Una rapida panoramica sull'intelligenza artificiale applicata alla visione e sul suo funzionamento

Ogni giorno, le telecamere installate nelle fabbriche, negli ospedali, nelle città, nei veicoli e nei dispositivi di consumo catturano enormi quantità di immagini e video. Questo flusso costante di dati visivi crea nuove possibilità, ma rende anche difficile comprendere cosa sta accadendo e agire rapidamente.

Ad esempio, incroci trafficati o spazi pubblici affollati possono cambiare da un momento all'altro. Il monitoraggio manuale di questi ambienti è lento e spesso impreciso, soprattutto quando è necessario prendere decisioni rapide e affidabili. 

Per gestire situazioni come queste, i sistemi devono essere in grado di comprendere le informazioni visive così come appaiono e rispondere in tempo reale. La visione artificiale rende possibile tutto questo consentendo alle macchine di analizzare immagini e video, riconoscere modelli ed estrarre informazioni utili. 

I primi sistemi di visione artificiale si basavano su regole fisse, che funzionavano in contesti controllati ma spesso fallivano quando cambiavano condizioni quali l'illuminazione o l'angolazione della telecamera. La moderna visione artificiale migliora questo approccio utilizzando l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico. 

Anziché limitarsi a catturare o memorizzare immagini, questi sistemi analizzano i dati visivi in tempo reale, apprendono dagli esempi e si adattano agli ambienti in evoluzione. Ciò rende l'IA visiva più efficace nelle situazioni reali e le consente di migliorare nel tempo man mano che viene utilizzata in un numero crescente di applicazioni.

In questo articolo vedremo più da vicino cos'è la visione artificiale e come può essere utilizzata per creare flussi di lavoro intelligenti end-to-end. Cominciamo!

Che cos'è la visione artificiale?

La visione artificiale è una branca dell'intelligenza artificiale che consente alle macchine di comprendere e interpretare immagini e video. In altre parole, i sistemi di visione artificiale analizzano ciò che vedono e utilizzano tali informazioni per supportare azioni, ottimizzare previsioni o prendere decisioni nell'ambito di un flusso di lavoro più ampio. A differenza dell'intelligenza artificiale generativa, che crea nuovi contenuti, la visione artificiale si concentra sulla comprensione e l'estrazione di informazioni dai dati visivi esistenti.

Ad esempio, monitorare l'attività in uno stabilimento industriale o in uno spazio pubblico per lunghi periodi richiede velocità e coerenza che possono essere difficili da mantenere manualmente. I sistemi di visione AI possono affrontare questa sfida applicando tecniche di apprendimento automatico e apprendimento profondo per riconoscere modelli, identificare dettagli rilevanti e rispondere man mano che compaiono nuove informazioni visive. 

Poiché immagini e video vengono spesso generati in grandi volumi e ad alta velocità, i sistemi di visione AI sono in grado di elaborare i dati visivi in modo continuo e applicare le stesse regole a ogni fotogramma. Ciò rende i risultati più coerenti e aiuta i team a migliorare le operazioni mantenendo la precisione anche al variare delle condizioni.

Nell'uso reale, la visione artificiale fa solitamente parte di un sistema di intelligenza artificiale end-to-end. Essa collega i modelli di visione artificiale con la logica decisionale e altri strumenti che agiscono sui risultati. Trasformando gli input visivi in informazioni utili, la visione artificiale è in grado di automatizzare le attività di routine e supportare un processo decisionale più rapido e sicuro in molte applicazioni di visione artificiale.

Come funziona l'IA visiva: dai dati visivi alle informazioni utili

Quindi, come fa un sistema o una macchina a passare dalla visione di un'immagine o di un video alla comprensione di ciò che sta accadendo e alla decisione su cosa fare dopo?

Il processo inizia con input visivi provenienti dal mondo reale, come foto, videoclip, immagini live da telecamere o flussi di sensori. Poiché questi dati possono variare notevolmente in termini di qualità, illuminazione e angolazione della telecamera, di solito devono essere preparati prima dell'analisi. 

Questa preparazione può includere il ridimensionamento delle immagini, la regolazione dell'illuminazione e l'organizzazione dei fotogrammi video in un formato coerente. Spesso vengono inclusi ulteriori contesti, come timestamp o posizione della telecamera, per supportare un'analisi più accurata.

I dati preparati vengono quindi utilizzati all'interno di un framework di apprendimento che consente al sistema di riconoscere i modelli visivi. Attraverso l'addestramento su immagini e video etichettati, un modello di IA visiva apprende come oggetti, modelli ed eventi appaiono in condizioni diverse. 

