L'integrazione dei modelli Ultralytics YOLO, sottoposti a fine-tuning su dati proprietari e ottimizzati per diversi formati di esportazione, ha permesso a Videologic Analytics di ridurre i costi e il time-to-market.
Videologic Analytics è un'azienda spagnola che sviluppa soluzioni avanzate di analisi video per migliorare la sicurezza e la sorveglianza di siti industriali, parchi solari e complessi residenziali. L'azienda implementa soluzioni basate sull'AI che si integrano con le telecamere di sicurezza per monitorare i perimetri e rilevare le intrusioni in tempo reale.
Dovendo affrontare costi elevati e implementazioni lente con i modelli precedenti, l'azienda ha integrato i modelli Ultralytics YOLO per aumentare la precisione del rilevamento, ridurre i costi di sviluppo e il time-to-market ed espandersi in nuovi ambiti, come il retail e la business intelligence.
Abilitare la computer vision per la sicurezza con telecamere AI#
Guidata da esperti con oltre 30 anni di esperienza, Videologic Analytics è specializzata nell'integrazione dell'AI e della computer vision nelle telecamere di sicurezza per il monitoraggio in tempo reale e il rilevamento automatizzato delle minacce. Le sue soluzioni proteggono grandi strutture, impianti per le energie rinnovabili e comunità residenziali, offrendo prestazioni affidabili.
Tra i suoi clienti figurano aziende rinomate come Prosegur, Securitas e Sabico, oltre a più di 4.000 aziende di sicurezza certificate in Spagna. Dovendo affrontare difficoltà nello sviluppo e nell'implementazione di modelli AI costosi e dispendiosi in termini di tempo, l'azienda ha adottato i modelli Ultralytics YOLO nelle sue innovative soluzioni Vision AI. In questo modo, ha potuto migliorare le proprie applicazioni di sicurezza ed espandersi anche in nuovi settori verticali.
La necessità di un rilevamento automatizzato delle minacce basato sull'AI e conveniente#
In precedenza, Videologic Analytics aveva integrato modelli AI nelle telecamere di sicurezza offerte ai propri clienti. Questi primi modelli erano programmati per rilevare un numero limitato di categorie di oggetti, tra cui veicoli generici, persone e piccoli animali. Sebbene questo approccio iniziale abbia gettato le basi per sistemi di sicurezza avanzati, ha anche evidenziato opportunità di ulteriore perfezionamento, in particolare per migliorare la precisione e ridurre i tassi di falsi positivi.
I clienti cercavano una soluzione più completa, in grado di offrire funzionalità di rilevamento degli oggetti più ampie e accurate su una gamma maggiore di oggetti e scenari. Per soddisfare queste esigenze, il team di ricerca e sviluppo di Videologic Analytics ha iniziato a sviluppare modelli AI potenziati.
Durante lo sviluppo di questi modelli, Videologic Analytics ha rapidamente riscontrato alcuni problemi nell'approccio esistente, come costi elevati e tempi di sviluppo lunghi. L'azienda ha capito di aver bisogno di un approccio più flessibile ed efficiente. Questo nuovo approccio avrebbe dovuto affrontare tali difficoltà e rispondere meglio alle esigenze di sicurezza in continua evoluzione dei suoi clienti.
In particolare, l'azienda voleva individuare un modello di computer vision in grado di migliorare l'affidabilità delle sue soluzioni Vision AI e aumentare la soddisfazione dei clienti. Era inoltre essenziale che il modello rimanesse conveniente e adattabile alle esigenze future.
Ridefinire la sorveglianza con il rilevamento delle anomalie basato sull'AI#
Dopo aver testato diversi modelli AI, Videologic Analytics ha scoperto che i modelli Ultralytics YOLO offrivano la flessibilità e le prestazioni necessarie. L'azienda ha iniziato con modelli YOLO preaddestrati sviluppati utilizzando il dataset COCO, che include un'ampia varietà di oggetti comuni. Questo preaddestramento ha fornito una solida base, poiché i modelli erano già in grado di riconoscere molti elementi di base, rendendo più semplice il loro adattamento a esigenze di sicurezza specifiche.
