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L’AI per il riconoscimento del contesto

Automatizzare il processo di anomaly detection e inspection di infrastrutture civili o cantieri

Azienda

Area
Digital Factory
Tecnologie Abilitanti
Artificial Intelligence
Computer Vision
Visione artificiale

Finanziato dall’Unione europea – Next Generation EU

  1. Contesto

    Il settore delle costruzioni presenta scenari operativi complessi, caratterizzati dalla presenza simultanea di mezzi, attrezzature e barriere di sicurezza in continuo movimento. In questo contesto, il monitoraggio delle attività di cantiere e delle condizioni di sicurezza risulta particolarmente sfidante, soprattutto in ambienti soggetti a variabili ambientali.

  2. Soluzione

    Il Proof of Concept realizzato consiste nello sviluppo di un modello AI basato su algoritmi di segmentazione di istanze per il riconoscimento automatico di diversi mezzi da cantiere e varie tipologie di barriere di sicurezza.
    Il sistema opera in tempo reale sulle immagini acquisite dalla fotocamera, ed è in grado di identificare con precisione oggetti in scenari complessi e dinamici. L’architettura sviluppata garantisce un’accuratezza elevata e una facile integrazione con piattaforme mobili autonome, offrendo così una base solida per applicazioni di monitoraggio e sicurezza nei cantieri.

  3. Impatto

    Il progetto ha dimostrato la fattibilità tecnica di un sistema avanzato per il riconoscimento automatico di mezzi e barriere nei cantieri attraverso l’utilizzo della segmentazione di istanze. L’intero processo ha evidenziato una solida capacità di adattamento alle esigenze operative reali del settore delle costruzioni. La scelta del modello finale ha garantito un’elevata accuratezza, permettendo il riconoscimento preciso anche in scenari complessi. Un sistema scalabile e pronto per essere ulteriormente ottimizzato e integrato in contesti produttivi. 

  4. Il supporto di CIM4.0

    CIM4.0 ha supportato l’azienda per lo studio di fattibilità, in particolare:

     

    • Analisi del contesto e fine-tuning
    • Raccolta e analisi dei dati
    • Sperimentazione in laboratorio dei modelli AI-based
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