La stima della posa è una tecnica di visione artificiale che determina la postura delle persone, o la posizione e l'orientamento degli oggetti, in immagini e video. Di solito un modello riconosce punti chiave come spalle, gomiti e ginocchia e li collega in uno scheletro. Si usa ad esempio nelle app di fitness che controllano gli esercizi, nell'analisi ergonomica del lavoro, nelle analisi sportive e nella robotica.
Agenti, flussi e modelli in un’unica area di lavoro – demo gratuita di 24 ore.
Avvia demoLa visione artificiale (computer vision) è un ambito dell'IA in cui i computer analizzano immagini e video. Compiti tipici sono riconoscere e localizzare oggetti, leggere testo nelle immagini o misurare componenti. La tecnologia si usa, ad esempio, nel controllo qualità in produzione, nei sistemi di assistenza alla guida, nella logistica o nella diagnostica per immagini.
Il riconoscimento delle immagini è un ambito della computer vision in cui un software individua che cosa mostra un'immagine: oggetti, persone, testo, loghi o scene. Si basa di solito su reti neurali addestrate con molte immagini etichettate. Le applicazioni vanno dal controllo qualità in produzione alla classificazione di foto di prodotti fino al supporto nella diagnostica per immagini. Con immagini di persone occorre prestare particolare attenzione a protezione dei dati e possibili distorsioni.
La stima della profondità ricava dalle immagini la distanza di oggetti o singoli pixel dalla fotocamera. Si ottiene con due fotocamere (stereo), con sensori di profondità oppure, grazie alle reti neurali, perfino da una sola foto (stima monoculare). Serve nella robotica, nei sistemi di assistenza alla guida, nella realtà aumentata e nei modelli 3D di ambienti.
Una rete neurale convoluzionale (CNN, Convolutional Neural Network) è un'architettura di rete neurale particolarmente adatta ai dati visivi. Analizza l'input con piccoli filtri: nei primi strati riconosce caratteristiche semplici come i bordi, negli strati più profondi forme più complesse. Le CNN hanno segnato per anni il riconoscimento delle immagini e si usano, ad esempio, per individuare difetti nelle foto di prodotto o nell'analisi di immagini mediche.
