Impara a trasformare le immagini di computer vision in informazioni aziendali significative. Scopri come collegare i puntini tra immagini e dati per prendere decisioni migliori.
La computer vision è un sottocampo dell'intelligenza artificiale (AI) che permette alle macchine di interpretare e prendere decisioni basate su dati visivi. Quando viene presentata un'applicazione di computer vision, di solito include vari output visivi, come immagini o video, annotati con caselle di delimitazione o maschere di segmentazione per evidenziare gli oggetti di interesse. Sebbene queste immagini siano impressionanti, non sempre danno un'immagine chiara delle informazioni utili che possono fornire.
Prendiamo ad esempio un negozio al dettaglio. Un modello di computer vision come Ultralytics YOLOv8 può essere utilizzato per creare una mappa di calore che mostra dove i clienti trascorrono la maggior parte del loro tempo. La visualizzazione potrebbe apparire come una mappa colorata che indica i punti in cui i clienti tendono a camminare o a soffermarsi. Tuttavia, il vero punto di vista acquisito è la possibilità di identificare le sezioni del negozio che non funzionano bene. I retailer possono utilizzare queste informazioni per riorganizzare il posizionamento dei prodotti, ottimizzare lo spazio sugli scaffali o modificare le esposizioni promozionali per coinvolgere maggiormente i clienti e aumentare le vendite.
Il valore effettivo della computer vision sta nel tradurre questi risultati visivi in informazioni aziendali significative che possono migliorare e ottimizzare direttamente le operazioni per favorire la crescita e l'efficienza. In questo articolo analizzeremo ciò che la computer vision può offrire alle aziende e come può avere un impatto reale sulle loro attività. Discuteremo anche le strategie per andare oltre i risultati visivi e sfruttare le intuizioni attuabili per ottenere risultati concreti. Iniziamo!
Iniziamo a capire la differenza tra visualizzazioni e approfondimenti. Nella visione computerizzata, le visualizzazioni come le bounding box e le heatmap sono importanti per comprendere i risultati del modello. Questi risultati visivi fungono da trampolino di lancio per illustrare ciò che la computer vision può o non può fare. Le intuizioni, tuttavia, vanno oltre queste visualizzazioni e offrono informazioni preziose che possono essere utilizzate per prendere decisioni informate, migliorare i processi o comprendere più a fondo i modelli. Trasformano i dati visivi grezzi in conclusioni significative che aiutano a scoprire le tendenze, a prevedere i risultati o a ottimizzare le strategie.
Ad esempio, un sistema di monitoraggio dell'allenamento in computer vision potrebbe utilizzare la stima della posa e modelli quali YOLOv8 per tracciare i movimenti del corpo identificando i punti chiave come le articolazioni e gli arti. Il risultato visivo, come gli scheletri animati che mostrano come si muove una persona, può essere interessante da guardare. Tuttavia, il vero valore deriva dalle informazioni quantificabili che questi dati forniscono, come il numero di flessioni o di squat eseguiti, la durata di ogni esercizio, la costanza delle ripetizioni e la qualità della forma mantenuta durante la sessione.
Gli allenatori possono utilizzare queste informazioni per analizzare le forme di allenamento dei loro clienti, individuare i movimenti scorretti che potrebbero causare lesioni, monitorare le prestazioni nel tempo e comprendere le abitudini di allenamento. Queste informazioni aiutano gli allenatori a fornire un feedback migliore, a progettare piani di allenamento più efficaci e ad aiutare i clienti a raggiungere i loro obiettivi di fitness in modo più sicuro ed efficiente.
Con il progredire della tecnologia, le aziende sono sempre alla ricerca di modi per stare al passo con la concorrenza e la computer vision è un ottimo modo per farlo. Incorporando le intuizioni della computer vision nei loro flussi di lavoro esistenti, possono ottenere risultati reali e misurabili.
Questi approfondimenti possono offrire informazioni preziose in varie aree dell'azienda, come ad esempio:
Ad esempio, nell'industria petrolifera e del gas, il rilevamento di incendi o perdite di gas dai forni è stato tradizionalmente gestito utilizzando il monitoraggio manuale o sistemi di sensori di base. Questi metodi spesso non hanno la velocità e la precisione necessarie per individuare tempestivamente i potenziali pericoli. La computer vision può migliorare questo processo utilizzando telecamere e modelli di rilevamento degli oggetti come YOLOv8 per monitorare continuamente i forni e individuare rapidamente problemi come fiamme insolite, fumo in eccesso o perdite di gas.
L'output visivo di questa applicazione potrebbe apparire come riquadri di delimitazione sulle immagini che evidenziano le aree in cui è stato rilevato un incendio. Il vero vantaggio, tuttavia, consiste nel trasformare questi spunti visivi in informazioni utili all'azione. Queste informazioni possono aiutare a individuare la causa di un incendio, a prevedere i problemi delle apparecchiature e a pianificare la manutenzione per evitare problemi futuri. Utilizzando queste informazioni, le aziende industriali possono rispondere rapidamente a potenziali incendi, evitare danni costosi, ridurre i tempi di inattività e migliorare la sicurezza e l'efficienza.
