Rilevamento di oggetti

Il rilevamento degli oggetti basato sull'IA trasforma ciò che telecamere, radar e altri sensori vedono in informazioni strutturate e fruibili. Rileva oggetti e attività pertinenti in tempo reale e utilizza questi dati per automatizzare gli avvisi, velocizzare le indagini e prendere decisioni più intellgenti.

Spiegazione del rilevamento degli oggetti

Two security guards watching surveillance footage with the help of AXIS Analytics used in cameras.

Il rilevamento degli oggetti riunisce diverse capacità analitiche. Determina se un oggetto è presente, dove appare e lo descrive utilizzando la classe di oggetto, il tipo di oggetto e gli attributi. Può anche fornire informazioni contestuali come ora, posizione e movimento.

Il risultato: telecamere, radar e altri sensori non si limitano ad acquisire una scena. Generano dati strutturati e leggeri sugli oggetti nella scena, che i sistemi possono utilizzare per automatizzare le azioni o che gli operatori possono cercare e analizzare.

L'evoluzione del rilevamento degli oggetti

Road intersection with multiple cars. AXIS Q1728 with AXIS Object Detection identifying both humans and vehicles.

Due decenni fa, "rilevamento degli oggetti" significava osservare le variazioni dei pixel. Ombre, fari e condizioni meteorologiche innescavano periodicamente falsi allarmi e i sistemi non avevano modo di sapere cosa stavano osservando.

Il deep learning ha cambiato tutto ciò. Oggi i modelli di IA addestrati sui dati annotati sono in grado di rilevare, classificare e tracciare in modo affidabile gli oggetti in un'ampia gamma di condizioni reali, non solo di registrare ciò che si è mosso.

Allo stesso tempo, i progressi nell'hardware hanno portato l'elaborazione più vicina alla fonte. Attività che una volta richiedevano potenti server centralizzati ora possono essere eseguite direttamente su telecamere e dispositivi edge, consentendo risposte più rapide e implementazioni più scalabili.

Come funziona il rilevamento degli oggetti

Quando telecamere, radar o sensori sono dotati di analisi video basate sull'IA, possono elaborare il flusso di dati in tempo reale. Possono classificare oggetti, attività e movimenti man mano che si verificano.

Quando accade qualcosa di rilevante, il sistema genera un evento basato su regole di azione predefinite. Questo evento può innescare azioni come l'avvio di una registrazione, l'attivazione di luci o di una sirena o la notifica a un operatore. Il tuo team viene avvisato quando è più importante.

Quando l'analisi video viene eseguita sull'edge, l'elaborazione avviene nel punto in cui vengono acquisiti i dati. Ciò consente risposte più rapide, un minore utilizzo della larghezza di banda e un sistema che si adatta efficacemente senza imporre inutili sollecitazioni all'infrastruttura di rete.

Maggiori informazioni

Comprendere gli oggetti rilevati

  • Il rilevamento degli oggetti determina se un oggetto è presente in una scena e dove appare.
  • La classe di oggetto descrive a quale ampia categoria appartiene l'oggetto rilevato, come una persona, un veicolo o un oggetto inanimato.
  • Il tipo di oggetto fornisce una descrizione più dettagliata all'interno di una classe. Ad esempio, all'interno della classe dei veicoli, i tipi possono includere autovetture, autocarri o biciclette. 
  • Gli attributi e le caratteristiche degli oggetti forniscono ulteriori dettagli contestuali sugli oggetti rilevati. Per le persone, ciò potrebbe includere caratteristiche come il colore degli indumenti, cappelli o borse. Per i veicoli, potrebbe includere attributi come colore, marca e modello. Questi attributi supportano una ricerca, un filtraggio e un'analisi più precisi e aiutano ad abbinare o correlare gli oggetti tra le telecamere o nel tempo.

    L'identificazione differisce dal rilevamento e dalla classificazione. Nell'analisi video, significa assegnare un'identità univoca a una persona o a un oggetto specifico utilizzando un identificatore distinto, come un volto o una targa. 

