare segnali quali la chiusura degli occhi, la frequenza di battito delle palpebre, i movimenti della testa e la direzione dello sguardo. I modelli di apprendimento automatico e apprendimento profondo interpretano quindi questi segnali. Quando compaiono segni di stanchezza o distrazione, il sistema può emettere avvisi o segnalazioni. 

13. Sistemi di parcheggio intelligenti

Trovare un parcheggio in una città trafficata può essere difficile, ma oggi la tecnologia di visione artificiale sta rendendo tutto più facile. I sistemi di parcheggio intelligenti utilizzano telecamere e modelli di visione artificiale basati sull'intelligenza artificiale per monitorare i parcheggi in tempo reale. 

I modelli di visione sono in grado di detect gli spazi detect e occupati, aiutando i conducenti a trovare rapidamente e in modo efficiente i parcheggi. Sono comunemente utilizzati nei centri commerciali, negli aeroporti, nei complessi di uffici e nei centri cittadini per migliorare l'efficienza dei parcheggi. 

14. Analisi della mappa di calore dei clienti

I rivenditori possono utilizzare l'analisi delle mappe di calore dei clienti per comprendere come gli acquirenti si muovono all'interno di un negozio. Le telecamere dotate di visione artificiale track dei clienti, track si fermano o si riuniscono, quindi trasformano questi dati in mappe di calore codificate a colori. 

Le aree più frequentate appaiono con colori più caldi, mentre quelle più tranquille con tonalità più fredde. Queste informazioni sono particolarmente utili per migliorare la disposizione dei prodotti, ridurre l'affollamento vicino alle casse e analizzare il comportamento dei clienti. 

15. Rilevamento del logo del marchio

Molte aziende del settore dei media utilizzano oggi la visione artificiale per detect nelle immagini e nei video su diverse piattaforme, inclusi annunci pubblicitari, eventi e post sui social media. Rilevando e classificando i loghi, le aziende possono misurare la portata delle campagne, monitorare l'esposizione del marchio e detect tempestivamente eventuali utilizzi detect o fraudolenti dei loghi. Ciò significa che i team di marketing e legale possono monitorare la presenza del marchio su larga scala senza dover esaminare manualmente grandi volumi di contenuti visivi. 

16. Monitoraggio delle scorte a magazzino

Gli scaffali vuoti spesso passano inosservati finché un cliente non li segnala. Il monitoraggio delle scorte sugli scaffali può evitare questo problema utilizzando telecamere per scansionare regolarmente gli scaffali. I sistemi di visione AI possono scansionare le immagini degli scaffali, detect , contare gli articoli e track nel tempo utilizzando il rilevamento e il tracciamento degli oggetti. Questo risolve un problema comune nel settore della vendita al dettaglio, ovvero le opportunità di rifornimento mancate. 

17. Rilevamento perdite nelle lastre

La tecnologia di visione artificiale può essere utilizzata per identificare perdite nelle solette degli edifici analizzando le immagini delle termocamere. Questi sistemi eseguono attività quali il rilevamento e la segmentazione degli oggetti per individuare segni sottili di umidità, crepe o problemi strutturali. Utilizzando termocamere, i team di manutenzione possono detect in anticipo, riducendo la dipendenza dalle ispezioni manuali. Il rilevamento delle perdite nelle solette è ampiamente utilizzato nelle abitazioni, negli edifici commerciali e nelle grandi strutture per ridurre i costi di riparazione. 

18. Controllo qualità

Il controllo qualità si concentra sulla conformità del prodotto finito agli standard richiesti prima che raggiunga i clienti. I modelli di visione artificiale possono essere utilizzati per confrontare i prodotti con parametri di riferimento predefiniti, verificando la presenza di problemi visibili che influiscono sull'usabilità, la sicurezza o l'aspetto. Ciò consente ai produttori di mantenere una qualità costante su larga scala e ridurre i resi senza rallentare la produzione. 

