Telecamere per la computer vision e le loro applicazioni

Molti fattori tecnici, come i dati, gli algoritmi e la potenza di calcolo, contribuiscono al successo di un'applicazione di intelligenza artificiale (IA). Nello specifico della computer vision, un sottocampo dell'IA che si concentra sull'abilitazione delle macchine ad analizzare e comprendere immagini e video, uno dei fattori più critici è l'input o la fonte dei dati: la telecamera. La qualità e il tipo di telecamere utilizzate per un'applicazione di computer vision influiscono direttamente sulle performance dei modelli di IA.

Scegliere la telecamera giusta è fondamentale perché diverse attività di computer vision richiedono diversi tipi di dati visivi. Ad esempio, le telecamere ad alta risoluzione vengono utilizzate per applicazioni come il riconoscimento facciale, dove è necessario acquisire dettagli facciali precisi con precisione. Al contrario, le telecamere a bassa risoluzione possono essere utilizzate per attività come il monitoraggio delle code che dipendono da modelli più ampi piuttosto che da dettagli intricati.

Oggigiorno, sono disponibili molti tipi di telecamere, ognuna progettata per soddisfare esigenze specifiche. Comprendere le loro differenze può aiutarti a ottimizzare le tue innovazioni nella computer vision. Esploriamo i vari tipi di telecamere per computer vision e le loro applicazioni in diversi settori.

Esplorazione di telecamere RGB per la computer vision

Le fotocamere RGB (rosso, verde e blu) sono comunemente utilizzate nelle applicazioni di computer vision. Catturano immagini nello spettro visibile all'interno di lunghezze d'onda da 400 a 700 nanometri (nm). Poiché queste immagini sono simili a come vedono gli umani, le fotocamere RGB vengono utilizzate per molte attività come il rilevamento di oggetti, la segmentazione di istanze e la stima della posa in situazioni in cui è sufficiente una visione simile a quella umana. 

‍

Queste attività di solito comportano l'identificazione e il rilevamento di oggetti da una prospettiva bidimensionale (2D), dove l'acquisizione della profondità non è necessaria per risultati accurati. Tuttavia, quando un'applicazione richiede informazioni sulla profondità, come nel rilevamento di oggetti 3D o nella robotica, vengono utilizzate telecamere RGB-D (Red, Green, Blue e Depth). Queste telecamere combinano i dati RGB con sensori di profondità per acquisire dettagli 3D e fornire misurazioni della profondità in tempo reale.

Utilizzo di telecamere RGB-D nei negozi al dettaglio

Un'applicazione interessante in cui le telecamere RGB-D possono essere utili sono i virtual try-on, un concetto che sta diventando sempre più popolare nei negozi al dettaglio. In parole povere, schermi intelligenti integrati con telecamere e sensori RGB-D possono raccogliere dettagli come l'altezza, la corporatura e la larghezza delle spalle di un acquirente. Utilizzando queste informazioni, il sistema può sovrapporre digitalmente l'abbigliamento a un'immagine live del cliente. Attività di computer vision, come la segmentazione delle istanze e la stima della posa, possono elaborare i dati visivi per rilevare accuratamente il corpo del cliente e allineare l'abbigliamento in modo che si adatti alle sue proporzioni in tempo reale.

‍

Le prove virtuali offrono ai clienti una visione 3D di come vestirebbe un abito e alcuni sistemi possono persino imitare il modo in cui il tessuto si muoverebbe per un'esperienza più realistica. La computer vision e le telecamere RGB-D consentono ai clienti di saltare il camerino e provare i vestiti all'istante. Risparmia tempo, semplifica il confronto tra stili e taglie e migliora l'esperienza di acquisto complessiva. 

Comprendere l'imaging stereo e le fotocamere time-of-flight (ToF)

Le telecamere stereo sono un tipo di telecamera che utilizza più sensori di immagine per acquisire la profondità confrontando le immagini da diverse angolazioni. Sono più precise dei sistemi a sensore singolo. Nel frattempo, le telecamere o i sensori Time-of-Flight (ToF) misurano le distanze emettendo luce infrarossa che rimbalza sugli oggetti e ritorna al sensore. Il tempo impiegato dalla luce per ritornare viene calcolato dal processore della telecamera per determinare la distanza. 

