REVA automatizza la sfocatura delle targhe in oltre 3.500 video immobiliari con Ultralytics YOLO

REVA è un'azienda proptech B2B con sede a Madrid che aiuta il settore immobiliare a gestire, verificare e commercializzare immobili tramite video su larga scala. Agenti immobiliari e personale sul campo registrano sopralluoghi immobiliari standardizzati nell'app mobile REVA, che li guida stanza per stanza e archivia la posizione GPS e l'ora di acquisizione di ogni clip. Gestori di mutui, fondi d'investimento, gestori patrimoniali, mediatori legali e agenzie immobiliari in Spagna e Portogallo esaminano poi ogni immobile nella dashboard web di REVA, tramite la piattaforma aziendale REVA VAM, e ricevono i dati necessari ai propri sistemi.

Dal 2022, REVA ha elaborato circa 18.000 video con un tempo di attività della piattaforma superiore al 99%, inclusi circa 12.800 video per il gestore di mutui Hipoges, il cui volume nel 2026 è superiore del 53% rispetto al 2025.

Rendere i video immobiliari pubblicabili e utili#

Gli operatori immobiliari hanno bisogno di una registrazione visiva affidabile di migliaia di abitazioni, che deve assolvere a due funzioni. Deve poter essere pubblicata sui portali di annunci e nei sistemi dei clienti, senza targhe leggibili, persone identificabili o marchi della concorrenza. Deve anche essere utile per le operazioni: cosa c'è nell'abitazione, in che condizioni è e cosa è cambiato tra il check-in e il check-out di un inquilino.

Fino a poco tempo fa, il settore aveva tre opzioni: lasciare i filmati senza revisione, pagare qualcuno per guardare ogni video oppure rinunciare del tutto alle riprese. Nessuna di queste soluzioni è scalabile per portafogli che comprendono decine di migliaia di abitazioni, ognuna filmata più volte prima dell'arrivo di un nuovo inquilino.

REVA ha visto l'opportunità di colmare questa lacuna con la visione artificiale, ma i video immobiliari presentano sfide per cui le pipeline di rilevamento generiche non sono progettate:

• Riprese a mano libera: Gli agenti immobiliari filmano con il telefono mentre camminano e parlano, generando sfocatura da movimento, panoramiche rapide, video verticali e oggetti che entrano nell'inquadratura dal bordo.
• Uno standard per ogni video: I clienti richiedono che una targa, un volto o un'insegna siano oscurati in ogni fotogramma in cui compaiono. O una targa è sfuggita alla sfocatura nel video, oppure no: perciò la precisione per singolo fotogramma non basta.
• Vocabolario aperto: Un'abitazione contiene centinaia di oggetti importanti per un inventario o una contestazione di deposito cauzionale, come macchine da caffè, termosifoni e scolapiatti, la maggior parte dei quali non è presente nei dataset di addestramento standard.
• Privacy e residenza dei dati: I filmati mostrano gli interni di abitazioni occupate, quindi elaborazione, annotazione e addestramento devono restare su hardware controllato da REVA, in conformità al GDPR.
• Scalare con un team ridotto: Solo Hipoges invia a REVA circa 700 video al mese.

Automatizzare la sfocatura delle targhe con Ultralytics YOLO#

Lo stack di visione artificiale di REVA si basa sul pacchetto Python Ultralytics e viene eseguito interamente sulle GPU on-premises di REVA, così i filmati dei clienti non lasciano mai la sua infrastruttura. Il primo componente a entrare in produzione è la sfocatura automatica delle targhe.

A gennaio 2026, REVA ha iniziato a usare lo strumento di sfocatura degli oggetti Ultralytics Solutions, poi ha creato una pipeline proprietaria basata su un rilevatore di targhe a singola classe, di dimensioni extra-large (YOLO11x), personalizzato e perfezionato con fine-tuning, Ultralytics YOLO11. Dopo ogni caricamento, il modello analizza ogni fotogramma di ogni video pertinente. Ogni rilevamento supera un controllo di plausibilità geometrica basato sul rapporto d'aspetto e sull'area, oltre a un controllo OCR facoltativo, prima che venga applicata una sfocatura gaussiana. È pronta anche una versione nano dello stesso rilevatore, per l'hardware meno potente.

Poiché i clienti valutano la sfocatura per video, REVA progetta la pipeline puntando sulla copertura anziché sulla precisione del singolo fotogramma e usa il tracciamento degli oggetti e la dilatazione temporale, così la targa resta sfocata anche durante le panoramiche rapide e la sfocatura da movimento tipiche delle riprese a mano libera.

Esaminare ogni stanza con il rilevamento a vocabolario aperto#

Gli stessi sopralluoghi vengono ora trasformati in inventari di oggetti, tag per gli annunci e verifiche di check-in e check-out. Ogni clip viene campionata a 2 fotogrammi al secondo e analizzata con due modelli Ultralytics:

• YOLO11x con tracciamento BoT-SORT: Usando la modalità di tracciamento di Ultralytics, REVA rileva 25 classi di oggetti pertinenti agli immobili, come letti, divani, frigoriferi e lavandini, e calcola per ogni traccia il tempo di permanenza sullo schermo e la confidenza media.
• Ultralytics YOLOE-26x con prompt testuali: Ultralytics YOLO26E consente a REVA di definire nuove classi in testo semplice, senza dover etichettare nuovi dataset. Un vocabolario di 97 termini allineato ai dati degli annunci identifica caratteristiche come isole da cucina, docce walk-in, pavimenti in legno massello, pannelli solari e caricabatterie per veicoli elettrici. Un vocabolario articolato in livelli di 74 classi di beni oggetto di contestazione, dai televisori e divani ai quadri incorniciati e alle lampade da terra, alimenta le verifiche dei cambi di inquilino.

