This is the Trace Id: dbbfd3cd84263ea28ab57ea3f9c8e812
Passa a contenuti principali
Azure

Che cos'è la visione artificiale?

Comprendere cos'è la visione artificiale, come funziona e quali sono le sue applicazioni nel mondo reale.
Introduzione ad Azure Esplora Visione di Azure AI

La visione artificiale riconosce oggetti, persone e schemi

La visione artificiale consente alle macchine di interpretare, analizzare e estrarre dati significativi da immagini e video. Questo campo dell'intelligenza artificiale usa il Deep Learning e le reti neurali per riconoscere oggetti, persone e modelli con livelli elevati di accuratezza. In altre parole, replica la vista umana e la capacità cognitiva di interpretare i dati visivi.

La visione artificiale ha molte applicazioni nel mondo reale, tra cui diagnostica per immagini, riconoscimento facciale, rilevamento di difetti e veicoli autonomi. Può essere utilizzata nel cloud, in locale e su dispositivi edge.

Punti chiave

  • La visione artificiale consente alle macchine di interpretare, analizzare e estrarre dati significativi da immagini e video, replicando la vista umana e le capacità cognitive.

  • Questa tecnologia AI utilizza Deep Learning e reti neurali per riconoscere oggetti, persone e schemi con elevati gradi di precisione.

  • La visione artificiale nell'AI ha molte applicazioni nel mondo reale, tra cui diagnostica per immagini medica, riconoscimento facciale, rilevamento di difetti e veicoli autonomi.

  • La visione artificiale può funzionare nel cloud, in locale e su dispositivi edge. Questa versatilità promuove efficienza e innovazione in una varietà di settori.

  • Il futuro della visione artificiale AI include Edge AI, AI multimodale, apprendimento auto-supervisionato, analisi video alimentate dall'AI e AI etica e spiegabile.

Funzionamento della visione artificiale

La visione artificiale consente alle macchine di analizzare e interpretare dati visivi, proprio come fa l'occhio e il cervello umano. Le applicazioni di visione artificiale utilizzano telecamere, sensori e algoritmi avanzati che sono addestrati su enormi quantità di dati visivi e immagini.

Questo tipo di AI promuove efficienza, innovazione e automazione in vari settori. Questi includono sanità, sicurezza, produzione, vendita al dettaglio e sistemi autonomi.

Passaggi fondamentali nell'analisi delle immagini

  1. Acquisire l'immagine. Dispositivi come telecamere, droni o scanner medici registrano un'immagine o un video. Questo fornisce i dati grezzi da analizzare tramite algoritmi AI.

  2. Interpretare l'immagine. I dati catturati vengono elaborati da un sistema alimentato dall'AI che utilizza algoritmi per rilevare e riconoscere schemi. Questo comporta l'analisi dei dati visivi e il confronto con un ampio database di schemi noti. Questo database può includere oggetti, volti e persino immagini mediche.

  3. Analizzare e dare un senso ai dati. Una volta che il sistema identifica i schemi, prende decisioni sui contenuti dell'immagine. Questo potrebbe comportare il riconoscimento di oggetti in un ambiente di fabbrica, l'identificazione di individui in filmati di sicurezza o la rilevazione di un potenziale problema di salute in immagini mediche.

  4. Fornisci informazioni dettagliate. Il sistema fornisce approfondimenti basati sull'analisi dell'immagine che ha eseguito. Questi approfondimenti possono influenzare decisioni o azioni che il sistema raccomanda. Ad esempio, potrebbe segnalare un problema in una linea di produzione, rilevare accessi non autorizzati in un edificio o analizzare il comportamento dei clienti in un ambiente di vendita al dettaglio.

Funzionamento di Deep Learning

La maggior parte dei sistemi di visione artificiale avanzati si affida al Deep Learning, un sottoinsieme di intelligenza artificiale, per migliorare l'accuratezza e le prestazioni. Il Deep Learning utilizza algoritmi chiamati reti neurali, che sono in grado di apprendere da grandi quantità di dati per riconoscere schemi complessi. Questo approccio imita il modo in cui il cervello umano elabora le informazioni e consente alle macchine di eseguire compiti come il riconoscimento facciale e il rilevamento di oggetti.