Come l'IA migliora il rilevamento degli oggetti

AXIS Scene Metadata used to identify metadata of two people walking on a crosswalk as well as moving vehicles.

Il rilevamento del movimento tradizionale presentava diversi limiti: ad esempio, un'ombra di passaggio, i fari di un veicolo o una raffica di vento potevano essere scambiati per qualcosa che valesse la pena segnalare.  

L'IA ha rivoluzionato tutto. Invece di reagire semplicemente al movimento o al suono, capisce ciò che sta vedendo, udendo o percependo diversamente. Sa distinguere una persona da un ramo d'albero oscillante, tracciare lo stesso veicolo attraverso più telecamere ed eseguire classificazioni più accurate in condizioni di bassa luminosità, scene affollate o condizioni meteorologiche avverse. Ne derivano un minor numero di falsi allarmi, un rilevamento più affidabile e meno rumore per il tuo team.  

Scenari pratici di rilevamento

Il rilevamento degli oggetti supporta un'ampia gamma di scenari configurabili, dal rilevamento delle intrusioni di base ai flussi di lavoro operativi complessi. Ecco alcuni degli scenari più comuni.
An intruder trespassing a gated area caught on a security camera with AXIS Object Analytics.

Sicurezza e protezione

Monitorare eventi relativi alla sicurezza come:

  • Rilevamento delle intrusioni
  • Protezione area
  • Rilevamento di movimenti sospetti
  • Rilevamento di parcheggi non autorizzati
  • Monitoraggio dell'occupazione
  • Rilevamento dei dispositivi di protezione individuale (DPI)
A queue of customers in front of the checkout desk.

Efficienza operativa

Misurare l'attività e automatizzare i flussi di lavoro in base a:

  • Conteggio persone
  • Monitoraggio del flusso di persone
  • Livelli di occupazione
  • Analisi del tempo di permanenza
  • Monitoraggio delle code
  • Rilevamento della direzione sbagliata
  • Rilevamento del tailgating 
Town square in Copenhagen with people walking around. Shopping buildings are lined up both to the left and right.

Business intelligence

I metadati aggregati provenienti da più sensori possono essere visualizzati nelle dashboard per rivelare tendenze, modelli e anomalie, come:

  • Attività in orari di punta e non di punta
  • Tendenze di occupazione
  • Densità della folla
  • Tipi di oggetti presenti 
AXIS P3268-SLVE mounted on a metal pole inside a food processing plant.

Scenari personalizzabili

Eseguire contemporaneamente più scenari di rilevamento, tra cui:

  • Rilevamento di oggetti nell'area
  • Rilevamento line-crossing
  • Tempo di permanenza
  • Conteggio delle linee incrociate
  • Monitoraggio dell'occupazione 

Oltre l'analisi video

Le telecamere sono potenti, ma non sempre sufficienti. In ambienti difficili, come bassa luminosità, condizioni meteorologiche avverse o scene complesse, tecnologie come il radar e il rilevamento e misurazione della distanza tramite luce (LiDAR) integrano l'analisi video. Forniscono dati affidabili sulla distanza e sul movimento e migliorano il rilevamento e la consapevolezza della situazione, indipendentemente o insieme alle telecamere. 

rilevamento radar

Aerial view of a race car area taken from AXIS D2110-VE with radar detection.

Il radar utilizza onde radio per rilevare e tracciare gli oggetti, fornendo informazioni come distanza, velocità e direzione di movimento.

Poiché non si basa sulla luce visibile, funziona in modo affidabile al buio, in presenza di nebbia, pioggia o neve. Risulta quindi adatto per la protezione perimetrale e il monitoraggio del traffico in ampie aree.

Il radar non cattura i dettagli visivi. Il suo accurato rilevamento del movimento e la misurazione della velocità ne fanno un efficace integrazione dell'analisi video.

