16 luglio 2025
Scoprite come i modelli di computer vision come Ultralytics YOLO11 possono migliorare la sicurezza con il rilevamento delle minacce in tempo reale, ridurre i falsi allarmi e migliorare la sorveglianza.
.webp)
Quando si esce di casa, nonostante si controllino le serrature due volte e ci si assicuri che tutto sia sicuro, ci sono ancora momenti in cui ci si chiede: "È tutto sicuro? Ho dimenticato di chiudere una o due finestre?". Questo perché la sicurezza è una parte fondamentale della vita quotidiana, soprattutto quando non possiamo essere presenti per controllare le cose da soli.
In effetti, le abitazioni prive di sistemi di sicurezza hanno il 300% di probabilità in più di essere scassinate rispetto a quelle dotate di un sistema di sicurezza visibile, il che evidenzia l'importanza di disporre di misure di sicurezza affidabili. Tuttavia, i sistemi di sicurezza tradizionali spesso non sono monitorati in tempo reale e non sono in grado di fornire aggiornamenti chiari in caso di potenziali minacce.
Fortunatamente, le soluzioni di sicurezza sono migliorate nel tempo per risolvere questi problemi. Oggi i sistemi di sicurezza sono in grado di inviare avvisi istantanei ai nostri smartphone, completi di immagini che mostrano esattamente cosa sta accadendo nella proprietà.
Invece di affidarsi solo ai sensori di movimento, le telecamere intelligenti utilizzano la computer vision, un ramo dell'intelligenza artificiale (AI) che analizza i dati visivi. I sistemi AI di visione consentono alle telecamere di rilevare il movimento, di identificare il tipo di movimento e di determinare cosa ha innescato l'allarme.
I modelli di visione artificiale, come Ultralytics YOLO11, sono in grado di rilevare, tracciare e classificare gli oggetti nei fotogrammi video. In particolare, con l'aiuto di YOLO11, ad esempio, i sistemi di sicurezza possono inviare automaticamente avvisi visivi e distinguere tra minacce reali e falsi allarmi. In questo articolo esploreremo come YOLO11 aiuta a costruire sistemi di sicurezza più intelligenti, veloci e affidabili. Iniziamo!
I sistemi di sicurezza tradizionali, come i sensori di movimento, inviano avvisi quando rilevano cose come l'apertura di una porta o un movimento improvviso. Sebbene funzionino in una certa misura, questi sistemi non sono in grado di distinguere tra una minaccia reale e un'attività innocua, come un animale domestico che corre in giro. Questo porta spesso a falsi allarmi innescati da cose come gli animali domestici o il vento che gonfia le tende.
I sistemi di sicurezza dotati di intelligenza artificiale risolvono questo problema rendendo le telecamere più intelligenti. Grazie alla computer vision, questi sistemi sono in grado di comprendere e analizzare ciò che accade in tempo reale. Utilizzano modelli di intelligenza artificiale addestrati a riconoscere oggetti come persone, automobili o animali in ogni fotogramma video.
In particolare, modelli come YOLO11 supportano compiti di computer vision come la segmentazione delle istanze (identificazione e separazione di singoli oggetti all'interno di un'immagine), il rilevamento degli oggetti (localizzazione e classificazione degli oggetti all'interno di un fotogramma) e l'inseguimento degli oggetti (monitoraggio del movimento degli oggetti attraverso i fotogrammi del video). Questi compiti consentono al sistema di concentrarsi sulle minacce reali e di filtrare le attività innocue, riducendo i falsi allarmi.
Diamo quindi un'occhiata più da vicino a come funzionano i sistemi di allarme di sicurezza alimentati da Ultralytics YOLO11.
Per creare la scena, immaginate di avere una telecamera puntata sulla porta posteriore e che il vostro cane stia giocando nel cortile. Si desidera ricevere avvisi solo se viene rilevato un essere umano vicino alla porta sul retro, non il cane.
A questo proposito, vediamo come funziona un sistema di allarme di sicurezza integrato con YOLO11:
Uno dei vantaggi principali di YOLO11 è la sua accessibilità, anche per chi non è esperto di computer vision. Ultralytics, ad esempio, offre soluzioni Vision AI pronte all'uso che consentono di iniziare facilmente a lavorare con applicazioni di computer vision comuni come la gestione delle code, il calcolo delle distanze, il monitoraggio degli allenamenti e i sistemi di allarme di sicurezza.