I sistemi di Deep Learning migliorano nel tempo man mano che continuano a mantenere ed elaborare dati. Questo li rende ideali per applicazioni in tempo reale in settori come sanità, vendita al dettaglio, produzione e veicoli autonomi. Più immagini un sistema di visione artificiale analizza, più diventa preciso.

Benefici e applicazioni nel mondo reale

Le industrie utilizzano la visione artificiale AI per ottenere una varietà di vantaggi, tra cui:

  • Maggiore efficienza operativa. L'automazione di attività come il controllo qualità, l'elaborazione di documenti finanziari e la sorveglianza della sicurezza può comportare risparmi significativi sui costi.

  • Esperienza dei clienti migliorata. L'analisi delle immagini in tempo reale consente alle aziende di creare esperienze personalizzate per i clienti. Ad esempio, i rivenditori stanno utilizzando la tecnologia di visione artificiale per facilitare i provini virtuali di abbigliamento. Allo stesso modo, le aziende del settore dell'ospitalità stanno utilizzando il riconoscimento facciale per il check-in degli ospiti.

  • Sicurezza migliorata. La visione artificiale basata su Deep Learning può aiutare a rilevare i problemi in precedenza nel settore sanitario e nei veicoli autonomi. Questo riduce i rischi e migliora i risultati in termini di sicurezza.

Funzionalità di visione artificiale

La Visione artificiale nell'AI consente ai computer di elaborare e comprendere grandi quantità di immagini e video molto più velocemente di quanto possano fare gli esseri umani. Le sue principali capacità includono:

  • Classificazione degli oggetti. Un sistema che usa la classificazione degli oggetti può classificare gli oggetti in un'immagine in base a etichette predefinite. Ad esempio, può differenziare tra persone, animali e veicoli. Questo aiuta con applicazioni come il monitoraggio del traffico e la gestione dell'inventario.

  • Rilevamento e riconoscimento degli oggetti. Il sistema può individuare oggetti specifici all'interno di un'immagine o di un video e identificarli. Questo è utilizzato nel riconoscimento facciale, nel rilevamento di prodotti al dettaglio e nella diagnosi di condizioni mediche da scansioni.

  • Rilevamento oggetti. Il sistema può tenere traccia dello spostamento degli oggetti analizzando i fotogrammi video nel tempo. Questo è utile per veicoli autonomi, sorveglianza di sicurezza e analisi delle prestazioni sportive.

  • Riconoscimento ottico dei caratteri (OCR). OCR converte il testo in immagini, documenti analizzati e video in testo digitale. Può elaborare testo stampato e scritto a mano, anche se l'accuratezza potrebbe dipendere dalla qualità della scrittura. L'OCR supporta applicazioni nell'automazione dei documenti (come la digitalizzazione di registri cartacei), traduzione (convertendo il testo per la traduzione automatica) e accessibilità (come i lettori di schermo).

  • Segmentazione di immagini e video. La segmentazione divide un'immagine in aree distinte, consentendo al sistema di riconoscere singoli oggetti e i relativi limiti. Questo è importante per le auto a guida autonoma, la diagnostica per immagini medica e la realtà aumentata.

  • Riconoscimento degli oggetti 3D e percezione della profondità. Alcuni sistemi di visione artificiale analizzano le relazioni spaziali e di profondità per riconoscere gli oggetti in tre dimensioni. Questo è essenziale per la robotica, la realtà aumentata e le esperienze di realtà virtuale, e l'automazione industriale.

  • Comprensione della scena e consapevolezza del contesto. La visione artificiale può analizzare intere scene e comprendere il modo in cui gli oggetti si correlano tra loro. Questo aiuta nella pianificazione delle smart city, nella moderazione dei contenuti video e nell'assistenza alle persone non vedenti.

  • Generazione e miglioramento delle immagini. La visione artificiale può generare, ripristinare e migliorare le immagini. Questo può migliorare la risoluzione delle foto, rimuovere il rumore e persino creare immagini sintetiche per l'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale.

