Esplorazione di vari tipi di dati per le applicazioni Vision AI

Una volta la tecnologia come i droni era limitata e accessibile solo a ricercatori e specialisti, ma oggi l'hardware all'avanguardia sta diventando più accessibile a un pubblico più ampio. Questo cambiamento sta modificando il modo in cui raccogliamo i dati visivi. Con una tecnologia più accessibile, ora possiamo catturare immagini e video da una varietà di fonti, al di là delle telecamere tradizionali.

Parallelamente, l'analisi delle immagini, abilitata dalla computer vision, una branca dell'intelligenza artificiale (AI), si sta evolvendo rapidamente, consentendo alle macchine di interpretare ed elaborare i dati visivi in modo più efficace. Questo progresso ha aperto nuove possibilità di automazione, rilevamento di oggetti e analisi in tempo reale. Le macchine possono ora riconoscere schemi, tracciare movimenti e dare un senso a input visivi complessi.

Alcuni tipi chiave di dati visivi sono le immagini RGB (Red, Green, Blue), comunemente utilizzate per il riconoscimento degli oggetti, le immagini termiche, che aiutano a rilevare le tracce di calore in condizioni di scarsa illuminazione, e i dati di profondità, che consentono alle macchine di comprendere gli ambienti 3D. Ognuno di questi tipi di dati svolge un ruolo fondamentale nell'alimentazione di varie applicazioni di Vision AI, dalla sorveglianza all'imaging medico.

In questo articolo esploreremo i principali tipi di dati visivi utilizzati nell'IA di visione e vedremo come ciascuno di essi contribuisce a migliorare l'accuratezza, l'efficienza e le prestazioni in vari settori. Iniziamo!

Il tipo più comune di dataset di immagini e video di IA

In genere, quando si utilizza uno smartphone per scattare una foto o visualizzare un filmato CCTV, si lavora con immagini RGB. RGB sta per rosso, verde e blu e sono i tre canali di colore che rappresentano le informazioni visive nelle immagini digitali. 

Le immagini RGB e i video sono tipi di dati visivi strettamente correlati utilizzati nella computer vision, entrambi acquisiti con telecamere standard. La differenza fondamentale è che le immagini catturano un singolo momento, mentre i video sono una sequenza di fotogrammi che mostrano come le cose cambiano nel tempo.

Le immagini RGB sono generalmente utilizzate per compiti di computer vision come il rilevamento di oggetti, la segmentazione di istanze e la stima della posa, supportati da modelli come Ultralytics YOLO11. Queste applicazioni si basano sull'identificazione di modelli, forme o caratteristiche specifiche in un singolo fotogramma. 

I video, invece, sono essenziali quando il movimento o il tempo sono un fattore determinante, ad esempio per il riconoscimento dei gesti, la sorveglianza o il tracciamento delle azioni. Poiché i video possono essere considerati una serie di immagini, i modelli di computer vision come YOLO11 li elaborano fotogramma per fotogramma per comprendere il movimento e il comportamento nel tempo.

Ad esempio, YOLO11 può essere utilizzato per analizzare immagini o video RGB per rilevare le erbacce e contare le piante nei campi agricoli. Questo migliora il monitoraggio delle colture e aiuta a tenere traccia dei cambiamenti durante i cicli di crescita per una gestione più efficiente dell'azienda agricola.

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Dati di profondità nella Vision AI: LiDAR e percezione 3D

I dati di profondità aggiungono una terza dimensione alle informazioni visive, indicando la distanza degli oggetti dalla fotocamera o dal sensore. A differenza delle immagini RGB che catturano solo il colore e la texture, i dati di profondità forniscono un contesto spaziale. Mostrano la distanza tra gli oggetti e la telecamera, rendendo possibile l'interpretazione del layout 3D di una scena.

