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Che cos'è la visione artificiale?

Scopri cos'è, come funziona e per cosa viene usata la visione artificiale.

Visione artificiale

La visione artificiale è un campo dell'informatica la cui finalità consiste nel permettere ai computer di identificare e comprendere gli oggetti e le persone nelle immagini e nei video. Analogamente ad altri tipi di intelligenza artificiale, la visione artificiale cerca di eseguire e automatizzare attività che replicano le capacità umane. In questo caso, la visione artificiale cerca di replicare il modo in cui gli esseri umani vedono il mondo e in cui comprendono quello che vedono.

La vasta gamma di applicazioni pratiche per la tecnologia per la visione artificiale rende tale tecnologia un componente essenziale di molte innovazioni e soluzioni moderne. La visione artificiale può essere eseguita sul cloud o in locale.

Funzionamento della visione artificiale

Le applicazioni per la visione artificiale usano l'input da dispositivi di rilevamento, intelligenza artificiale, Machine Learning e Deep Learning per replicare il funzionamento del sistema visivo umano. Le applicazioni per la visione artificiale sono basate su algoritmi di cui viene eseguito il training in base a quantità elevatissime di dati visivi o immagini sul cloud. Riconoscono modelli in questi dati visivi e usano tali modelli per determinare il contenuto di altre immagini.

Modalità di analisi di un'immagine con la visione artificiale

  • Un dispositivo di rilevamento acquisisce un'immagine. Il dispositivo di rilevamento è spesso semplicemente una fotocamera, ma può essere una videocamera, un dispositivo di diagnostica per immagini o qualsiasi altro tipo di dispositivo che acquisisce un'immagine per l'analisi.
  • L'immagine viene quindi inviata a un dispositivo di interpretazione. Il dispositivo di interpretazione usa il riconoscimento dei modelli per suddividere l'immagine, confrontare i modelli nell'immagine con la rispettiva libreria di modelli noti e determinare se sono presenti corrispondenze con il contenuto dell'immagine. Il modello può essere un elemento generale, ad esempio l'aspetto di un determinato tipo di oggetto, oppure può essere basato su identificatori univoci, ad esempio caratteristiche del viso.
  • Un utente richiede informazioni specifiche su un'immagine e il dispositivo di interpretazione fornisce le informazioni richieste in base alla rispettiva analisi dell'immagine.

Deep Learning e visione artificiale

Le applicazioni moderne per la visione artificiale stanno abbandonando i metodi statistici per l'analisi delle immagini e si stanno affidando sempre più spesso all'approccio definito Deep Learning. Grazie al Deep Learning, un'applicazione per la visione artificiale esegue un tipo di algoritmo definito rete neurale, che consente di offrire analisi ancora più accurate delle immagini. Deep Learning consente inoltre a un programma di visione artificiale di conservare le informazioni di ogni immagine analizzata, incrementando quindi continuamente la precisione ogni volta che viene usato.

Funzionalità di visione artificiale

Sono disponibili tre funzioni principali per la modalità in cui i programmi di visione artificiale elaborano le immagini e restituiscono informazioni:

Il sistema classifica gli oggetti in un'immagine in base a una categoria definita. Grazie alla classificazione degli oggetti, ad esempio, un computer potrebbe distinguere le persone dagli oggetti in una foto e determinare il numero di persone presenti nella foto.

Il sistema identifica un oggetto specifico in una foto, in un video o in un'immagine. Grazie all'identificazione oggetti, ad esempio, il sistema potrebbe non solo distinguere le persone in una foto, ma anche analizzare il rispettivo aspetto per determinare l'identità o tratti specifici di tali persone.

Il sistema analizza un video per elaborare la posizione di un oggetto in movimento nel tempo. Grazie al rilevamento oggetti, ad esempio, una videocamera di sorveglianza di un parcheggio potrebbe identificare le automobili in un parcheggio e fornire informazioni sulla posizione e sugli spostamenti delle automobili nel tempo.

Il sistema identifica le lettere e i numeri nelle immagini e converte il testo in testo codificato dal computer che può essere letto da altre applicazioni informatiche o modificato dagli utenti.

Finalità per cui viene usata la visione artificiale

La visione artificiale è una funzionalità potente e può essere combinata con molti tipi di applicazioni e dispositivi di rilevamento per supportare diversi casi d'uso pratici. Ecco solo alcuni dei diversi tipi di applicazioni per la visione artificiale:

Organizzazione dei contenuti

La visione artificiale può essere usata per identificare persone oppure oggetti nelle foto e organizzarli in base a tale identificazione. Questo tipo di applicazioni per il riconoscimento delle foto viene usato comunemente nelle applicazioni per le archiviazioni di foto e per social media.

Estrazione di testo

Il riconoscimento ottico dei caratteri può essere usato per migliorare l'individuabilità dei contenuti per informazioni contenute in quantità elevate di testo e per consentire l'elaborazione di documenti per scenari di tipo RPA (Robotic Processing Automation).

Realtà aumentata

Gli oggetti fisici vengono rilevati e monitorati in tempo reale con la visione artificiale. Queste informazioni vengono quindi usate per posizionare realisticamente gli oggetti virtuali in un ambiente fisico.

Agricoltura

Le immagini di coltivazioni scattate dai satelliti o da aerei possono essere analizzate per monitorare i raccolti, rilevare emergenze correlate a erbacce o identificare carenze nutritive delle colture.

Veicoli autonomi

Le automobili autoguidate usano l'identificazione e il monitoraggio di oggetti in tempo reale per raccogliere informazioni sugli eventi che si verificano intorno a un'automobile e indirizzare di conseguenza l'automobile.

Salute

Le foto o le immagini acquisite da altri dispositivi medici possono essere analizzate per aiutare i medici a identificare i problemi e rendere più rapide e accurate le diagnosi.

Sport

Il rilevamento e il monitoraggio di oggetti vengono usati per l'analisi del gioco e della strategia.

Produzione

La visione artificiale può monitorare un macchinario di produzione per finalità di manutenzione. Può essere usata anche per monitorare la qualità dei prodotti e le confezioni in una linea di produzione.

Analisi spaziale

Il sistema identifica le persone oppure gli oggetti, ad esempio le automobili, in uno spazio e ne monitora il movimento in tale spazio.

Riconoscimento volto

La visione artificiale può essere applicata per identificare le singole persone.

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