Reti Neurali Convoluzionali

Framework

Il Problema

Le informazioni di Immagini, Video, Audio sono sempre più disponibili in digitale. La loro analisi può affiancare l’uomo in contesti quali medicina, robotica, sistemi di controllo, security ecc.

La domanda del mercato è avere strumenti di AI sempre più precisi ed efficienti di analisi in tempo reale da affiancare ad es. ad analisi di immagini mediche, alla visione artificiale per la robotica industriale, al controllo qualità in produzione, alla sicurezza del traffico automobilistico, ecc..

Humanativa – Strumenti e Competenza

Framework CNN (Convolutional Neural Network)

Le Reti Neurali Convoluzionali sono in continua evoluzione. Humanativa è dotata di un framework che utilizza le più efficaci e veloci librerie di CNN offrendo:

  • un modello di Object Detection/Classification
  • una pipeline in cui oltre il primo stage di Object Detection in modalità di inferenza, è possibile inserire altri stage che arricchiscono le analisi di Object Detection a seconda del contesto in cui devono essere applicate.
  • Ad esempio nel contesto Automotive nel controllo di eventi di rischio, Humanativa ha sviluppato una libreria di Tracking per il conteggio dei veicoli sulle corsie di Marcia, Sorpasso e Soprasso Veloce in contesto autostradale.

I Benefici:

  • Migliorare le capacità di supervisione nella sicurezza
    Ad es. nel campo automotive del traffico autoveicolare
  • Fornire supporto alle diagnosi
    Ad es. in campo medico

Use Case:

Industry: Automotive
Use case: Monitoraggio Autostradale

Rilevazione automatica di eventi di traffico (Automatic Incident Detection – AID), quali: veicoli fermi, veicoli contromano, presenza di pedoni e congestioni di traffico.