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Computer Vision per immagini e video

Dalla linea di produzione al punto vendita, dal videosorveglianza al medical imaging: portiamo modelli di computer vision in produzione, anche su dispositivi edge con vincoli stretti di latenza, costo e consumi.

Riconoscimento di immagini e video per controllo qualità, sicurezza, retail e analisi industriale.

Casi d'uso

  • Controllo qualità automatizzato in produzione
  • Conteggio persone e heatmap retail
  • Sicurezza perimetrale e anomaly detection
  • OCR documenti d'identità e KYC
  • Analisi sportiva e tactical AI

Vantaggi misurabili

  • Ispezione estesa a tutti i pezzi invece del solo campione
  • Riduzione difetti scartati post-vendita
  • Insight su comportamento clienti in store
  • Operatività anche offline / edge

Dettagli tecnici

Modelli

  • YOLOv8/v9 per detection real-time
  • Segment Anything (SAM) per segmentazione
  • CLIP per visual search e zero-shot
  • Modelli custom fine-tuned

Pipeline video

  • Streaming RTSP/WebRTC
  • Tracking multi-object (ByteTrack, DeepSORT)
  • Re-identification
  • Anomaly detection temporale

Edge & deployment

  • NVIDIA Jetson, Coral, Raspberry Pi
  • Quantizzazione INT8 per latenza/W
  • ONNX, TensorRT, OpenVINO
  • Aggiornamento OTA modelli

Privacy

  • Blurring volti / targhe automatico
  • Processing on-device (no cloud)
  • Compliance GDPR e DPIA
  • Audit log accessi

Come nasce un sistema di visione artificiale

  1. Raccolta del dataset — Definiamo condizioni di acquisizione realistiche — illuminazione, angolo, risoluzione, velocità — perché è lì che la maggior parte dei progetti fallisce.
  2. Annotazione — Stabiliamo le classi e le regole di etichettatura con chi conosce il dominio, poi verifichiamo la concordanza tra annotatori diversi.
  3. Scelta dell'approccio — Classificazione, rilevamento, segmentazione o semplice analisi geometrica: la tecnica più semplice che risolve il problema è quella giusta.
  4. Validazione — Misuriamo precisione e richiamo separando i casi difficili, e definiamo quale errore è accettabile e quale no per il processo reale.
  5. Inferenza — Definiamo dove gira il modello — su dispositivo o su server — in base a latenza richiesta, connettività disponibile e riservatezza delle immagini.
  6. Integrazione operativa — L'esito entra nel flusso esistente: scarto, segnalazione, blocco linea, ticket, con revisione umana sui casi incerti.
  7. Monitoraggio — Le condizioni cambiano: nuovo prodotto, nuova telecamera, nuova stagione. Rivediamo periodicamente le prestazioni su dati recenti.

Consegniamo dataset annotato, metriche di validazione, pesi o configurazione del modello e la documentazione delle condizioni di esercizio.

Come si lavora con noi

Chi analizza il processo è la stessa squadra che sviluppa e manutiene: product, engineering, integrazione con i sistemi in uso, governance delle decisioni automatiche e presidio dopo il rilascio.

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FAQ

Quante immagini servono per addestrare un modello?

Con transfer learning bastano 500-2000 immagini etichettate per classe. Forniamo anche servizi di data labeling.

Funziona in tempo reale?

Sì, con i modelli giusti (YOLO, MobileNet) raggiungiamo 30-60 FPS anche su hardware edge.

Posso usare le mie telecamere esistenti?

Sì, qualsiasi flusso RTSP/ONVIF/HTTP è integrabile. Suggeriamo upgrade solo se necessari.