19 settembre 2024
Scopri come trasformare le immagini di computer vision in informazioni aziendali significative. Scopri come collegare immagini e dati per prendere decisioni migliori.
La computer vision è un sottocampo dell'intelligenza artificiale (AI) che consente alle macchine di interpretare e prendere decisioni basate su dati visivi. Quando viene presentata un'applicazione di computer vision, in genere include vari output visivi, come immagini o video, annotati con bounding box o maschere di segmentazione per evidenziare gli oggetti di interesse. Sebbene queste immagini siano impressionanti, non sempre forniscono un quadro chiaro delle informazioni utili che possono fornire.
Prendiamo, ad esempio, un negozio al dettaglio. Un modello di computer vision come Ultralytics YOLOv8 può essere utilizzato per creare una heatmap che mostra dove i clienti trascorrono la maggior parte del loro tempo. La visualizzazione potrebbe assomigliare a una mappa colorata che indica dove la maggior parte dei clienti tende a camminare o soffermarsi. Tuttavia, la vera intuizione acquisita è la capacità di identificare le sezioni del negozio con prestazioni inferiori. I rivenditori possono utilizzare questa informazione pratica per riorganizzare il posizionamento dei prodotti, ottimizzare lo spazio sugli scaffali o modificare gli espositori promozionali per aumentare il coinvolgimento dei clienti e incrementare le vendite.
Il valore reale della computer vision risiede nella traduzione di questi output visivi in informazioni aziendali significative che possono migliorare e ottimizzare direttamente le operazioni per guidare la crescita e l'efficienza. In questo articolo, esamineremo cosa può offrire la computer vision alle aziende e come può avere un impatto reale sulle loro operazioni. Discuteremo anche le strategie per andare oltre gli output visivi per sfruttare informazioni utili che guidano risultati reali. Iniziamo!
Iniziamo capendo la differenza tra visualizzazioni e approfondimenti. Nella computer vision, le visualizzazioni come i bounding box e le heat map sono importanti per comprendere l'output del modello. Questi output visivi fungono da trampolino di lancio per illustrare ciò che la computer vision può e non può fare. Gli approfondimenti, tuttavia, vanno oltre queste visualizzazioni e offrono informazioni preziose che possono essere utilizzate per prendere decisioni informate, migliorare i processi o comprendere i modelli in modo più approfondito. Trasformano i dati visivi grezzi in conclusioni significative che aiutano a scoprire tendenze, prevedere risultati o ottimizzare strategie.
Ad esempio, un sistema di monitoraggio dell'allenamento tramite computer vision potrebbe utilizzare la stima della posa e modelli come YOLOv8 per tracciare i movimenti del corpo identificando punti chiave come articolazioni e arti. L'output visivo, come scheletri animati che mostrano come si muove una persona, può essere interessante da guardare. Tuttavia, il vero valore deriva dalle informazioni quantificabili fornite da questi dati, come il numero di flessioni o squat eseguiti, la durata di ogni esercizio, la coerenza delle ripetizioni e la qualità della forma mantenuta durante la sessione.
I trainer possono utilizzare queste informazioni per analizzare le forme di esercizio dei loro clienti, individuare movimenti errati che potrebbero causare lesioni, monitorare le prestazioni nel tempo e comprendere le abitudini di allenamento. Queste informazioni aiutano i trainer a fornire un feedback migliore, a progettare piani di allenamento più efficaci e ad aiutare i clienti a raggiungere i loro obiettivi di fitness in modo più sicuro ed efficiente.
Man mano che la tecnologia avanza, le aziende sono sempre alla ricerca di modi per stare al passo con la concorrenza e la computer vision è un ottimo modo per farlo. Incorporando le informazioni provenienti dalla computer vision nei loro flussi di lavoro esistenti, possono vedere risultati reali e misurabili.
Questi insight possono offrire informazioni preziose in varie aree dell'azienda, come:
Ad esempio, nel settore petrolifero e del gas, il rilevamento di incendi o fughe di gas dalle fornaci veniva tradizionalmente gestito tramite monitoraggio manuale o sistemi di sensori di base. Questi metodi spesso non hanno la velocità e la precisione necessarie per individuare tempestivamente i potenziali pericoli. La computer vision può migliorare questo processo utilizzando telecamere e modelli di object detection come YOLOv8 per monitorare continuamente le fornaci e individuare rapidamente problemi come fiamme anomale, fumo eccessivo o perdite di gas.
L'output visivo di questa applicazione potrebbe apparire come bounding box sulle immagini che evidenziano le aree in cui viene rilevato un incendio. Il vero vantaggio, tuttavia, deriva dalla trasformazione di questi segnali visivi in informazioni utili. Queste informazioni possono aiutare a individuare la causa di un incendio, prevedere problemi alle apparecchiature e pianificare la manutenzione per prevenire problemi futuri. Utilizzando queste informazioni, le aziende industriali possono rispondere rapidamente a potenziali incendi, evitare danni costosi, ridurre i tempi di inattività e migliorare la sicurezza e l'efficienza.
