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Migliora la sorveglianza intelligente con Ultralytics YOLO11

Abirami Vina

4 minuti di lettura

16 luglio 2025

Scopri 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.

Quando esci di casa, nonostante tu abbia controllato due volte le serrature e ti sia assicurato che tutto sia sicuro, ci sono ancora momenti in cui potresti chiederti: "È tutto al sicuro? Ho dimenticato di chiudere una o due finestre?". Questo perché la sicurezza è una parte cruciale della vita quotidiana, soprattutto quando non possiamo essere lì a monitorare le cose di persona. 

Infatti, le case senza sistemi di sicurezza hanno il 300% di probabilità in più di essere svaligiate rispetto alle case con un sistema di sicurezza visibile, evidenziando l'importanza di avere misure di sicurezza affidabili. Tuttavia, i sistemi di sicurezza tradizionali spesso mancano di monitoraggio in tempo reale e non possono fornire aggiornamenti chiari durante potenziali minacce. 

Fortunatamente, le soluzioni di sicurezza sono migliorate nel tempo per affrontare tali problemi. Al giorno d'oggi, i sistemi di sicurezza possono inviare avvisi istantanei ai nostri smartphone, completi di immagini che mostrano esattamente cosa sta succedendo intorno alla proprietà.

Invece di affidarsi solo ai sensori di movimento, le telecamere intelligenti utilizzano la computer vision, una branca dell'intelligenza artificiale (AI) che analizza i dati visivi. I sistemi Vision AI consentono alle telecamere di rilevare il movimento, identificare il tipo di movimento e determinare cosa ha attivato l'allarme.

I modelli di computer vision, come Ultralytics YOLO11, possono rilevare, tracciare e classificare oggetti attraverso i fotogrammi video. Nello specifico, 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!

Fig. 1. Un esempio di utilizzo di YOLO11 per tracciare oggetti.

Una panoramica del monitoraggio della sicurezza basato sull'intelligenza artificiale

I sistemi di sicurezza tradizionali, come i sensori di movimento, inviano avvisi quando rilevano l'apertura di una porta o un movimento improvviso. Sebbene questo funzioni in una certa misura, questi sistemi non riescono a distinguere tra una minaccia reale e un'attività innocua, come un animale domestico che corre in giro. Questo spesso porta a falsi allarmi innescati da animali domestici o dal vento che soffia sulle tende.

I sistemi di sicurezza basati sull'IA risolvono questo problema rendendo le telecamere più intelligenti. Grazie alla computer vision, questi sistemi possono comprendere e analizzare ciò che sta accadendo in tempo reale. Utilizzano modelli di Vision AI addestrati per riconoscere oggetti come persone, auto o animali in ogni fotogramma video.

In particolare, modelli come YOLO11 supportano attività di computer vision come l'instance segmentation (identificazione e separazione di singoli oggetti all'interno di un'immagine), l'object detection (localizzazione e classificazione di oggetti all'interno di un fotogramma) e l'object tracking (monitoraggio del movimento di oggetti attraverso fotogrammi video). Queste attività consentono al sistema di concentrarsi sulle minacce reali filtrando al contempo le attività innocue, riducendo i falsi allarmi. 

Fig. 2. Utilizzo di YOLO11 per segmentare Blues, il nostro Dog Executive Officer (DEO), e sua sorella, Happy.

Come funziona il rilevamento delle minacce in tempo reale con YOLO11

Successivamente, esaminiamo più da vicino come funzionano i sistemi di allarme di sicurezza basati su Ultralytics YOLO11. 

Per impostare la scena, immagina di avere una telecamera puntata sulla porta sul retro e il tuo cane che gioca in giardino. Vuoi ricevere avvisi solo se viene rilevato un essere umano vicino alla tua porta sul retro, non il tuo cane. 

Tenendo presente questo, esaminiamo come funziona un sistema di allarme di sicurezza, integrato con YOLO11:

  • Acquisizione del flusso video: Il processo inizia acquisendo filmati in diretta dalla telecamera puntata sulla porta sul retro, che viene utilizzata da YOLO11 per rilevare e tracciare eventuali movimenti nell'area.
  • Rilevamento di oggetti: YOLO11 analizza ogni fotogramma video per identificare oggetti come persone, animali domestici o veicoli. In questo caso, potrebbe riconoscere il tuo cane nel cortile, ma l'obiettivo reale è rilevare qualsiasi attività umana vicino alla porta sul retro.
  • Tracciamento di oggetti: Una volta che YOLO11 rileva gli oggetti, li traccia mentre si muovono attraverso i fotogrammi. A ogni oggetto rilevato, come una persona, viene assegnato un ID univoco, consentendo al sistema di monitorare il suo movimento e segnalare qualsiasi comportamento insolito vicino alla porta sul retro, come una persona che si aggira.
  • Impostazione delle condizioni di avviso: Il sistema è configurato per inviare avvisi solo quando viene rilevata una persona vicino alla porta sul retro, non il tuo cane. Ciò garantisce che il sistema attivi avvisi basati su attività specifiche e pertinenti.
  • Invio di avvisi istantanei: Quando viene rilevata una persona all'interno dell'area definita, il sistema invia un avviso visivo al tuo dispositivo, in modo che tu possa controllare rapidamente la situazione e intervenire se necessario.
Fig. 3. Rilevamento di una persona nel cortile di una casa utilizzando YOLO11. Immagine dell'autore.

