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 100% (vs sampling manuale)
- 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
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.