Questa comprensione acquisita costituisce la base per molte attività comuni di visione artificiale, come il rilevamento di oggetti (identificazione e localizzazione di oggetti all'interno di un'immagine) e la segmentazione di istanze (separazione ed etichettatura di singoli oggetti a livello di pixel). I modelli di intelligenza artificiale di visione all'avanguardia, come Ultralytics , sono progettati per supportare queste attività rimanendo veloci e precisi in ambienti reali.

Una volta implementato il sistema, gli input visivi vengono elaborati continuamente come parte di un flusso di lavoro end-to-end. Il modello analizza immagini e video e invia i risultati a dashboard, strumenti di automazione o altri sistemi di IA. In alcuni casi, gli agenti di IA visiva utilizzano questi risultati per attivare azioni o supportare il processo decisionale, trasformando la comprensione visiva in informazioni pratiche e utilizzabili.

L'evoluzione dei modelli e delle architetture di visione

Man mano che approfondisci la tua conoscenza dell'IA visiva, potresti chiederti perché i modelli e le architetture sono importanti e in che modo influenzano le prestazioni del sistema. I modelli di IA visiva sono fondamentali per le innovazioni odierne nel campo della visione artificiale.

La maggior parte dei sistemi di visione artificiale si basa su un modello che determina il modo in cui vengono analizzate le immagini e i video. Il modello definisce ciò che il sistema è in grado di riconoscere in una scena e le sue prestazioni in condizioni diverse. 

Con l'aumentare della varietà e della complessità delle applicazioni di visione artificiale, i modelli di visione artificiale e le loro architetture sottostanti hanno continuato ad evolversi per stare al passo con i tempi e rimanere facili da usare. I primi sistemi di visione artificiale richiedevano agli ingegneri di definire manualmente ciò che il sistema doveva cercare, come bordi, colori o forme specifici. 

Questi approcci basati su regole funzionavano bene in ambienti controllati, ma spesso fallivano quando l'illuminazione cambiava, la qualità della telecamera variava o le scene diventavano più complesse. I moderni modelli di visione AI adottano un approccio diverso. 

Molti modelli open source apprendono i modelli visivi direttamente dai dati, il che li rende più flessibili e più adatti agli ambienti reali in cui le condizioni sono imprevedibili. I progressi nell'architettura dei modelli hanno anche semplificato il modo in cui vengono elaborate le immagini e i video, rendendo questi sistemi più facili da implementare e integrare nelle piattaforme pratiche di visione artificiale.

YOLO Ultralytics sono un ottimo esempio di questo cambiamento. Modelli come YOLO26 sono ampiamente utilizzati per attività di rilevamento di oggetti che richiedono velocità e coerenza, specialmente nelle applicazioni video in diretta. 

Esplorazione delle attività principali dell'IA visiva

Ecco alcune delle attività fondamentali della visione artificiale su cui si basano i sistemi di visione basati sull'intelligenza artificiale per comprendere le informazioni visive e ottimizzare gli ambienti reali:

• Rilevamento oggetti: questa funzione consente a un sistema di identificare quali oggetti sono presenti in un'immagine o in un video e di determinarne la posizione, in genere tracciando dei riquadri attorno a ciascun oggetto.
• Classificazione delle immagini: con questo approccio, l'intera immagine viene analizzata e le vengono assegnate una o più etichette in base al suo contenuto complessivo, aiutando a organizzare le immagini e a prendere decisioni informate.
• Segmentazione delle istanze: per le attività che richiedono una maggiore precisione, questa funzione suddivide un'immagine a livello di pixel per separare oggetti o regioni all'interno di una scena.
• Tracciamento degli oggetti: nelle applicazioni basate su video, questa funzionalità consente di seguire gli oggetti attraverso i fotogrammi, preservandone l'identità e il movimento nel tempo.
• Stima della posa: identifica i punti chiave su persone o oggetti, come articolazioni o punti di riferimento, per determinare la loro posizione, postura e movimento in ambienti dinamici.

Il ruolo dei set di dati nell'intelligenza artificiale visiva

Dietro ogni sistema di visione artificiale efficace c'è un set di dati ben curato. Questi set di dati di visione artificiale forniscono le immagini e i video da cui i modelli di visione artificiale apprendono, aiutandoli a riconoscere oggetti, modelli e scene in ambienti reali. 

La qualità dei dati influisce direttamente sull'accuratezza e sull'affidabilità del sistema. Per rendere i dati visivi più efficaci, i set di dati vengono annotati. Ciò significa che a ciascuna immagine o video vengono aggiunti dettagli importanti, come l'etichettatura degli oggetti, l'evidenziazione di aree specifiche o l'assegnazione di categorie. 