‍

In alcuni casi, le telecamere stereo sono integrate con sensori ToF, combinando i punti di forza di entrambi i dispositivi per acquisire informazioni sulla profondità rapidamente e con alta precisione. La combinazione delle misurazioni della distanza in tempo reale di un sensore ToF con la percezione dettagliata della profondità di una telecamera stereo lo rende ideale per applicazioni come i veicoli autonomi e l'elettronica di consumo, dove sia la velocità che l'accuratezza sono vitali.

Un esempio quotidiano di depth sensing con telecamera time-of-flight (ToF)

È possibile che tu abbia utilizzato una fotocamera Time-of-Flight (ToF) senza nemmeno rendertene conto. Infatti, smartphone popolari di marchi come Samsung, Huawei e Realme spesso includono sensori ToF per migliorare le capacità di rilevamento della profondità. Le precise informazioni sulla profondità fornite da queste fotocamere vengono utilizzate per creare il popolare effetto bokeh, in cui lo sfondo è sfocato mentre il soggetto rimane a fuoco.

I sensori ToF stanno diventando essenziali anche per altre applicazioni oltre alla fotografia, come il riconoscimento dei gesti e la realtà aumentata (AR). Ad esempio, telefoni come il Samsung Galaxy S20 Ultra e l'Huawei P30 Pro utilizzano questi sensori per mappare la profondità 3D in tempo reale, migliorando sia la fotografia che le esperienze interattive.

Telecamere a infrarossi o termiche per il rilevamento del calore

Le termocamere, come suggerisce il nome, sono ampiamente utilizzate per il rilevamento del calore in varie applicazioni, tra cui le industrie manifatturiere e le fabbriche automobilistiche. Queste telecamere misurano la temperatura e possono essere utilizzate per avvisare gli utenti quando rilevano livelli critici di calore troppo alti o troppo bassi. Rilevando la radiazione infrarossa, che è invisibile all'occhio umano, forniscono letture precise della temperatura. Spesso chiamate telecamere a infrarossi, i loro usi si estendono anche oltre le impostazioni industriali. Ad esempio, le termocamere sono utilizzate anche in agricoltura per monitorare la salute del bestiame, nelle ispezioni degli edifici per identificare le dispersioni di calore e nella lotta antincendio per individuare i punti caldi.

‍

Termografia per applicazioni industriali

Macchinari e sistemi elettrici negli impianti di produzione o nelle piattaforme petrolifere e del gas spesso operano continuamente e generano calore come sottoprodotto. Nel tempo, un eccessivo accumulo di calore può verificarsi in componenti come motori, cuscinetti o circuiti elettrici, portando potenzialmente a guasti alle apparecchiature o a rischi per la sicurezza. 

Le termocamere possono aiutare gli operatori a monitorare questi sistemi rilevando precocemente picchi anomali di temperatura. Un motore surriscaldato può essere programmato per la manutenzione e per prevenire costosi guasti. Integrando la termografia nelle ispezioni regolari, le industrie possono implementare la manutenzione predittiva, ridurre i tempi di inattività, prolungare la durata delle apparecchiature e garantire un ambiente di lavoro più sicuro. Nel complesso, le prestazioni dell'impianto possono essere migliorate e il rischio di guasti imprevisti può essere ridotto al minimo.

Telecamere lente e ad alta velocità per l'acquisizione del movimento

Le telecamere ad alta velocità sono progettate per catturare più di 10.000 fotogrammi al secondo (FPS) in modo da poter elaborare movimenti rapidi con eccezionale precisione. Ad esempio, quando i prodotti si muovono rapidamente su una linea di produzione, le telecamere ad alta velocità possono essere utilizzate per monitorarli e rilevare eventuali anomalie.