19. Rilevamento dei difetti

Il rilevamento dei difetti controlla i prodotti alla ricerca di problemi quali crepe, graffi o etichette errate. Utilizza funzioni di visione artificiale come il rilevamento degli oggetti per individuare i difetti, anche quando gli articoli si muovono rapidamente su una linea di produzione. 

Quando viene rilevato un difetto, il prodotto può essere automaticamente contrassegnato o rimosso. Ciò garantisce che solo gli articoli di alta qualità procedano senza rallentare i processi di produzione.

20. Rilevamento della superficie 

La visione artificiale viene utilizzata anche per ispezionare la finitura esterna dei prodotti e garantire una qualità costante. I modelli basati sulla visione analizzano la consistenza, l'uniformità del colore, i rivestimenti e la lucidatura per detect finiture detect o danni superficiali. Questa applicazione è comune nei settori in cui l'aspetto è importante quanto le prestazioni, come l'elettronica, la produzione automobilistica e i beni di consumo.

21. Controllo degli articoli mancanti

Prima che i prodotti vengano sigillati o spediti, le telecamere basate sull'intelligenza artificiale possono verificare che tutti gli articoli richiesti siano presenti. Grazie all'apprendimento automatico e alla visione artificiale, questi sistemi sono in grado di detect rapidamente bottiglie, parti o componenti imballati detect , riducendo gli errori e le rilavorazioni. Combinando il rilevamento degli oggetti con il monitoraggio in tempo reale, i produttori possono mantenere una qualità costante ed evitare errori costosi.

22. Monitoraggio della linea di assemblaggio

Le linee di produzione possono essere monitorate in tempo reale utilizzando la tecnologia di visione artificiale per identificare parti disallineate, inceppamenti o passaggi saltati. I sistemi di visione possono track e controllarne la posizione mentre si muovono lungo la linea. 

Quando viene rilevato un problema, i team possono essere avvisati immediatamente, riducendo i tempi di inattività, migliorando i flussi di lavoro e mantenendo la qualità del prodotto. Questa automazione garantisce l'efficienza delle operazioni e supporta un processo decisionale tempestivo.

23. Automazione del magazzino 

I sistemi di visione artificiale possono svolgere un ruolo cruciale nella moderna automazione dei magazzini. Ad esempio, nei magazzini Amazon, i robot guidati dalla visione identificano i pacchi, track il movimento e determinano dove immagazzinarli o prelevarli. Combinando i dati visivi con la robotica basata sull'intelligenza artificiale, i magazzini possono semplificare i flussi di lavoro, ridurre gli errori umani e garantire che i pacchi raggiungano la loro destinazione più rapidamente. 

24. Monitoraggio dell'inventario

Grazie ai progressi nella tecnologia di visione artificiale, le aziende possono monitorare i livelli delle scorte in tempo reale, detect articoli detect o fuori posto e aggiornare automaticamente i registri. Ciò consente una gestione più accurata dell'inventario, aiuta a prevenire eccedenze o carenze di scorte e supporta un processo decisionale più rapido nei magazzini, nei negozi al dettaglio e negli ambienti di produzione.

25. Conteggio e identificazione delle pillole

Nel settore sanitario, contare e identificare accuratamente le pillole è fondamentale per prevenire errori. I sistemi di visione artificiale possono utilizzare il rilevamento degli oggetti e la classificazione delle immagini per identificare i tipi di pillole e contarle automaticamente. Le telecamere integrate con visione artificiale acquisiscono immagini ad alta risoluzione dei medicinali e gli algoritmi basati sull'intelligenza artificiale le analizzano in tempo reale, aiutando farmacie, ospedali e cliniche a mantenere i flussi di lavoro. 

26. Smistamento della biancheria

Nelle operazioni di lavanderia su larga scala, lo smistamento manuale è lento e spesso soggetto a errori. I sistemi di visione artificiale possono utilizzare telecamere e modelli di intelligenza artificiale per smistare automaticamente i capi in base al colore, alla taglia o al tipo di tessuto. 