Oltre alle etichette, è possibile includere metadati aggiuntivi come ora, posizione o tipo di scena per facilitare l'organizzazione dei dati e migliorarne la comprensione. I set di dati sono inoltre comunemente suddivisi in set di addestramento, convalida e test, in modo che i sistemi possano essere valutati su immagini che non hanno mai visto prima.

Set di dati popolari come ImageNet, COCO e Open Images hanno svolto un ruolo fondamentale nel progresso dell'intelligenza artificiale visiva, fornendo raccolte ampie e diversificate di immagini etichettate. Ciononostante, la raccolta di dati reali rimane ancora difficile.

Pregiudizi, lacune nella copertura e ambienti in costante evoluzione rendono difficile creare set di dati che riflettano realmente le condizioni reali. Ottenere il giusto equilibrio di dati su larga scala è fondamentale per costruire sistemi di visione artificiale affidabili.

Uno sguardo ai vari casi d'uso dell'IA visiva

Ora che abbiamo compreso meglio come funziona l'IA visiva, vediamo come viene utilizzata nelle applicazioni reali. In molti settori, l'IA visiva aiuta i team a gestire attività visive su larga scala, consentendo risposte più rapide e operazioni più efficienti.

Ecco alcuni modi comuni in cui l'IA visiva viene utilizzata in diversi settori:

• Produzione: in fabbrica, l'intelligenza artificiale visiva può essere utilizzata per monitorare i prodotti mentre passano attraverso ogni fase della produzione. È in grado di individuare tempestivamente difetti, parti mancanti o incongruenze, aiutando i team a ridurre le rilavorazioni, mantenere la qualità ed evitare tempi di inattività imprevisti.
• Vendita al dettaglio: negli spazi commerciali, le soluzioni di visione artificiale possono tenere track scorte, controllare le condizioni degli scaffali e ridurre le perdite. Analizzando le immagini all'interno del negozio, questi sistemi possono aiutare il personale a comprendere più facilmente cosa sta succedendo sul posto e ad apportare modifiche più rapide per garantire il corretto svolgimento delle operazioni.
• Assistenza sanitaria: Vision AI può supportare i professionisti sanitari assistendoli nella revisione di immagini mediche, come scansioni o risultati di esami. È in grado di segnalare le aree che potrebbero richiedere maggiore attenzione, consentendo ai medici di lavorare in modo più efficiente, lasciando comunque le decisioni finali nelle mani degli esseri umani.
• Trasporti e città intelligenti: sulle strade e negli spazi pubblici, la visione artificiale aiuta le città a monitorare il flusso del traffico, detect e migliorare la sicurezza a un livello superiore. L'analisi in tempo reale delle immagini riprese dalle telecamere consente di reagire più rapidamente alle condizioni mutevoli e favorisce una migliore gestione delle infrastrutture urbane.

Pro e contro degli strumenti di visione artificiale

Ecco alcuni dei principali vantaggi dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale visiva nelle applicazioni del mondo reale:

• Scalabilità in diversi casi d'uso: una volta addestrati, i sistemi di visione AI possono essere implementati in più sedi o applicazioni con modifiche minime.
• Assistenza AI più rapida: analizzando immagini e video non appena vengono acquisiti, i sistemi basati sull'intelligenza artificiale visiva sono in grado di fornire informazioni in tempo reale che consentono di reagire più rapidamente e prendere decisioni migliori.
• Si integra facilmente nei flussi di lavoro esistenti: i risultati di Vision AI possono essere collegati a sistemi a valle, dashboard o pipeline di automazione. 

Nonostante questi vantaggi, esistono alcune limitazioni che possono influire sulle prestazioni dei sistemi di visione artificiale. Ecco alcuni fattori da tenere presenti:

• Dipendenza dalla qualità e dalla disponibilità dei dati: i sistemi di visione artificiale si basano in larga misura su set di dati di grandi dimensioni e ben preparati. La raccolta e la gestione di dati visivi di alta qualità può richiedere molto tempo e comportare costi elevati.‍
• Sensibilità ai cambiamenti ambientali: le prestazioni possono diminuire quando le telecamere si spostano, l'illuminazione cambia o le scene cambiano in modo significativo senza un nuovo addestramento o una regolazione.‍
• Requisiti di elaborazione e infrastruttura: l'esecuzione di modelli di visione AI, specialmente in tempo reale o su larga scala, può richiedere risorse di elaborazione significative e hardware specializzato.

Punti chiave

Vision AI trasforma immagini e video in informazioni significative che i sistemi possono comprendere e utilizzare. Ciò contribuisce ad automatizzare le attività visive e supporta un processo decisionale più rapido e affidabile. La sua efficacia dipende dalla combinazione di modelli capaci, set di dati di alta qualità e flussi di lavoro ben progettati che operano in sinergia.

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