Tecnologia di rilevamento remoto LiDAR

AXIS Q1686-DLE mounted on top of a highway to monitor traffic and hazardous vehicles during nighttime.

I sensori LiDAR utilizzano impulsi laser per misurare la distanza e creare una rappresentazione tridimensionale dell'ambiente circostante.

Calcolando il tempo necessario per il ritorno degli impulsi, il LiDAR genera dati spaziali precisi sugli oggetti, compresa la loro forma e posizione.  

Ciò lo rende particolarmente utile laddove la profondità accurata e la consapevolezza spaziale sono fondamentali. Alcuni esempi sono i sistemi di traffico, l'automazione industriale e il monitoraggio avanzato. In combinazione con l'analisi video, il LiDAR può migliorare la precisione del rilevamento e fornire un'immagine più completa di una scena.

Opportunità offerte dal rilevamento e dall'analisi video degli oggetti

Una soluzione di analisi video può fare molto di più che monitorare. Può anche innescare azioni in base a regole predefinite. Ecco cosa significa questo nella pratica.
Perform automated actions icon

Risposta più rapida e migliore consapevolezza della situazione

Il sistema può avvisare gli operatori senza dover monitorare continuamente lo schermo visualizzato. Ciò accade, ad esempio, quando una persona entra in un'area vietata, una coda supera una soglia definita o un veicolo attraversa una linea definita. Quando accade qualcosa di rilevante, vengono generati degli eventi che aiutano i team a concentrarsi su ciò che conta.
Respond to real time events icon

Meno falsi allarmi

Distinguendo gli eventi rilevanti dall'attività in background, il rilevamento degli oggetti aiuta a ridurre le notifiche superflue. Questo comporta un flusso di lavoro più concentrato. Consente agli operatori di dedicare meno tempo al filtraggio del rumore, concentrandosi sul rispondere a ciò che conta.
A symbol showing a magnifying glass

Ricerche e indagini più rapide

Gli investigatori possono cercare per classe di oggetto, tipo di oggetto, attributi e altri parametri come ora, posizione o direzione di movimento, anziché esaminare manualmente ore di riprese. In questo modo, possono trovare ciò di cui hanno bisogno in pochi secondi anziché in ore.
A symbol showing a hand presenting a shield with a checkmark

Maggiore sicurezza, protezione ed efficienza operativa

L'analisi video degli oggetti supporta un'ampia gamma di scenari, aiutando la tua organizzazione ad automatizzare i processi, ridurre i rischi e prendere decisioni migliori. Dalla protezione perimetrale e dal controllo degli accessi al monitoraggio dell'occupazione, al conteggio e all'ottimizzazione del flusso di lavoro.

Esplora le soluzioni di rilevamento degli oggetti

Security camera view of AXIS Object Analytics in action. The software is detecting two humans and one car.

AXIS Object Analytics

Un'analisi video multiuso basata sull'intelligenza artificiale che rileva, classifica, traccia e conta gli oggetti direttamente sui dispositivi Axis compatibili, sull'edge. Configurare scenari di rilevamento, impostare avvisi in tempo reale e accedere a informazioni strutturate.
Maggiori informazioni
A black car exiting a dark parking garage.

AXIS License Plate Verifier

AXIS License Plate Verifier identifica le targhe in traffico moderato e ad alta velocità. Supporta la gestione del traffico, il controllo degli accessi, i parcheggi e la ricerca di veicoli. Inoltre, riconosce il tipo di veicolo, il colore, la marca e il modello per un'identificazione più precisa.
Maggiori informazioni
A woman captured on camera with AXIS Analytics walking in a airport with her luggage in hand.

AXIS Scene Intelligence

Axis Scene Intelligence combina l'analisi basata sull'IA con l'imaging avanzato per trasformare le telecamere in strumenti intelligenti, automatizzando le azioni, consentendo ricerche rapide e fornendo informazioni scalabili in base alle esigenze operative.
Maggiori informazioni

Rilevamento di oggetti tra segmenti

L'analisi video e il rilevamento degli oggetti offrono valore in un'ampia gamma di settori. Ecco alcuni esempi.
AXIS P1518-LE mounted high in a traffic area in the city during dusk.