Questo tipo di dati viene acquisito utilizzando tecnologie come il LiDAR, la visione stereo (che utilizza due telecamere per imitare la percezione della profondità umana) e le telecamere a tempo di volo (che misurano il tempo impiegato dalla luce per raggiungere un oggetto e tornare indietro). 

Tra questi, il LiDAR (Light Detection and Ranging) è spesso il più affidabile per la misurazione della profondità. Funziona inviando rapidi impulsi laser e misurando il tempo che impiegano a rimbalzare. Il risultato è una mappa 3D estremamente accurata, nota come nuvola di punti, che evidenzia la forma, la posizione e la distanza degli oggetti in tempo reale.

Il ruolo crescente del LiDAR nei sistemi Vision AI

La tecnologia LiDAR può essere suddivisa in due tipi principali, ciascuno progettato per applicazioni e ambienti specifici. Ecco un approfondimento su entrambi i tipi:

• LiDAR aviotrasportato: tipicamente utilizzati per la mappatura di grandi aree, gli scanner LiDAR aviotrasportati sono montati su droni o aerei per acquisire dati ad alta risoluzione per la mappatura topografica su larga scala. È ideale per il rilievo di terreni, foreste e paesaggi.
  
  
• LiDAR terrestre: questo tipo di dati LiDAR viene raccolto da sensori montati su veicoli o piattaforme fisse per applicazioni quali il monitoraggio delle infrastrutture, l'edilizia e la mappatura degli ambienti interni. Fornisce dati altamente dettagliati per aree piccole e localizzate, rendendoli utili per attività come la pianificazione urbana e il rilievo di strutture specifiche.

Un'applicazione importante dei dati LiDAR è quella dei veicoli autonomi, dove svolgono un ruolo chiave in compiti quali il rilevamento della corsia, la prevenzione delle collisioni e l'identificazione degli oggetti vicini. Il LiDAR genera mappe 3D dettagliate e in tempo reale dell'ambiente, consentendo al veicolo di vedere gli oggetti, calcolarne la distanza e navigare in sicurezza.

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Utilizzo dei dati termici e a infrarossi nelle applicazioni di intelligenza artificiale

Le immagini RGB catturano ciò che vediamo nello spettro della luce visibile; tuttavia, altre tecnologie di imaging, come l'imaging termico e a infrarossi, vanno oltre. L'imaging a infrarossi cattura la luce infrarossa emessa o riflessa dagli oggetti, rendendola utile in condizioni di scarsa illuminazione.

La termografia, invece, rileva il calore emesso dagli oggetti e mostra le differenze di temperatura, consentendo di lavorare in completa oscurità o attraverso fumo, nebbia e altre ostruzioni. Questo tipo di dati è particolarmente utile per il monitoraggio e il rilevamento di problemi, soprattutto nei settori in cui le variazioni di temperatura possono segnalare potenziali problemi.

Un esempio interessante è quello delle immagini termiche utilizzate per monitorare i componenti elettrici alla ricerca di segni di surriscaldamento. Rilevando le differenze di temperatura, le termocamere possono identificare i problemi prima che si verifichino guasti alle apparecchiature, incendi o danni costosi. 

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Allo stesso modo, le immagini a infrarossi possono aiutare a rilevare le perdite nelle condutture o nell'isolamento, identificando le differenze di temperatura che indicano la fuoriuscita di gas o fluidi, il che è fondamentale per prevenire situazioni pericolose e migliorare l'efficienza energetica.

Imaging multispettrale e iperspettrale nell'IA

Mentre l'infrarosso e la termografia catturano aspetti specifici dello spettro elettromagnetico, l'imaging multispettrale raccoglie la luce da alcuni intervalli di lunghezze d'onda selezionate, ciascuna per uno scopo specifico, come il rilevamento di vegetazione sana o l'identificazione di materiali superficiali. 

L'imaging iperspettrale compie un ulteriore passo avanti catturando la luce in centinaia di intervalli di lunghezza d'onda molto stretti e continui. Ciò fornisce una firma luminosa dettagliata per ogni pixel dell'immagine, offrendo una comprensione molto più approfondita di qualsiasi materiale osservato.