Casi d'uso della visione artificiale

La visione artificiale può essere integrata in varie applicazioni e dispositivi per risolvere problemi reali in diversi settori. Ecco alcuni degli usi più popolari di Visione artificiale:

  • Organizzazione e ricerca di immagini. La visione artificiale può riconoscere persone, oggetti e scene nelle foto, rendendo più facile organizzare e cercare grandi collezioni. Questo è comunemente usato nelle app di archiviazione foto e nelle piattaforme di social media per funzionalità come il tagging automatico e la creazione di album.

  • Estrazione del testo ed elaborazione dei documenti. Il riconoscimento ottico dei caratteri, o OCR, estrae testo da immagini e documenti scansionati. Questo consente l'inserimento automatico dei dati, archivi ricercabili e digitalizzazione dei contenuti. Le aziende utilizzano l'OCR nell'automazione dei processi robotici per semplificare i flussi di lavoro.

  • Realtà aumentata. La visione artificiale rileva e traccia oggetti del mondo reale per sovrapporre elementi digitali negli spazi fisici. Questo è utilizzato nelle applicazioni di realtà aumentata per giochi, esperienze di shopping virtuale e strumenti di apprendimento interattivi.

  • Monitoraggio dell'agricoltura e dell'ambiente. Droni, satelliti e telecamere catturano immagini delle coltivazioni. La visione artificiale analizza quindi quelle immagini per monitorare la salute delle piante, rilevare parassiti e erbacce, e ottimizzare l'irrigazione e la fertilizzazione.

  • Veicoli autonomi e trasporti. Le auto a guida autonoma e i sistemi avanzati di assistenza alla guida utilizzano la visione artificiale per riconoscere pedoni, segnali stradali e altri veicoli. Questo consente ai veicoli autonomi e ai sistemi di trasporto di navigare in sicurezza e prendere decisioni di guida in tempo reale.

  • Diagnostica per immagini sanitaria e medica. La visione artificiale aiuta ad analizzare scansioni mediche come raggi X, risonanze magnetiche e tomografie computerizzate. Questo aiuta i medici a rilevare malattie, identificare anomalie e fare diagnosi più rapidamente e con maggiore precisione.

  • Analisi sportiva e rilevamento delle prestazioni. Atleti e allenatori utilizzano la visione artificiale per tracciare i movimenti dei giocatori, analizzare le strategie di gioco e fornire informazioni in tempo reale per migliorare le prestazioni.

  • Produzione e controllo qualità. La visione artificiale aiuta a garantire il controllo qualità ispezionando i prodotti sulle linee di assemblaggio, rilevando difetti e verificando il corretto imballaggio. Monitora anche le macchine per la manutenzione predittiva.

  • Analisi spaziale e sicurezza. La visione artificiale traccia persone e oggetti negli spazi fisici. Questo include l'identificazione del movimento delle folle nei negozi al dettaglio, il monitoraggio del flusso del traffico nelle città e il miglioramento della sicurezza attraverso i sistemi di sorveglianza.

  • Riconoscimento del volto e verifica dell'identità. La visione artificiale è utilizzata per il riconoscimento facciale nei sistemi di sicurezza, nell'autenticazione mobile e nelle esperienze personalizzate. Esempi includono lo sblocco dei dispositivi informatici e la semplificazione del check-in negli aeroporti.

Tendenze future

I progressi nell'IA e nella potenza di calcolo continuano ad espandere ciò che la visione artificiale può realizzare. Le principali tendenze in questo campo in crescita includono:

  • Edge AI ed elaborazione in tempo reale. Sempre più sistemi funzionano direttamente sui dispositivi invece di fare affidamento sul cloud computing. Questo consente un'elaborazione più rapida e una maggiore privacy.

  • IA multimodale. Combinare la visione artificiale con l'elaborazione del linguaggio naturale e l'analisi audio può creare esperienze più ricche alimentate dall'IA. Esempi includono assistenti virtuali avanzati e sistemi di sicurezza intelligenti.

  • Apprendimento con supervisione automatica. I nuovi modelli di IA richiedono meno dati etichettati manualmente, il che rende l'addestramento più efficiente e scalabile.

  • Analisi video basata su intelligenza artificiale. La visione artificiale continuerà a migliorare l'elaborazione video in tempo reale per una varietà di applicazioni, tra cui vedita al dettaglio, forze dell'ordine e analisi sportive.