D'altra parte, le telecamere slow-motion possono essere utilizzate per acquisire filmati ad alta velocità di frame e quindi ridurre la velocità di riproduzione. Ciò consente agli spettatori di osservare dettagli che spesso sfuggono in tempo reale. Queste telecamere vengono utilizzate per valutare le prestazioni di armi da fuoco e materiali esplosivi. La capacità di rallentare e analizzare movimenti complessi è ideale per questo tipo di applicazione.

In determinate situazioni, la combinazione di telecamere ad alta velocità e slow-motion può aiutare nell'analisi dettagliata di oggetti che si muovono velocemente e lentamente all'interno dello stesso evento. Supponiamo di analizzare una partita di golf. Le telecamere ad alta velocità possono misurare la velocità di una pallina da golf, mentre le telecamere slow-motion possono analizzare i movimenti dello swing e il controllo del corpo di un golfista.

‍

Imaging multispettrale nella computer vision

Le telecamere multispettrali sono dispositivi specializzati in grado di registrare più lunghezze d'onda dello spettro luminoso, inclusi l'ultravioletto e l'infrarosso, in un singolo scatto. L'imaging multispettrale fornisce dati dettagliati preziosi che le telecamere tradizionali non possono catturare. Simili alle telecamere iperspettrali, che catturano bande di luce ancora più strette e continue, le telecamere multispettrali vengono utilizzate in campi come l'agricoltura, la geologia, il monitoraggio ambientale e l'imaging medicale. Ad esempio, nell'assistenza sanitaria, le telecamere multispettrali possono aiutare a visualizzare diversi tessuti catturando immagini su più lunghezze d'onda.

‍

Allo stesso modo, i droni dotati di imaging multispettrale stanno compiendo progressi significativi in agricoltura. Possono identificare le piante non sane o quelle colpite da insetti e parassiti in una fase precoce. Queste telecamere possono analizzare lo spettro del vicino infrarosso e le piante sane generalmente riflettono più luce del vicino infrarosso rispetto alle loro controparti non sane. Adottando tali tecniche di IA in agricoltura, gli agricoltori possono implementare contromisure precocemente per aumentare la resa e ridurre la perdita di raccolto.

Telecamere LiDAR per veicoli autonomi

Le telecamere LiDAR (Light Detection and Ranging) utilizzano impulsi laser per creare mappe 3D e rilevare oggetti a distanza. Sono efficaci in molte condizioni come nebbia, pioggia, oscurità e alte temperature, anche se condizioni meteorologiche avverse come pioggia o nebbia possono influire sulle loro prestazioni. La tecnologia LiDAR è comunemente utilizzata in applicazioni come le auto a guida autonoma per la navigazione e il rilevamento di ostacoli. 

Il LiDAR agisce come gli occhi dell'auto, inviando impulsi laser e misurando il tempo necessario per rimbalzare. Queste informazioni aiutano l'auto a calcolare le distanze e a identificare oggetti come auto, pedoni e segnali stradali, fornendo una visione a 360 gradi per una guida più sicura.

Portare tutto a fuoco

Nel campo della computer vision, le telecamere fungono da occhi che permettono alle macchine di vedere e interpretare il mondo in modo simile a come fanno gli umani. Scegliere il giusto tipo di telecamera è fondamentale per il successo di diverse applicazioni di computer vision. Dalle telecamere RGB standard ai sistemi LiDAR avanzati, ogni tipo offre caratteristiche uniche adatte a compiti specifici. Comprendendo la varietà delle tecnologie delle telecamere e i loro usi, sviluppatori e ricercatori possono ottimizzare meglio i modelli di computer vision per affrontare complesse sfide del mondo reale.

Scopri di più sull'IA consultando il nostro repository GitHub. Unisciti alla nostra community per entrare in contatto con altri appassionati di Vision AI. Scopri di più sulle applicazioni di computer vision in ambito sanitario e manifatturiero nelle nostre pagine dedicate alle soluzioni.