I risultati visivi di un modello addestrato possono essere trasformati in approfondimenti organizzati in dashboard e database per un'analisi più approfondita. I cruscotti, in particolare, possono aiutare i proprietari delle aziende ad avere una visione chiara delle metriche di performance, a individuare le anomalie e a supportare le decisioni basate sui dati in tempo reale.
Ad esempio, nel monitoraggio del traffico, un modello di computer vision come YOLOv8 può essere utilizzato per analizzare i filmati del traffico in diretta per rilevare e tracciare i diversi veicoli, come auto, furgoni e autobus, sulla strada. La visualizzazione di output può mostrare i veicoli etichettati e tracciare il numero di veicoli che entrano ed escono da aree specifiche. Queste informazioni possono anche essere visualizzate su un cruscotto che fornisce una ripartizione del conteggio dei veicoli per zona e calcola le metriche chiave come il conteggio totale dei veicoli e la velocità media.
Questi dati aiutano i team di gestione del traffico a capire il flusso del traffico, a identificare i punti di congestione, a prevedere gli ingorghi e a regolare i segnali stradali o i percorsi per far sì che le cose si svolgano senza intoppi. Trasformando i dati visivi in informazioni utili, questo sistema aiuta gli urbanisti a prendere decisioni intelligenti per migliorare il flusso del traffico e ridurre i problemi sulla strada.
Ora che abbiamo discusso dell'impatto sul business degli insight di computer vision, analizziamo le strategie per colmare il divario tra la visualizzazione dei dati e gli insight di business. Quando si sviluppano soluzioni di intelligenza artificiale, queste considerazioni sono fondamentali perché aiutano ad andare oltre le semplici attività di computer vision e a comprendere il contesto e le relazioni all'interno dei dati. L'analisi approfondita consente di creare intuizioni più significative e più pertinenti alle esigenze aziendali.
Per cominciare, è essenziale migliorare la comunicazione tra gli sviluppatori di IA e i leader aziendali. Gli sviluppatori di IA possono discutere apertamente con gli stakeholder aziendali per capire i loro obiettivi, le loro sfide e ciò che sperano di ottenere. Pensando dal punto di vista del proprietario dell'azienda, è più facile determinare in che modo la computer vision può affrontare direttamente problemi specifici. Piuttosto che sviluppare soluzioni generiche, gli sviluppatori possono concentrarsi sulla creazione di applicazioni di computer vision che risolvano esigenze aziendali reali.
Ad esempio, nello scenario del settore petrolifero e del gas di cui abbiamo parlato in precedenza, parlare direttamente con uno stakeholder aziendale potrebbe aiutare lo sviluppatore a comprendere esigenze specifiche, come l'invio di avvisi in base alle dimensioni e alla gravità di un incendio rilevato. Conoscere questi dettagli aiuta gli sviluppatori a personalizzare la soluzione per dare priorità agli avvisi critici, garantendo tempi di risposta più rapidi e riducendo i rischi, il che aumenta la sicurezza e l'efficienza.
Una volta stabilita una comunicazione chiara, il passo successivo è quello di concentrarsi sulla qualità e sull'elaborazione dei dati. Gli sviluppatori possono assicurarsi che i dati utilizzati per la formazione e l'analisi siano puliti, coerenti e pertinenti alle esigenze del cliente. Semplificare l'elaborazione dei dati può aiutare a ridurre i ritardi e a fornire informazioni accurate e tempestive. Inoltre, l'integrazione dei sistemi di visione computerizzata con gli strumenti aziendali esistenti può migliorare il processo decisionale e consentire alle aziende di rispondere rapidamente alle intuizioni più importanti.
Ecco altri fattori da considerare:
Sebbene i risultati visivi, come i riquadri di delimitazione e le maschere, dimostrino le capacità della computer vision, le aziende hanno bisogno di qualcosa di più di semplici rappresentazioni visive; hanno bisogno di approfondimenti praticabili che possano guidare il processo decisionale e i miglioramenti operativi. Comprendendo gli obiettivi aziendali e applicando la computer vision ai problemi del mondo reale, gli sviluppatori possono fornire informazioni che migliorano le operazioni, migliorano l'esperienza dei clienti e riducono i costi.
Per colmare il divario tra la visualizzazione e i risultati concreti, gli sviluppatori possono comunicare chiaramente con le parti interessate, utilizzare dati di alta qualità e migliorare l'elaborazione dei dati. Questi passaggi aiutano le aziende a sfruttare al meglio la tecnologia di computer vision, trasformando le intuizioni in vantaggi reali.
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