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Sia l'imaging multispettrale che quello iperspettrale utilizzano sensori e filtri speciali per catturare la luce a diverse lunghezze d'onda. I dati vengono poi organizzati in una struttura 3D chiamata cubo spettrale, in cui ogni strato rappresenta una diversa lunghezza d'onda. 

I modelli di intelligenza artificiale possono analizzare questi dati per rilevare caratteristiche che le normali telecamere o l'occhio umano non possono vedere. Ad esempio, nella fenotipizzazione delle piante, l'imaging iperspettrale può essere utilizzato per monitorare la salute e la crescita delle piante, rilevando sottili cambiamenti nelle foglie o negli steli, come carenze di nutrienti o stress. Ciò aiuta i ricercatori a valutare la salute delle piante e a ottimizzare le pratiche agricole senza dover ricorrere a metodi invasivi.

Analisi delle immagini radar e sonar con l'AI

Le immagini radar e sonar sono tecnologie che rilevano e mappano gli oggetti inviando segnali e analizzandone i riflessi, in modo simile al LiDAR. A differenza dell'imaging RGB, che si basa sulle onde luminose per catturare informazioni visive, il radar utilizza onde elettromagnetiche, tipicamente onde radio, mentre il sonar utilizza onde sonore. Sia il radar che il sonar emettono impulsi e misurano il tempo che il segnale impiega a rimbalzare da un oggetto, fornendo informazioni sulla sua distanza, dimensione e velocità.

Le immagini radar sono particolarmente utili quando la visibilità è scarsa, ad esempio durante la nebbia, la pioggia o la notte. Poiché non si basa sulla luce, è in grado di rilevare velivoli, veicoli o terreni in condizioni di completa oscurità. Ciò rende il radar una scelta affidabile per l'aviazione, il monitoraggio meteorologico e la navigazione autonoma.

In confronto, l'imaging sonar è comunemente utilizzato in ambienti subacquei dove la luce non può arrivare. Utilizza onde sonore che viaggiano attraverso l'acqua e rimbalzano sugli oggetti sommersi, consentendo il rilevamento di sottomarini, la mappatura dei fondali oceanici e l'esecuzione di missioni di salvataggio subacqueo. I progressi della computer vision stanno consentendo di migliorare ulteriormente il rilevamento subacqueo, combinando i dati sonar con un'analisi intelligente per migliorare il rilevamento e il processo decisionale.

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Dati visivi sintetici e simulati per l'addestramento di modelli di IA

Finora abbiamo discusso i diversi tipi di dati che possono essere raccolti dal mondo reale. Tuttavia, i dati visivi sintetici e simulati sono entrambi tipi di contenuti artificiali. I dati sintetici sono generati da zero utilizzando la modellazione 3D o l'intelligenza artificiale generativa per produrre immagini o video dall'aspetto realistico. 

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I dati simulati sono simili, ma prevedono la creazione di ambienti virtuali che riproducono il comportamento del mondo fisico, tra cui la riflessione della luce, la formazione di ombre e il movimento degli oggetti. Mentre tutti i dati visivi simulati sono sintetici, non tutti i dati sintetici sono simulati. La differenza fondamentale è che i dati simulati replicano un comportamento realistico, non solo l'aspetto.

Questi tipi di dati sono utili per l'addestramento dei modelli di computer vision, soprattutto quando è difficile raccogliere dati reali o quando è necessario simulare situazioni specifiche e rare. Gli sviluppatori possono creare intere scene, scegliere i tipi di oggetti, le posizioni e l'illuminazione e aggiungere automaticamente etichette come le bounding box per l'addestramento. In questo modo è possibile creare rapidamente set di dati ampi e diversificati, senza dover ricorrere a foto reali o all'etichettatura manuale, che possono essere costose e richiedere molto tempo.