Rilevando ogni articolo e indirizzandolo al contenitore o al ciclo di lavaggio corretto, questi sistemi migliorano la velocità e l'uniformità. Ciò li rende particolarmente utili in hotel, ospedali e lavanderie industriali dove l'efficienza e la precisione sono fondamentali.

27. Rilevamento delle crepe

La visione artificiale aiuta a individuare crepe che sono difficili da vedere a occhio nudo. Usando telecamere e elaborazione delle immagini, i modelli di IA scansionano superfici come strade, muri, ponti e macchine per detect segni di danni. 

Grazie a funzioni quali il rilevamento e la segmentazione degli oggetti, è possibile individuare tempestivamente anche le fratture più piccole. Ciò consente ai team di pianificare le riparazioni in tempo e ridurre i rischi per la sicurezza.

28. Conteggio delle cellule in microscopia

Gli esperimenti di laboratorio spesso si basano sulla conoscenza del numero esatto di cellule presenti in un campione. Ciò ha portato i ricercatori a utilizzare modelli di visione artificiale che supportano la segmentazione delle immagini e il conteggio degli oggetti. Questi modelli detect cellule, separano quelle sovrapposte e le contano automaticamente, risparmiando tempo e migliorando la precisione.

29. Rilevamento di crepe nelle fibbie

La visione artificiale può aiutare i medici a individuare le fratture a fibbia nelle immagini radiografiche, che sono comuni nei bambini e facili da trascurare. I modelli di deep learning possono essere ottimizzati per analizzare i dati di imaging medico, apprendendo le forme e le strutture delle ossa per detect curvature o crepe. In particolare, la classificazione delle immagini può evidenziare le aree critiche, aiutando i radiologi a formulare diagnosi più rapide e accurate.

30. Rilevamento delle cadute dei pazienti

Una questione cruciale negli ospedali e nelle case di cura è garantire la sicurezza dei pazienti 24 ore su 24. Il personale non può essere sempre presente in ogni momento. Tuttavia, tecnologie come la visione artificiale possono aiutare monitorando i movimenti dei pazienti e rilevando potenziali rischi in tempo reale.

Ad esempio, monitorando la postura del corpo e i modelli di movimento, i sistemi basati sulla visione possono detect cadute detect in tempo reale. Quando viene rilevata una caduta, il sistema può avvisare immediatamente gli operatori sanitari, consentendo una risposta rapida. Ciò è particolarmente importante per i pazienti anziani o in fase di recupero, dove un'assistenza tempestiva può ridurre il rischio di lesioni gravi e migliorare l'assistenza complessiva.

31. Monitoraggio dei pazienti in terapia intensiva

All'interno di un reparto di terapia intensiva, i pazienti devono essere monitorati costantemente. Ciò può risultare noioso e impegnativo per il personale medico, specialmente durante i turni lunghi. I sistemi di visione artificiale possono essere utilizzati per monitorare continuamente i movimenti e la postura dei pazienti, consentendo al personale sanitario di concentrarsi sulle attività critiche e di reagire rapidamente in caso di problemi.

32. Tracciamento degli strumenti chirurgici

Durante un intervento chirurgico, è fondamentale tenere traccia di ogni strumento medico. Le telecamere sospese possono essere integrate con la visione artificiale per detect track gli strumenti track durante tutta la procedura. Ciò migliora la sicurezza in sala operatoria, riduce i ritardi e consente ai chirurghi e agli infermieri di rimanere completamente concentrati sulla procedura.

33. Diagnostica per immagini mediche

La diagnostica per immagini mediche può essere potenziata dalla visione artificiale. Ciò consente ai medici di analizzare le scansioni in modo più chiaro e rapido. 

Utilizzando il deep learning e le reti neurali convoluzionali, i sistemi di visione analizzano radiografie, risonanze magnetiche e TAC per individuare modelli visivi. Ad esempio, nel rilevamento dei tumori, le capacità di visione quali l'elaborazione delle immagini, la segmentazione e il rilevamento degli oggetti evidenziano le regioni sospette e supportano una diagnostica accurata.