Gli output visivi di un modello addestrato possono essere trasformati in informazioni organizzate in dashboard e database per un'analisi più approfondita. I dashboard, in particolare, possono aiutare a fornire ai proprietari di aziende una visione chiara delle metriche di performance, aiutare a individuare anomalie e supportare decisioni basate sui dati in tempo reale.
Ad esempio, nel monitoraggio del traffico, un modello di computer vision come YOLOv8 può essere utilizzato per analizzare le riprese del traffico in diretta per rilevare e tracciare diversi veicoli, come auto, furgoni e autobus, sulla strada. La visualizzazione dell'output può mostrare i veicoli etichettati e tracciare il numero di veicoli che entrano ed escono da aree specifiche. Queste informazioni possono anche essere visualizzate su una dashboard che fornisce una ripartizione del numero di veicoli per zona e calcola metriche chiave come il numero totale di veicoli e la velocità media.
Questi insight aiutano i team di gestione del traffico a comprendere il flusso del traffico, identificare i punti di congestione, prevedere gli ingorghi e regolare i segnali stradali o i percorsi per mantenere il traffico scorrevole. Trasformando i dati visivi in insight utilizzabili, questo sistema aiuta i pianificatori urbani a prendere decisioni intelligenti per migliorare il flusso del traffico e ridurre i problemi sulla strada.
Ora che abbiamo discusso dell'impatto commerciale delle informazioni fruibili della computer vision, esaminiamo le strategie per colmare il divario tra la visualizzazione dei dati e le informazioni commerciali. Quando si sviluppano soluzioni di IA, queste considerazioni sono vitali perché aiutano a superare le semplici attività di computer vision per comprendere il contesto e le relazioni all'interno dei dati. L'analisi approfondita consente la creazione di informazioni più significative e più pertinenti per le esigenze aziendali.
Per cominciare, è essenziale migliorare la comunicazione tra gli sviluppatori di IA e i leader aziendali. Gli sviluppatori di IA possono avviare discussioni aperte con gli stakeholder aziendali per comprendere i loro obiettivi, le sfide e ciò che sperano di ottenere. Pensando dal punto di vista dell'imprenditore, è più facile determinare come la computer vision possa affrontare direttamente problemi specifici. Invece di sviluppare soluzioni generiche, gli sviluppatori possono concentrarsi sulla creazione di applicazioni di computer vision che risolvano reali esigenze aziendali.
Ad esempio, nello scenario del settore petrolifero e del gas di cui abbiamo parlato in precedenza, parlare direttamente con un stakeholder aziendale potrebbe aiutare uno sviluppatore a comprendere esigenze specifiche, come l'invio di avvisi in base alle dimensioni e alla gravità di un incendio rilevato. Conoscere questi dettagli aiuta gli sviluppatori a personalizzare la soluzione per dare priorità agli avvisi critici, garantendo tempi di risposta più rapidi e riducendo i rischi, il che aumenta la sicurezza e l'efficienza.
Una volta stabilita una comunicazione chiara, il passo successivo è concentrarsi sulla qualità e l'elaborazione dei dati. Gli sviluppatori possono assicurarsi che i dati utilizzati per il training e l'analisi siano puliti, coerenti e pertinenti alle esigenze del cliente. Semplificare l'elaborazione dei dati può aiutare a ridurre i ritardi e fornire informazioni accurate e tempestive. Inoltre, l'integrazione dei sistemi di computer vision con gli strumenti aziendali esistenti può migliorare il processo decisionale e consentire alle aziende di rispondere rapidamente a informazioni importanti.
Ecco alcuni fattori aggiuntivi da considerare:
Sebbene gli output visivi, come i riquadri di delimitazione e le maschere, dimostrino le capacità della computer vision, le aziende richiedono più delle semplici rappresentazioni visive; hanno bisogno di informazioni utili che possano guidare il processo decisionale e i miglioramenti operativi. Comprendendo gli obiettivi aziendali e applicando la computer vision a problemi del mondo reale, gli sviluppatori possono fornire informazioni che migliorano le operazioni, migliorano le esperienze dei clienti e riducono i costi.
Per colmare il divario tra visualizzazione e informazioni utili, gli sviluppatori possono comunicare chiaramente con le parti interessate, utilizzare dati di alta qualità e migliorare l'elaborazione dei dati. Questi passaggi aiutano le aziende a ottenere il massimo dalla tecnologia di computer vision, trasformando le informazioni in vantaggi reali.
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