Ad esempio, nel settore sanitario, i dati sintetici possono essere utilizzati per addestrare i modelli a segmentare le cellule del cancro al seno, dove è difficile raccogliere ed etichettare grandi serie di immagini reali. I dati sintetici e simulati offrono flessibilità e controllo, colmando le lacune in cui le immagini del mondo reale sono limitate.

Scegliere il giusto tipo di dati visivi per l'applicazione AI

Dopo aver visto come funzionano e cosa possono fare i diversi tipi di dati visivi, analizziamo più da vicino quali sono i tipi di dati migliori per compiti specifici:

• Immagini RGB: È perfetta per compiti generali di visione artificiale, come la classificazione delle immagini e il rilevamento degli oggetti. Cattura il colore e la struttura, ma è limitata in condizioni difficili come la scarsa illuminazione o la scarsa visibilità.
  
  
• Imaging LiDAR: Questo tipo di imaging offre una mappatura 3D ad alta precisione utilizzando impulsi laser. È ideale per le applicazioni che richiedono misurazioni accurate della distanza, come la robotica, i veicoli autonomi e l'ispezione delle infrastrutture.
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• Immagini termiche: Poiché è in grado di rilevare le differenze di temperatura, è utile in condizioni di scarsa visibilità, come il monitoraggio notturno, la lotta agli incendi o il rilevamento di perdite di calore in macchinari ed edifici.
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• Imaging multispettrale e iperspettrale: È utile per le attività che richiedono un'analisi dettagliata dei materiali, come il monitoraggio agricolo, il controllo della qualità farmaceutica o il telerilevamento. Questi metodi forniscono approfondimenti grazie all'acquisizione di dati in un'ampia gamma di lunghezze d'onda oltre la luce visibile.
  
  
• Immagini radar e sonar: Sono da preferire in ambienti con scarsa visibilità. Il radar utilizza le onde radio ed è utile per l'aviazione e la navigazione, mentre il sonar utilizza le onde sonore per operare il rilevamento sottomarino.
  
  
• Dati visivi sintetici e simulati: Sono ideali per l'addestramento di modelli di intelligenza artificiale quando i dati del mondo reale sono limitati, non disponibili o difficili da etichettare. Questi dati visivi artificiali aiutano a costruire insiemi di dati diversi per scenari complessi come eventi rari o condizioni critiche per la sicurezza.

A volte, un singolo tipo di dati può non fornire un'accuratezza o un contesto sufficiente nelle situazioni reali. È qui che la fusione multimodale dei sensori diventa fondamentale. Combinando l'RGB con altri tipi di dati come quelli termici, di profondità o LiDAR, i sistemi possono superare i limiti individuali, migliorando l'affidabilità e l'adattabilità. 

Ad esempio, nell'automazione del magazzino, l'utilizzo di RGB per il riconoscimento degli oggetti, di profondità per la misurazione della distanza e di termica per il rilevamento del surriscaldamento delle apparecchiature rende le operazioni più efficienti e sicure. In definitiva, i risultati migliori si ottengono selezionando o combinando i tipi di dati in base alle esigenze specifiche dell'applicazione.

Punti di forza

Quando si costruiscono modelli di Vision AI, la scelta del giusto tipo di dati visivi è fondamentale. Compiti come il rilevamento di oggetti, la segmentazione e il tracciamento del movimento non si basano solo sugli algoritmi, ma anche sulla qualità dei dati di input. Set di dati puliti, diversificati e accurati aiutano a ridurre il rumore e a migliorare le prestazioni.

Combinando tipi di dati come RGB, profondità, termici e LiDAR, i sistemi di IA ottengono una visione più completa dell'ambiente, rendendoli più affidabili in varie condizioni. Il continuo miglioramento della tecnologia aprirà probabilmente la strada a un'IA di visione più veloce, più adattabile e di maggiore impatto in tutti i settori.

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