34. Rilevamento della conformità dei DPI

In ambienti industriali molto trafficati, è difficile monitorare ogni lavoratore in ogni momento. Le telecamere con visione artificiale possono risolvere questo problema osservando continuamente le aree di lavoro e verificando la presenza dei dispositivi di sicurezza richiesti, come caschi, guanti e giubbotti riflettenti. Rilevando in tempo reale la mancanza di dispositivi di protezione individuale (DPI), questi sistemi aiutano a prevenire gli incidenti e a migliorare la sicurezza generale sul posto di lavoro.

35. Monitoraggio delle piante e delle colture

Il monitoraggio delle piante e delle colture consente agli agricoltori di controllare lo stato di salute delle colture durante tutta la stagione di crescita. Le telecamere posizionate su droni, trattori o pali fissi possono acquisire immagini regolari delle piante nei campi. 

Questo utilizzo della visione artificiale consente ai sistemi di analizzare segnali visivi, quali il colore delle foglie, le dimensioni delle piante e i modelli di crescita, per detect segni di stress, carenze nutrizionali o scarsità d'acqua. Identificando tempestivamente i problemi, gli agricoltori possono reagire più rapidamente, migliorare i raccolti ed evitare perdite su larga scala.

36. Monitoraggio del bestiame

Il monitoraggio del bestiame sfrutta la visione artificiale per osservare il comportamento degli animali senza la supervisione costante dell'uomo. Le telecamere track , la postura e i livelli di attività per identificare segni di lesioni, malattie o stress. 

Ad esempio, una riduzione dei movimenti o un'andatura insolita possono segnalare problemi di salute. Questi sistemi si basano sul rilevamento e sul monitoraggio continuo delle mandrie, aiutando gli allevatori a gestire in modo più efficiente le grandi aziende agricole.

37. Rilevamento degli incendi boschivi

Gli incendi boschivi spesso hanno origine in aree remote dove il monitoraggio umano è limitato. I sistemi di visione artificiale analizzano i dati visivi provenienti da torri di avvistamento, droni e immagini aeree per detect i detect segnali, come sottili tracce di fumo, cambiamenti nel colore della vegetazione o lievi movimenti legati al calore. Riducendo i falsi allarmi causati dalla nebbia o dalle nuvole, questi sistemi in tempo reale consentono alle autorità di reagire più rapidamente e impedire la propagazione degli incendi.

38. Rilevamento della maturità del frutto del drago

Sapere qual è il momento giusto per raccogliere il frutto del drago è un ottimo esempio di un caso d'uso altamente specifico della visione artificiale, in cui la tempistica influisce direttamente sulla qualità e sulla durata di conservazione. I modelli basati sulla visione utilizzano il rilevamento e la classificazione delle immagini per valutare la maturità e prevedere il momento ottimale per la raccolta. Le aziende agricole stanno già iniziando a utilizzare telecamere basate sull'intelligenza artificiale per semplificare i controlli di maturità, rendendo la raccolta più veloce, più accurata e più coerente.

39. Osservazione degli uccelli

Il birdwatching è diventato più accurato grazie alla visione artificiale. Le fotocamere intelligenti e i binocoli basati sull'intelligenza artificiale utilizzano algoritmi di visione artificiale, inclusi modelli come YOLO26, per supportare attività quali il rilevamento di oggetti e la stima della posizione. Ciò consente a ricercatori e appassionati di track , osservare i comportamenti e studiare i modelli migratori. 

40. track degli animali nella neve

Nelle regioni innevate, le tracce degli animali possono rivelare indizi preziosi sui movimenti della fauna selvatica. Modelli di visione artificiale come YOLO26 possono essere utilizzati per detect track le tracce track nelle regioni innevate. 

Analizzando i modelli visivi, questi modelli facilitano l'identificazione delle specie, la stima dei movimenti e lo studio delle migrazioni. Ciò consente ai ricercatori e agli ambientalisti di monitorare le popolazioni in tempo reale, osservarne i comportamenti e proteggere la fauna selvatica.