Città intelligenti e gestione del traffico

Il traffico non si gestisce da solo, ma l'analisi video può aiutarti a ottimizzarne il flusso. Rilevando e classificando i veicoli, monitorando i pedoni e identificando i modelli di congestione, le città ottengono informazioni cruciali. Questi dati consentono il controllo dinamico dei segnali, una risposta più rapida agli incidenti e una pianificazione a lungo termine più intelligente delle infrastrutture di rete.

A female customer scanning her goods in the self-checkout. A staff member is in the background of the grocery store.

Prestazioni e ottimizzazione del negozio

Comprendere come i clienti si muovono in un negozio è il primo passo per migliorare la loro esperienza. Le analisi video contano i visitatori, analizzano il flusso e monitorano la lunghezza delle code, fornendo ai rivenditori i dati per ottimizzare layout, personale e operazioni, e individuano le tendenze prima che diventino problemi.

AXIS Q3546-LVE with a weathershield mounted on a pole inside a fenced area.

Sicurezza perimetrale

Negli aeroporti, nei siti industriali e nei data center, non puoi permetterti di perderti ciò che conta. Le analisi video rilevano e classificano gli oggetti, tracciano i movimenti nelle zone definite e gli eventi di superficie che richiedono attenzione, affinché gli operatori rimangano concentrati sulle minacce reali, non sul rumore.

Close up of a worker holding a tablet in an assembly line.

Fabbricazione e produzione

I tempi di fermo sono costosi. Le analisi video aiutano a monitorare la produzione, rilevare anomalie e supportare la sicurezza identificando arresti della linea, oggetti fuori posto o accessi non sicuri in aree vietate. L'elaborazione basata sull'edge segnala i problemi nel momento in cui si verificano, prima che si aggravino.

Considerazioni sull'implementazione

Un'efficace analisi video inizia con un'ottima implementazione. Se ti assicuri questi fattori fin dall'inizio, il tuo sistema fornirà risultati affidabili oggi e si adatterà alle tue esigenze di domani.

Edge, server, cloud o ibrido: dove devono essere elaborati i dati?

AXIS Q6325-LE PTZ Camera mounted in a city square. Big building to the left and open area to the right.

L'esecuzione della tua analisi video influisce su tutto: velocità di risposta del sistema, larghezza di banda utilizzata e scalabilità. La maggior parte delle implementazioni combina più approcci.
 

  • L'analisi video basata sull'edge viene eseguita direttamente sulla telecamera o sul dispositivo, elaborando i dati al momento dell'acquisizione. Ciò consente il rilevamento e la risposta in tempo reale, riduce i requisiti di larghezza di banda e archiviazione, migliora la privacy dei dati e supporta una progettazione di sistema scalabile e resiliente.
  • L'analisi video basata su server on-premise elabora centralmente i dati provenienti da più telecamere e sensori, abilitando il coordinamento e l'analisi a livello di sistema. In questo modo, risulta ideale per implementazioni di grande portata o per scenari che richiedono informazioni da più dispositivi e un'elaborazione più intensiva.
  • Le analisi video basate sul cloud offre flessibilità e scalabilità, semplificando l'estensione delle risorse e l'accesso ai dati tra i vari siti. In genere richiedono una connettività stabile e una larghezza di banda sufficiente, in particolare per casi di utilizzo in tempo reale o ad alta intensità di dati. Anche l'elaborazione di grandi volumi di dati interamente nel cloud può aumentare i costi di larghezza di banda e archiviazione.

In pratica, le architetture ibride sono spesso l'approccio preferito. L'analisi video sull'edge consente il rilevamento e la risposta in tempo reale direttamente sul dispositivo, mentre le soluzioni server o cloud supportano analisi video più avanzate su tutti i siti. Insieme, forniscono un'architettura scalabile e flessibile che bilancia prestazioni, costi ed esigenze operative.