Ad esempio, Videologic Analytics ha sottoposto questi modelli preaddestrati a fine-tuning utilizzando i propri dati proprietari per applicazioni come il monitoraggio dei parchi solari.
In questo scenario, i modelli venivano utilizzati per il rilevamento delle anomalie basato sull'AI, distinguendo tra minacce reali, come persone o veicoli non autorizzati, ed elementi innocui, come piccoli animali o detriti trasportati dal vento. Questa chiara distinzione era essenziale per ridurre i falsi allarmi e migliorare le prestazioni complessive della sicurezza.
Oltre a monitorare i parchi solari, l'azienda ha sviluppato soluzioni di sicurezza industriali e residenziali utilizzando YOLO, nonché moduli proof-of-concept per innovazioni di computer vision nel retail e nella business intelligence. Sebbene utilizzi principalmente il rilevamento degli oggetti, sfrutta anche i task di computer vision supportati da YOLO, come la stima della posa e il tracciamento degli oggetti.
Fig. 1. Videologic Analytics utilizza i modelli Ultralytics YOLO per monitorare gli impianti fotovoltaici.
Perché scegliere i modelli Ultralytics YOLO?#
Videologic Analytics ha scelto i modelli Ultralytics YOLO perché aveva bisogno di una soluzione robusta, in grado di supportare numerosi canali video e fornire al contempo un'inferenza rapida e accurata.
YOLO supporta diversi formati di esportazione e si integra perfettamente con framework come CUDA, TensorRT, ONNX e OpenVINO. Questa flessibilità consente a Videologic Analytics di eseguire il fine-tuning dei modelli utilizzando PyTorch e di implementarli in modo efficiente in produzione. Grazie alle ottimizzazioni specifiche per l'hardware, YOLO soddisfa le esigenze impegnative dell'analisi video in tempo reale meglio dei modelli precedenti.
Implementazione semplificata dei modelli per il monitoraggio video intelligente#
Da quando ha integrato i modelli Ultralytics YOLO, Videologic Analytics ha registrato miglioramenti significativi sia nelle prestazioni sia nell'efficienza. La nuova soluzione Vision AI ha consentito di rilevare rapidamente le minacce in tempo reale in un'ampia varietà di installazioni, dai parchi solari e siti industriali ai complessi residenziali.
Videologic Analytics implementa infatti circa 10.000 licenze all'anno, ciascuna associata a un canale video dedicato, e tutte le licenze ora supportano i modelli Ultralytics YOLO. Il passaggio a YOLO ha portato a una significativa riduzione dei falsi allarmi e a un aumento complessivo della precisione del rilevamento. Di conseguenza, i clienti possono contare su sistemi di sicurezza più affidabili e i costi operativi sono diminuiti.
Inoltre, la maggiore velocità di inferenza e la scalabilità dei modelli Ultralytics YOLO hanno ridotto il time-to-market per le nuove funzionalità AI. Ciò ha permesso a Videologic Analytics di migliorare la propria offerta di sicurezza principale ed esplorare nuove opportunità in settori verticali come il retail e la business intelligence. Nel complesso, l'adozione dei modelli Ultralytics YOLO ha prodotto sia miglioramenti operativi immediati sia prospettive di crescita a lungo termine per l'azienda.
Fig. 2. Videologic Analytics utilizza i modelli Ultralytics YOLO per monitorare gli ambienti urbani.
Analisi video intelligente per sicurezza e protezione: il futuro#
Videologic Analytics sta lavorando attivamente all'espansione della propria soluzione, sfruttando i modelli Ultralytics YOLO per andare oltre il semplice rilevamento delle intrusioni. I prossimi passi prevedono la fornitura di informazioni più ricche e utili attraverso analisi avanzate, come l'analisi del comportamento, il monitoraggio delle tendenze e l'intelligence predittiva.
Questi miglioramenti aiuteranno i clienti a ottimizzare le operazioni di sicurezza e a sbloccare nuove opportunità nel retail e nella business intelligence, promuovendo innovazione e crescita continue nell'analisi video in tempo reale.
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