YOLO11: Semplificare le soluzioni di sicurezza per la computer vision

Uno dei principali vantaggi di YOLO11 è la sua accessibilità, anche per coloro che non sono esperti di computer vision. Ad esempio, Ultralytics offre soluzioni Vision AI pronte all'uso che semplificano l'avvio con applicazioni di computer vision comuni come la gestione delle code, il calcolo della distanza, il monitoraggio dell'allenamento e i sistemi di allarme di sicurezza. 

Per quanto riguarda le applicazioni di sicurezza, la soluzione Ultralytics per i sistemi di allarme di sicurezza 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 entro un periodo di tempo specificato, garantendo che le notifiche vengano inviate solo quando è presente un chiaro schema di attività. Ciò aiuta 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 elementi come il numero di rilevamenti necessari per attivare un avviso e le aree che si desidera monitorare. Riceverai anche notifiche e-mail in tempo reale con immagini, in modo da poter controllare rapidamente la situazione e intervenire se necessario.

Per maggiori dettagli su come impostare questa soluzione, consultare la documentazione ufficiale di Ultralytics.

Utilizzo di YOLO11 per applicazioni di sicurezza

Ora che abbiamo una migliore comprensione dei sistemi di sicurezza basati sull'intelligenza artificiale visiva e di come YOLOv8 li migliori, esploriamo alcune applicazioni reali di soluzioni di sicurezza abilitate dalla computer vision, al di là della semplice sicurezza domestica.

Protezione del magazzino tramite computer vision e YOLO11

Spesso, i magazzini custodiscono oggetti di valore e materiali sensibili, rendendo la sicurezza una priorità assoluta. Con persone, veicoli e merci in costante movimento, può essere difficile assicurarsi che tutto rimanga al sicuro. La computer vision può aggiungere un livello di sorveglianza intelligente alle misure di sicurezza esistenti. 

Ad esempio, si consideri uno scenario in cui una sezione del magazzino di solito vede poco movimento durante il giorno, come un'area di stoccaggio per beni di valore. Con YOLO11, il sistema può monitorare tale area e rilevare qualsiasi attività insolita, come accessi non autorizzati o movimenti di articoli, attivando avvisi immediati. 

Allo stesso modo, YOLO11 può aiutare a tenere traccia del 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.

Fig. 4. Monitoraggio dell'attività in un magazzino con la demo di YOLO11.

Sorveglianza di smart city con telecamere basate sulla visione artificiale e YOLO11

Con la crescita della popolazione urbana, emergono nuove sfide per la sicurezza. Di fronte a problemi come assembramenti imprevisti, attività insolite per strada e interruzioni del traffico, i metodi di monitoraggio tradizionali, in cui più team guardano i flussi video, possono portare a incidenti mancati. Integrando la computer vision nei sistemi esistenti, i team di sicurezza possono rilevare, tracciare 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, poiché possono tracciare più oggetti attraverso diverse telecamere contemporaneamente. YOLO11 può essere addestrato per identificare facilmente eventi come assembramenti di persone in aree riservate, auto parcheggiate in zone vietate o persino blocchi stradali che potrebbero interrompere il flusso del traffico.

Pro e contro delle soluzioni di sicurezza basate sulla computer vision

Ecco alcuni vantaggi chiave derivanti dall'integrazione della computer vision nei sistemi di sicurezza:

  • Scalabilità: I modelli di Vision AI come YOLO11 sono altamente scalabili, il che li rende adatti a una vasta gamma di ambienti, dalle proprietà residenziali alle grandi strutture industriali e agli spazi pubblici. Questi sistemi possono essere facilmente ampliati e personalizzati per soddisfare le crescenti esigenze di sicurezza, consentendo l'implementazione a vari livelli e dimensioni.
  • Efficacia in termini di costi nel lungo periodo: Sebbene i costi di installazione iniziali possano essere più elevati, i sistemi di computer vision possono in definitiva ridurre i costi della manodopera automatizzando il monitoraggio e riducendo la necessità di personale di sicurezza 24 ore su 24. 
  • Integrazione con i sistemi esistenti: Le soluzioni di Vision AI possono integrarsi perfettamente con i sistemi di sicurezza esistenti, come telecamere a circuito chiuso o sistemi di allarme, in modo che le organizzazioni possano migliorare le proprie capacità di sicurezza senza dover sostituire tutto.

Nonostante questi vantaggi, l'adozione della computer vision nei sistemi di sicurezza comporta anche alcune limitazioni. Ecco alcuni fattori da considerare:

  • Sensibilità ambientale: Fattori ambientali come la scarsa illuminazione o le condizioni meteorologiche possono influire sull'accuratezza dei modelli di computer vision.
  • Problemi di privacy: La sorveglianza continua solleva preoccupazioni su come vengono archiviati i dati, chi vi ha accesso e come vengono rispettate le leggi sulla privacy.
  • Falsi positivi: Sebbene la computer vision riduca i falsi positivi, possono comunque verificarsi errori di rilevamento, con conseguenti avvisi non necessari.

Punti chiave

I sistemi di allarme di sicurezza stanno diventando più intelligenti con l'aiuto della computer vision. I sistemi basati su Ultralytics 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 i team di sicurezza. Man mano che questi modelli continuano a evolversi, possiamo aspettarci un rilevamento ancora più accurato, meno falsi allarmi e una migliore integrazione con le smart city e i dispositivi edge.

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