41. Operazioni ferroviarie 

Le reti ferroviarie operano in condizioni di movimento costante, orari serrati e rischi per la sicurezza, rendendo complicato il monitoraggio manuale. La tecnologia di visione artificiale può automatizzare questi controlli analizzando i dati visivi provenienti dalle telecamere lungo i binari, dalle stazioni e dai sistemi di bordo. 

Grazie al rilevamento degli oggetti e alla segmentazione delle istanze, i modelli di visione artificiale sono in grado di detect track in tempo reale track , problemi di segnaletica, ostacoli lungo i binari o persone che entrano in aree riservate. Ciò riduce gli errori umani, semplifica i flussi di lavoro e garantisce operazioni ferroviarie più sicure e affidabili su larga scala. 

42. Attività OCR relative ai documenti

L'elaborazione dei documenti è diventata molto più semplice grazie ai sistemi di riconoscimento ottico dei caratteri basati sulla visione artificiale. Questi sistemi detect innanzitutto le aree detect all'interno di immagini quali fatture, moduli e ricevute, quindi ne estraggono il contenuto in modo che possa essere cercato e utilizzato.

Una volta acquisito, il testo può essere elaborato, analizzato o sintetizzato automaticamente. Ciò consente alle aziende di migliorare la precisione e semplificare i flussi di lavoro che richiedono un uso intensivo di documenti nei settori finanziario, sanitario e operativo.

43. Rilevamento e tracciamento dei giocatori

I principali eventi sportivi hanno iniziato a utilizzare la tecnologia di visione artificiale per track i movimenti track sul campo. I modelli di visione analizzano attentamente le riprese delle partite in diretta utilizzando il rilevamento degli oggetti, il tracciamento degli oggetti e la stima della posizione. 

Allenatori e analisti utilizzano questi dati per studiare le prestazioni, il posizionamento e il lavoro di squadra. Infatti, il tracciamento dei giocatori è ormai una pratica comune nel calcio, nel basket e nel cricket, consentendo alle squadre di prendere decisioni basate sui dati durante gli allenamenti e le partite. 

44. Tracciamento della palla

Un altro ottimo esempio di come la visione artificiale possa supportare gli analisti sportivi è il tracciamento della palla. Negli sport veloci, seguire la palla può essere difficile. 

I sistemi di visione artificiale sono in grado di detect palla e track movimento fotogramma per fotogramma, registrando in tempo reale la sua posizione, velocità e direzione. Questi dati supportano l'analisi delle prestazioni e l'adozione di decisioni eque in sport quali il calcio, il cricket e il golf.

45. Rilevamento delle carte da gioco

Gli ambienti di gioco regolamentati come i casinò utilizzano la visione artificiale per monitorare i giochi di carte come il blackjack, identificando e tracciando le carte da gioco sul tavolo in tempo reale. Ciò contribuisce a garantire un gioco equo, a prevenire gli imbrogli e a mantenere la trasparenza. Modelli di visione come YOLO26 possono essere utilizzati per riconoscere le carte in base alla loro forma, ai numeri e ai simboli.

46. Analisi dei rischi di infortunio

Gli infortuni degli atleti spesso si sviluppano gradualmente a causa di una postura scorretta o di sforzi ripetitivi. I sistemi di visione artificiale possono aiutare a individuare tempestivamente questi problemi analizzando i movimenti dei giocatori durante gli allenamenti e le partite. 

Le telecamere dotate di intelligenza artificiale sono in grado di track la posizione track , l'equilibrio e i modelli di movimento per identificare i movimenti non sicuri. Ciò consente ai team di correggere la forma fisica, migliorare le routine di allenamento e ridurre il rischio di lesioni gravi.

47. Controllo dei gesti nei videogiochi

Il controllo dei gesti nei videogiochi è strettamente correlato alla visione artificiale. I sistemi basati sulla visione detect interpretano i movimenti delle mani e del corpo, consentendo ai giocatori di controllare i giochi senza controller fisici. 

