La computer vision è una tecnologia che permette ai computer d’interpretare ed analizzare immagini e video in modo simile a come fa il cervello umano. Gli algoritmi d’intelligenza artificiale (IA o AI) infatti riescono ad identificare oggetti, riconoscere volti e analizzare movimenti.
La computer vision trova applicazione negli ambiti più disparati della vita quotidiana, dalla dall’industria 4.0 all’automotive, dalla medicina alla sorveglianza. Nel presente articolo, esploreremo le diverse aree d’applicazione, i vantaggi che offre e i possibili sviluppi futuri.
Indice dei contenuti
Cos’è la computer vision?
La computer vision è un ramo dell’intelligenza artificiale; si occupa d’insegnare ai computer a interpretare le immagini digitali, sia statiche che in movimento (video).
Il termine “visione” si riferisce alla capacità di riconoscere e comprendere gli oggetti, le scene, le azioni, le emozioni e le relazioni presenti in un’immagine digitale.
Gli algoritmi di IA della computer vision sono basati su tecniche di deep learning e machine learning, che permettono di estrarre informazioni utili e di utilizzarle per vari scopi.
Come funziona?
La computer vision si avvale di innumerevoli tecniche matematiche e statistiche per elaborare immagini e video. Alcune delle tecniche più comuni includono:
- la segmentazione dell’immagine, cioè la divisione in parti più piccole;
- l’estrazione delle caratteristiche, cioè l’identificazione di elementi distintivi;
- il riconoscimento dei pattern, ossia la ricerca di sequenze ripetitive.
Elencheremo ora più in dettaglio i principali passaggi della computer vision.
1. Acquisizione dell’immagine
Si tratta di catturare l’immagine da una sorgente, come una fotocamera, uno scanner, un sensore o un archivio digitale. L’immagine può essere in formato bitmap, vettoriale o misto, a seconda del tipo di informazioni che contiene.
2. Pre-elaborazione
Viene migliorata la qualità dell’immagine, riducendo il rumore, il contrasto, la sfocatura e altri fattori che possono compromettere nitidezza e risoluzione. È possibile utilizzare tecniche come il filtraggio, la trasformazione, la segmentazione e la normalizzazione dell’immagine.
3. Estrazione delle caratteristiche
Si tratta d’identificare gli elementi salienti dell’immagine, come i bordi, i contorni, i colori, le texture, i punti chiave e le regioni d’interesse. In questo caso, si possono usare tecniche come il rilevamento degli angoli, la descrizione dei descrittori, la codifica delle caratteristiche e il clustering.
4. Riconoscimento e classificazione
Le caratteristiche estratte dall’immagine vengono associate a delle categorie predefinite, come le classi di oggetti, le facce di persone, le espressioni emotive, le azioni, le scene, i testi e i simboli. Intervengono qui tecniche di machine learning e deep learning, come le reti neurali artificiali, le macchine a vettori di supporto, i modelli probabilistici e le foreste casuali.
5. Interpretazione e comprensione
Viene dato un significato alle informazioni ottenute dal riconoscimento e dalla classificazione, in base al contesto, allo scopo e alla logica. Si possono usare tecniche di ragionamento, d’inferenza, di apprendimento e di decisione, per generare risposte, previsioni, raccomandazioni o azioni.
Industria 4.0
Nell’era dell’industria 4.0, grazie alla computer vision le fabbriche potranno ridurre i costi, monitorare in tempo reale le catene di produzione e individuare eventuali anomalie o difetti nei prodotti finiti. In tal modo, sarà possibile prevenire i difetti prima che diventino un problema e ridurre il numero di prodotti scartati.
La computer vision migliorerà anche la sicurezza nei luoghi di lavoro. I sistemi di sorveglianza basati sull’IA individueranno i pericoli e avviseranno i lavoratori in tempo utile.
Automotive: sicurezza e guida autonoma
La computer vision applicata all’automotive consentirà di rilevare e identificare gli oggetti sulla strada, come pedoni, veicoli e segnaletica. I sistemi di assistenza alla guida avviseranno allora il conducente in caso di rischi, come la presenza di un passante sulle strisce pedonali o l’avvicinamento a una curva.
Medicina: diagnosi e terapie personalizzate
La computer vision rivoluzionerà anche la medicina. Consentirà, infatti, di migliorare la diagnosi di malattie e di sviluppare terapie personalizzate sulla base delle caratteristiche individuali dei pazienti.
Analizzando le immagini ottenute attraverso una risonanza magnetica o una tomografia computerizzata, gli algoritmi riusciranno a identificare con precisione tumori, aneurismi e altre patologie.
Nel caso dei tumori, la computer vision permetterà d’individuare il trattamento più efficace per combatterli. È importante sottolineare, però, che questa tecnologia non sostituirà mai il ruolo del medico: la decisione finale sulla diagnosi e sulla terapia da seguire spetterà sempre al professionista sanitario.
Sicurezza: sorveglianza e riconoscimento facciale
I sistemi di sorveglianza basati sulla computer vision individueranno situazioni potenzialmente pericolose come l’intrusione in un’area riservata o il furto di oggetti preziosi. Questi sistemi saranno utilizzati per monitorare grandi aree come aeroporti, stadi e piazze pubbliche.
Il riconoscimento facciale permetterà d’identificare persone sconosciute o pericolose e di segnalarle, eventualmente, alle autorità competenti. La computer vision si rivelerà una valida alleata anche contro attacchi terroristici o atti criminali.
Sviluppi tecnologici e nuove frontiere
Il futuro della computer vision è estremamente promettente. Tutte le tecnologie basate sull’IA diventeranno sempre più sofisticate, permettendo di raggiungere livelli di precisione impensabili fino a qualche anno fa.
Uno dei principali sviluppi futuri della computer vision riguarderà, sicuramente, l’apprendimento automatico. Grazie al machine learning l’IA apprenderà dai propri errori e migliorerà continuamente le proprie performance.
La computer vision avrà un impatto significativo anche sull’agricoltura. Le telecamere e i sensori che analizzano le piante in tempo reale consentiranno agli agricoltori di monitorare lo stato delle colture e d’individuare eventuali malattie o infestazioni.
Infine, la computer vision avrà un impatto significativo anche sulla robotica, l’industria manifatturiera e l’esplorazione spaziale.
L’utilizzo della computer vision solleva, già oggi però, anche alcune questioni etiche e legali che devono essere prese in considerazione al più presto. È importante che lo sviluppo delle nuove tecnologie avvenga in modo responsabile e rispettoso dei diritti umani.
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