Condizioni ambientali e accuratezza

Anche le analisi video più avanzate dipendono dalle basi giuste. Le prestazioni sono influenzate dall'intera soluzione: qualità del sensore, tecnologia di immagine, sistema su chip (SoC) e posizionamento e configurazione del dispositivo.

Ottieni questi elementi fondamentali fin dall'inizio e il sistema sarà in grado di gestire in modo più affidabile condizioni difficili come scene affollate, vibrazioni e variazioni di angolo, scala e visibilità parziale.

In ambienti difficili, sensori aggiuntivi come radar o LiDAR possono integrare l'analisi video, aggiungendo un ulteriore livello di robustezza laddove necessario.

Integrazione di metadati e sistemi

Il rilevamento degli oggetti fornisce il massimo valore quando si collega ai sistemi che agiscono sui dati. Standard aperti e metadati strutturati sulle scene semplificano l'integrazione con il controllo degli accessi, i sistemi di allarme e gli strumenti di business intelligence. In questo modo i rilevamenti sono abilitati ad attivare automaticamente la risposta corretta.

Privacy e uso responsabile

Le analisi che elaborano dati video e audio, e quindi potenzialmente dati personali, comportano responsabilità. L'elaborazione sull'edge aiuta a limitare il trasferimento non necessario di dati personali, mentre la privacy mask supporta le normative locali. L'obiettivo è sempre quello di assistere il processo decisionale umano, non di sostituirlo.

Scalabilità e flessibilità a lungo termine

Man mano che le esigenze cambiano, la tua soluzione di analisi video deve essere pronta ad adattarsi. Architetture scalabili, opzioni di distribuzione flessibili e supporto per futuri aggiornamenti software proteggono il tuo investimento e semplificano l'espansione man mano che le tue operazioni crescono.

Tendenze future nel rilevamento degli oggetti e nell'analisi video intelligente

L'IA, la connettività e l'edge computing stanno spingendo l'analisi video oltre il rilevamento, verso sistemi che comprendono, anticipano, integrano e si adattano. Questa è la direzione in cui vanno le cose.
  • Analisi video predittiva
    I metadati aggregati possono essere utilizzati per identificare i modelli nel tempo, rilevare tempestivamente le anomalie e segnalare i rischi prima che si aggravino. In sostanza, si passa dal reagire agli eventi all'anticiparli.
  • Elaborazione più efficiente
    Grazie ai progressi nella potenza di calcolo, nell'hardware specializzato e nell'ottimizzazione dei modelli, è ora possibile eseguire analisi video sofisticate su una gamma più ampia di dispositivi. Ciò rende il monitoraggio intelligente accessibile in più ambienti, non solo in implementazioni di grandi dimensioni e con risorse adeguate.
  • Integrazione con sistemi internet of things
    Le analisi video sono sempre più integrate in più fonti di dati e sensori, tra cui telecamere, sensori ambientali e sensori acustici. La correlazione di queste fonti fornisce una consapevolezza della situazione più ampia e consente risposte più rapide e informate.
  • Privacy e uso responsabile
    Man mano che le capacità si espandono, diventa sempre più importante un'implementazione responsabile. I sistemi futuri si baseranno sui principi della privacy by design, tra cui l'anonimizzazione, i flussi di lavoro basati sui metadati e la condivisione limitata dei dati. Inoltre, l'elaborazione dei dati sull'edge può contribuire a ridurre l'esposizione a informazioni personali sensibili e favorire la conformità normativa.
  • AV1 e streaming video efficiente
    I moderni standard di codifica video come l'AV1 riducono significativamente i requisiti di larghezza di banda e spazio di archiviazione mantenendo un'elevata qualità di immagine. Ne derivano una trasmissione e un'archiviazione video più efficienti, che facilitano la scalabilità delle analisi video tra siti e sistemi senza aumentare i costi dell'infrastruttura di rete.

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