Questo approccio è ampiamente utilizzato nelle esperienze di realtà aumentata e virtuale, dove azioni come salutare con la mano, saltare o indicare vengono tradotte in tempo reale in risposte all'interno del gioco, creando un'esperienza più coinvolgente.

48. Analisi delle etichette nutrizionali

Leggere le etichette nutrizionali può richiedere molto tempo, soprattutto quando i formati differiscono da un marchio all'altro. Con le soluzioni di visione artificiale, questa operazione può essere semplificata. 

Elaborando le immagini delle etichette alimentari, i sistemi di visione artificiale sono in grado di estrarre dettagli fondamentali quali calorie, ingredienti e informazioni nutrizionali. Grazie all'elaborazione delle immagini, al riconoscimento ottico dei caratteri e all'apprendimento automatico, le etichette nutrizionali possono essere scansionate con smartphone o semplici scanner, rendendo le informazioni più facilmente accessibili e comparabili.

49. Conteggio delle persone

Sapere quante persone si trovano in uno spazio aiuta le aziende e le città a pianificare meglio. I sistemi basati sulla visione artificiale possono contare le persone che entrano o escono da un'area utilizzando i feed video provenienti dai luoghi pubblici. 

Tali soluzioni si basano sul rilevamento e il tracciamento degli oggetti per seguire i movimenti in tempo reale. Sono utilizzate nei negozi al dettaglio, nei nodi di trasporto e nelle città intelligenti per gestire il flusso di persone e migliorare la sicurezza. 

50. Monitoraggio del flusso del traffico 

Il monitoraggio del traffico è essenziale per garantire la sicurezza stradale e ridurre la congestione. Telecamere e sensori, combinati con la visione artificiale, sono in grado di track in tempo reale e analizzare il flusso del traffico. Ciò aiuta gli urbanisti a comprendere meglio i modelli di traffico e ottimizzare la sincronizzazione dei semafori per migliorare la gestione complessiva del traffico.

51. Ispezione delle condutture 

La tecnologia di visione artificiale consente di ispezionare condutture lunghe senza mettere a rischio le persone. I droni dotati di telecamere ad alta risoluzione e algoritmi basati sulla visione artificiale possono ispezionare le condutture alla ricerca di corrosione, perdite o crepe. Questa automazione riduce i rischi per le persone, accelera i controlli di manutenzione e consente un monitoraggio continuo su lunghe distanze, rendendo più sicure le operazioni sulle condutture.

52. Ispezione dei tappi delle bottiglie

I tappi delle bottiglie possono talvolta andare persi o non sigillare correttamente, causando problemi di deterioramento o sicurezza. Si tratta di una preoccupazione fondamentale nel settore delle bevande. I sistemi di visione artificiale possono aiutare ad affrontare questo problema monitorando le linee di produzione e utilizzando telecamere per detect tappi detect , allentati o disallineati.

53. Gestione del piazzale

Gestire grandi piazzali di stoccaggio con container e veicoli in costante movimento non è così facile come sembra. I sistemi basati sulla visione gestiscono questa complessità identificando gli ID dei container, tracciandone la posizione e registrandone i movimenti in tempo reale. 

Le telecamere monitorano l'attività nel piazzale e aggiornano automaticamente i sistemi. Questa soluzione di visione basata sull'intelligenza artificiale si concentra sul miglioramento della logistica e del flusso di lavoro complessivo. 

54. Rilevamento di specie rare 

Le specie rare sono spesso difficili da studiare perché poco comuni e solitamente vivono in aree protette o remote. Tuttavia, i sistemi basati sulla visione possono raccogliere dati visivi utilizzando fototrappole, droni o immagini satellitari. 

Questi sistemi utilizzano la classificazione delle immagini per riconoscere gli animali in base a caratteristiche quali forma, colore e segni distintivi. Ciò consente a Vision AI di detect automaticamente detect , registrare gli avvistamenti nel tempo e track senza disturbare la fauna selvatica.

55. Sistemi di cassa automatica

La visione artificiale ha reso il self-checkout più veloce e facile. Gli acquirenti possono scansionare e pagare gli articoli senza dover attendere in lunghe code. 