  • Intelligenza artificiale etico e spiegabile. Man mano che la visione artificiale diventa più diffusa, i ricercatori stanno lavorando per rendere le sue decisioni più trasparenti e ridurre i pregiudizi nei sistemi di riconoscimento.

Conclusioni

La visione artificiale consente alle macchine di interpretare e analizzare i dati visivi con una precisione straordinaria. Questa tecnologia utilizza l'apprendimento profondo e le reti neurali per riconoscere oggetti, persone e schemi, replicando la vista e le capacità cognitive umane.

La visione artificiale sta rendendo i sistemi più intelligenti, sicuri, efficienti e innovativi in vari settori aziendali. Alcune delle sue applicazioni più popolari includono la diagnostica per immagini medica, il riconoscimento facciale, i veicoli autonomi e la realtà aumentata. Con i progressi nell'IA e nella potenza di calcolo, l'impatto della visione artificiale e i possibili casi d'uso cresceranno senza dubbio.
Risorse

Ottieni risorse per sviluppare e migliorare le tue capacità in Azure

Una donna concentrata in un camice bianco e occhiali sta scrivendo su un tablet. Si trova in un ufficio moderno e luminoso, trasmettendo professionalità e attenzione.
Risorse professionali

Risorse Azure per professionisti

Esplora programmi di formazione, white paper, video, eventi, blog, esempi di codice e altre risorse Azure.
Esplora le risorse
Una uomo seduto su un divano che usa un portatile.
Risorse per studenti

Risorse Azure per sviluppatori studenti

Ottieni le competenze necessarie per favorire la tua carriera nel settore tecnologico e influire positivamente sul mondo.
Esplora le risorse
Un uomo in un maglione grigio è concentrato a scrivere con una penna digitale su un tablet. Si trova in una stanza ben illuminata, con scaffali in legno e una luce naturale morbida che entra da una finestra.
Eventi e webinar

Eventi e webinar di Azure

Sviluppa nuove competenze, scopri nuove tecnologie e interagisci con la tua community partecipando in modalità digitale o di persona.
Sfoglia eventi e webinar

Domande frequenti

  • La visione artificiale consente ai computer di interpretare e analizzare dati visivi provenienti da immagini e video. Questo campo dell'intelligenza artificiale usa machine learning, Deep Learning e riconoscimento dei criteri per identificare oggetti, rilevare modelli ed estrarre informazioni dettagliate significative. Potenzia applicazioni in settori come la sanità, la produzione, la sicurezza e i sistemi autonomi.
  • Sì, la visione artificiale è un ramo dell'IA che consente alle macchine di elaborare, analizzare e comprendere i dati visivi. Utilizzando tecniche di IA come l'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo, la visione artificiale consente ai computer di riconoscere oggetti, identificare schemi e prendere decisioni basate su immagini e video. In breve, la visione artificiale automatizza compiti che tradizionalmente richiedevano la vista umana.
  • L'obiettivo principale della visione artificiale è dotare le macchine della capacità di identificare, comprendere e valutare i dati visivi. L'intento è replicare la vista e le capacità cognitive umane. Utilizzando IA, Machine Learning e Deep Learning, Visione artificiale può riconoscere oggetti, analizzare scene ed estrarre informazioni da immagini e video, proprio come fanno gli esseri umani. Questo consente l'automazione, migliora il processo decisionale e aumenta l'efficienza in vari settori.
  • La visione artificiale utilizza principalmente Python grazie alle sue ampie librerie come OpenCV, TensorFlow e PyTorch. Queste librerie semplificano l'elaborazione delle immagini e l'apprendimento profondo. Altri linguaggi utilizzati nella visione artificiale includono C++ per applicazioni ad alte prestazioni, MATLAB per scopi accademici e di ricerca, e Java per soluzioni a livello enterprise.
  • La visione artificiale utilizza più campi. Questi includono l'IA per il riconoscimento dei modelli, il Machine Learning e il Deep Learning per migliorare la precisione nel tempo, l'elaborazione delle immagini per migliorare e analizzare i dati visivi, la grafica computerizzata per la modellazione 3D, la matematica e la statistica per lo sviluppo di algoritmi, e la tecnologia ottica e dei sensori per catturare immagini di alta qualità.