Per quanto riguarda le applicazioni di sicurezza, la soluzione Ultralytics per i sistemi di allarme utilizza le capacità di tracciamento degli oggetti in tempo reale di YOLO11 per migliorare i sistemi di sorveglianza tradizionali. Il sistema monitora continuamente i feed video, rilevando e tracciando oggetti come persone, veicoli e animali.
Gli avvisi vengono attivati dopo un certo numero di rilevamenti in un determinato arco di tempo, assicurando che le notifiche vengano inviate solo in presenza di un chiaro schema di attività. Ciò contribuisce a ridurre i falsi allarmi causati da movimenti innocui, come animali domestici o cambiamenti ambientali.
Inoltre, il sistema è facile da configurare e personalizzare. È possibile regolare aspetti quali il numero di rilevamenti necessari per attivare un allarme e le aree che si desidera monitorare. Riceverete anche notifiche via e-mail in tempo reale con immagini, in modo da poter controllare rapidamente la situazione e intervenire se necessario.
Per maggiori dettagli su come configurare questa soluzione, consultare la documentazione ufficiale di Ultralytics.
Ora che abbiamo una migliore comprensione dei sistemi di sicurezza basati sulla visione artificiale e di come YOLO11 li migliora, esploriamo alcune applicazioni reali delle soluzioni di sicurezza basate sulla visione artificiale, al di là della semplice sicurezza domestica.
Spesso i magazzini conservano oggetti di valore e materiali sensibili, per cui la sicurezza è una delle principali preoccupazioni. Con persone, veicoli e merci in continuo movimento, può essere difficile assicurarsi che tutto rimanga al sicuro. La visione artificiale può aggiungere un livello di sorveglianza intelligente alle misure di sicurezza esistenti.
Ad esempio, si consideri uno scenario in cui una sezione del magazzino è solitamente poco movimentata durante il giorno, come un'area di stoccaggio per merci di alto valore. Con YOLO11, il sistema può monitorare quell'area e rilevare qualsiasi attività insolita, come l'accesso non autorizzato o lo spostamento di articoli, attivando avvisi immediati.
Allo stesso modo, YOLO11 può aiutare a tracciare il numero di persone e veicoli che entrano ed escono dal magazzino attraverso tutti i punti di accesso. Il monitoraggio di questo movimento può fornire informazioni sui tentativi di accesso non autorizzati, confermando che solo il personale e i veicoli autorizzati entrano o escono dai locali e rafforzando la sicurezza generale.
Con la crescita della popolazione, le città si trovano ad affrontare nuove sfide per la sicurezza. Quando si devono affrontare problemi come assembramenti inaspettati di folla, attività insolite nelle strade e interruzioni del traffico, i metodi di monitoraggio tradizionali, in cui più squadre guardano i feed delle telecamere, possono portare a non vedere gli incidenti. Integrando la computer vision nei sistemi esistenti, le squadre di sicurezza possono rilevare, seguire e analizzare automaticamente persone e oggetti in tempo reale, migliorando i tempi di risposta e la consapevolezza.
I modelli YOLO11 sono ideali per questo compito, in quanto sono in grado di tracciare più oggetti su più telecamere contemporaneamente. YOLO11 può essere addestrato per identificare facilmente eventi come folle che si radunano in aree riservate, auto parcheggiate in zone di divieto di sosta o addirittura blocchi stradali che potrebbero interrompere il flusso del traffico.
Ecco alcuni dei principali vantaggi dell'introduzione della computer vision nei sistemi di sicurezza:
Nonostante questi vantaggi, l'adozione della computer vision nei sistemi di sicurezza comporta anche alcune limitazioni. Ecco alcuni fattori da considerare:
I sistemi di allarme per la sicurezza stanno diventando più intelligenti con l'aiuto della computer vision. I sistemi Ultralytics alimentati da YOLO11 fanno un grande passo avanti verso il rilevamento delle minacce in tempo reale. A differenza dei sistemi di sicurezza tradizionali che reagiscono al movimento, YOLO11 aiuta le telecamere a comprendere il movimento, a tracciarlo con precisione e ad avvisare rapidamente le squadre di sicurezza. Con la continua evoluzione di questi modelli, possiamo aspettarci un rilevamento ancora più accurato, una riduzione dei falsi allarmi e una migliore integrazione con le smart city e i dispositivi edge.
Unitevi alla nostra comunità e al repository GitHub per saperne di più sull'IA. Esplorate le nostre pagine dedicate alle soluzioni per saperne di più sulle applicazioni dell'IA in agricoltura e della computer vision nella logistica. Scoprite le nostre opzioni di licenza e iniziate a costruire con la computer vision oggi stesso!
