Video Artificial Intelligence
Le capacità di elaborazione dell’immagine costituiscono il cuore intelligente di Colibrì Security Platform e Colibrì Customer Video Insight, soluzioni fondate sul continuo sviluppo delle più avanzate tecnologie di intelligenza artificiale applicata agli ambiti della sicurezza e dell’analisi comportamentale.

L’intelligenza artificiale (AI) è una branca dell’informatica che si occupa del comportamento intelligente delle macchine. Si tratta della capacità di una macchina di simulare, attraverso l’elaborazione di particolari algoritmi ed in maniera automatizzata, il comportamento umano e i suoi modelli di reazione agli stimoli provenienti da informazioni esterne.
L’intelligenza artificiale è oggi presente in maniera pervasiva nella nostra quotidianità: dalle previsioni del tempo al riconoscimento vocale, dai suggerimenti dei motori di ricerca fino ai più avanzati robot umanoidi. Proprio per simulare l’esperienza umana, una delle sorgenti di informazione più usate è l’immagine, sia essa statica o sotto forma di stream video. Algoritmi avanzati di AI applicati alla grande mole di dati nascosta dentro un video permettono di dedurre molteplici informazioni, alcune delle quali difficilmente percepibili dall’occhio umano. Possono essere considerate branche dell’Intelligenza artificiale la Computer Vision, il Machine Learning ed il Deep Learning.

La visione artificiale è l’insieme dei processi che mirano a creare un modello approssimato del mondo reale (3D) partendo da immagini bidimensionali (2D). Lo scopo principale della visione artificiale è quello di riprodurre la vista umana.

Un sistema di visione artificiale è costituito dall’integrazione di componenti ottiche, elettroniche e meccaniche che permettono di acquisire, registrare ed elaborare immagini sia nello spettro della luce visibile che al di fuori di essa.


La tecnologia Machine Learning ha l’obiettivo di simulare su una macchina la capacità di apprendere in maniera automatica, ovvero la possibilità di migliorare costantemente le performance nella risoluzione di un problema utilizzando dei rinforzi positivi (successi) e negativi (errori). La macchina esegue un compito sulla base di un modello generalizzato, acquisendo “esperienza” grazie ai riscontri (feedback) che il programmatore o l’operatore gli fornisce durante il funzionamento. Questo permette alla macchina di affrontare task che sono troppo generici per avere una soluzione univoca ma richiedono una logica best effort, ovvero il miglior risultato possibile.

 

Il Deep Learning è una ulteriore tecnica di apprendimento automatico che fa largo uso delle reti neurali, un sistema di calcolo che replica il funzionamento del cervello umano. Questo tipo di strutture simula dei processi di apprendimento simili a quelli della mente umana. In una prima fase, detta di training, un numero elevato di campioni positivi viene elaborato da una rete opportunamente dimensionata; lo scopo è estrarre matematicamente le caratteristiche generali di questo set di informazioni ed assegnare, ad ogni caratteristica, un peso di importanza in base a quanto questo ricorre nel set, un po’ come si fa con un apprendimento esperienziale. Una volta completata questa fase la rete è pronta per elaborare informazioni nuove, classificando casistiche che non ha ricevuto nella fase di training.

La piattaforma software di videosorveglianza attiva, che integra tecnologie all’avanguardia e prodotti di sicurezza COTS.

Allerta l’operatore qualora una persona o un veicolo entrino all’interno di un’area sorvegliata. È possibile aumentare l’efficacia della funzionalità impostando numerosi filtri tra cui la compensazione dei disturbi sullo sfondo, la grandezza dell’oggetto e la sua permanenza nella scena.

Consente un controllo visivo degli accessi e delle identificazioni per l’accesso a un varco, integrando videosorveglianza e controllo a mezzo barriere fisiche. Allerta l’operatore e registra nello storico allarmi dovuti ad accessi negati o accessi forzati. È anche in grado di rilevare la temperatura delle persone all’ingresso.

Consente di identificare l’identità di una persona a partire da un video che la ritrae, confrontando in tempo reale le immagini acquisite con i volti registrati in un database e generando notifiche e avvisi sulle corrispondenze rilevate. 

È in grado di identificare ed estrapolare il numero di targa di veicoli in transito, sfruttando tecnologie avanzate di OCR (Optical Character Recognition), anche in caso di situazioni critiche come visione limitata dal buio o da agenti atmosferici, targhe sporche o danneggiate.

La piattaforma che risponde all’esigenza di attività aperte al pubblico di conoscere la tipologia ed il comportamento dei propri clienti.

Permette di conoscere informazioni demografiche tramite il riconoscimento facciale: fascia di età, genere ed etnia dei visitatori.

Permette di stimare l’occupazione di specifiche aree dello shop e identificare i percorsi più frequentati, attraverso grafici colorimetrici. Consente così di valutare il posizionamento degli stand e l’efficacia del percorso espositivo.

Permette di conoscere quanti clienti entrano ed escono da un accesso: visitatori del centro commerciale vs visitatori shop, visitatori vs acquirenti, affollamento e affluenza istantanei/orari/giornalieri.

Consente il monitoraggio e l’analisi delle code, fornendo dati in tempo reale, serie di dati storici, strumenti utili ad identificare e prevedere i “colli di bottiglia”, migliorare il servizio, le vendite e la pianificazione delle risorse.

MERCATI TARGET
Colibrì è una piattaforma software di Videosorveglianza attiva, che integra tecnologie all’avanguardia e prodotti COTS (Commercial Off The Shelf), realizzando soluzioni di sicurezza fisica e di customer analytics uniche, complete e personalizzabili, adattabili a diversi mercati.