Ciò è reso possibile da telecamere installate nei negozi, scanner intelligenti e chioschi dotati di visione artificiale che monitorano il modo in cui i prodotti vengono presi e riposti, aiutando i sistemi a riconoscere con precisione gli articoli. Di conseguenza, gli errori vengono ridotti, il passaggio alla cassa è più veloce e l'esperienza di acquisto complessiva è più fluida nei negozi al dettaglio affollati.

56. Rilevamento dell'usura degli pneumatici 

Con il passare del tempo, gli pneumatici perdono aderenza, ma i cambiamenti sono spesso impercettibili e difficili da notare. I sistemi basati sulla visione installati nelle officine o nei centri di assistenza ispezionano la superficie degli pneumatici per detect di usura o danni, come profondità del battistrada ridotta o disegni irregolari. Identificando tempestivamente i problemi, questi sistemi aiutano a prevenire condizioni di guida non sicure e rendono più prevedibile la manutenzione degli pneumatici.

57. Conteggio degli articoli

Grazie alla visione artificiale, il conteggio degli articoli può essere automatizzato rilevando e tracciando i prodotti nelle immagini o nei video. Ad esempio, i sistemi di visione possono contare i cartoni imballati su un nastro trasportatore, monitorare i livelli delle scorte nei supermercati o track che si muovono lungo una catena di montaggio durante le fasi di lavaggio o lavorazione. Questo approccio è ampiamente utilizzato nei magazzini, nelle fabbriche e nei punti vendita al dettaglio per ridurre le discrepanze di magazzino, identificare tempestivamente gli articoli mancanti e mantenere dati di inventario accurati.

58. Rilevamento di specie sottomarine 

Esplorare la vita sotto la superficie dell'oceano non è facile, ma la visione artificiale ha semplificato il track delle specietrack in modo più efficace. I ricercatori possono utilizzare i dati visivi provenienti da droni sottomarini e telecamere sommergibili per identificare pesci, coralli e altre specie marine in tempo reale. Queste informazioni aiutano track , studiare gli habitat e controllare gli ecosistemi oceanici senza disturbare la vita marina.

59. Rilevamento dei rifiuti di cucina 

Le grandi cucine commerciali producono ogni giorno una quantità significativa di rifiuti alimentari. Oggi vengono utilizzati sistemi basati sulla visione artificiale per automatizzare l'intero processo di riduzione degli sprechi alimentari. 

Questi sistemi di visione artificiale utilizzano telecamere posizionate vicino alle aree di preparazione o ai contenitori intelligenti per i rifiuti per identificare gli alimenti, misurare le dimensioni delle porzioni e track i modelli track . Diverse catene alberghiere e aziende di ristorazione utilizzano questi dati per adeguare i menu, ridurre gli sprechi e tagliare i costi. 

60. Classificazione della qualità degli alimenti

La classificazione della qualità degli alimenti viene sempre più spesso automatizzata utilizzando sistemi di visione artificiale negli impianti di trasformazione alimentare. Mentre frutta, verdura e prodotti confezionati avanzano lungo le linee di produzione, i modelli di visione artificiale sono in grado di selezionarli in base a dimensioni, colore, grado di maturazione e difetti superficiali utilizzando funzioni di rilevamento e classificazione. Ciò riduce le ispezioni manuali, minimizza gli errori umani e garantisce che solo alimenti di alta qualità raggiungano i clienti, anche quando ogni giorno vengono lavorati grandi volumi.

Punti chiave 

La visione artificiale sta rapidamente diventando una parte fondamentale dei sistemi produttivi e operativi all'avanguardia. Le attività principali della visione artificiale, come il rilevamento, il tracciamento, la segmentazione e la classificazione, supportano ora applicazioni in molti settori, tra cui la sanità, la vendita al dettaglio, l'agricoltura e i veicoli autonomi. Ciò che sta cambiando maggiormente è la scalabilità e la praticità che questi sistemi hanno acquisito.

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