Inizialmente REVA ha usato YOLO-World v2 per il rilevamento a vocabolario aperto, poi è passata a YOLOE-26x in sostituzione. Aggiungere un nuovo tipo di oggetto per un cliente ora richiede un prompt testuale anziché un progetto di annotazione.

Fig. 1. Il visualizzatore delle prove di REVA confronta i fotogrammi del check-in e del check-out con i rilevamenti di YOLO. Immagine richiesta a REVA.

Il risultato della verifica è un visualizzatore delle prove. Per ogni stanza o zona abbinata, mostra affiancati i fotogrammi del check-in e del check-out, l'inventario ad alta confidenza per ciascuno dei due momenti e indicazioni ordinate per priorità, come «presente solo al check-in» o «variazione di visibilità». Gli embedding CLIP abbinano le stanze tra una visita e l'altra, mentre la trascrizione del parlato dell'agente identifica ogni stanza. Un revisore conferma o respinge ogni segnalazione ed esporta un riepilogo per la richiesta di risarcimento del deposito cauzionale, così le persone esaminano solo le eccezioni.

Misurare il successo per video, non per fotogramma#

REVA considera mAP uno strumento diagnostico, non l'obiettivo. Per i suoi clienti conta che un video pubblicato sia pienamente conforme, quindi il team valuta i risultati secondo uno standard per video: ogni fotogramma in cui è visibile una targa, un volto o un cartello pubblicitario deve essere oscurato.

Per raggiungere con costanza questo standard con il suo modello di sfocatura di nuova generazione, REVA sta realizzando un flusso di lavoro di addestramento on-premises con CVAT per l'annotazione e FiftyOne per la selezione dei dati. Il flusso usa linee guida di annotazione scritte, suddivisioni tra addestramento e test effettuate a livello di video, in modo che fotogrammi quasi identici non finiscano mai in entrambi gli insiemi, e un set di test mantenuto separato in modo permanente. Lo stesso set di test servirà a confrontare modelli YOLO di dimensioni piccola e media con gli attuali modelli extra-large, per aumentare la produttività sulle GPU di produzione.

Video conformi su scala di portafoglio#

Con Ultralytics YOLO che analizza ogni caricamento pertinente, la sfocatura delle targhe non dipende più da qualcuno che guardi ogni video. Questo è importante con l'aumento dei volumi: nel 2026 solo Hipoges invia a REVA circa 700 video al mese, il 53% in più rispetto al 2025, e la piattaforma di REVA ha mantenuto un tempo di attività superiore al 99% su circa 18.000 video.

Il rilevamento a vocabolario aperto con YOLOE estende la stessa automazione alle operazioni. Invece di una revisione manuale del sopralluogo, la verifica del cambio di inquilino ora inizia con una vista affiancata delle prove che mette in evidenza gli oggetti di maggior valore comparsi, scomparsi o cambiati. Gli oggetti di minore importanza vengono conteggiati ma filtrati, così i revisori dedicano il loro tempo alle segnalazioni che potrebbero giustificare una richiesta di risarcimento del deposito cauzionale.

Dal telefono al drone: uno stack YOLO per ogni immobile#

L'obiettivo di REVA è una piattaforma di dati immobiliari in cui un unico sopralluogo guidato soddisfi ogni esigenza successiva, dalla pubblicazione conforme e dai registri delle condizioni ai dati strutturati degli annunci, alle planimetrie e al 3D. Ultralytics YOLO è il livello comune su cui si basa questa roadmap:

• Un unico modello di sfocatura per il GDPR e le regole dei clienti: Un solo modello interno che copre targhe, volti e cartelli pubblicitari, addestrato sui filmati di REVA per raggiungere uno standard del 98% per video.
• Pacchetti di etichette con tag automatici: Modelli per le caratteristiche immobiliari allineati al RESO Data Dictionary, con YOLOE che gestisce la lunga coda delle caratteristiche meno comuni.
• Planimetrie e 3D: Segmentazione YOLO di porte, finestre, pareti e confini delle stanze a partire dalle clip esistenti degli agenti immobiliari, come base per stimare planimetrie e modelli 3D senza una telecamera speciale.
• Riprese autonome con drone: Un prototipo di drone da interni con peso inferiore a 250 g, che esegue il rilevamento degli oggetti YOLO sul flusso della videocamera in diretta durante la scansione di abitazioni vuote per la ricostruzione 3D.
• Distribuzione più rapida: Esportazione dei modelli in ONNX e TensorRT FP16, con INT8 in arrivo, ed esecuzione di TensorRT su hardware embedded di classe Jetson per l'inferenza a bordo del drone.

L'obiettivo di REVA è avere un'unica famiglia di rilevatori dal telefono al drone, in cui lo stesso stack YOLO che analizza i video degli agenti immobiliari analizzi anche quelli del drone.

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