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Intelligenza artificiale per analisi immagini riprese da dashcam

L’articolo che presentiamo illustra l’implementazione di un algoritmo di intelligenza artificiale per l’analisi di immagini e l’individuazione di segnaletica stradale mediante riprese effettuate con dashcam. L’algoritmo è comunque adattabile all’analisi di immagini riprese anche con altre tipologie di hardware.

Intelligenza artificiale per l’analisi delle immagini stradali

Nel contesto dello sviluppo di applicazioni basate sull’intelligenza artificiale per l’analisi della segnaletica stradale attraverso riprese dashcam, l’autore ha prodotto uno specifico algoritmo in linguaggio Python.

In particolare, l’algoritmo è stato sviluppato utilizzando le capacità di CUDA (Compute Unified Device Architecture), un’architettura di calcolo parallelo sviluppata da NVIDIA che permette un notevole aumento delle prestazioni di calcolo sfruttando la potenza di elaborazione delle GPU (Graphics Processing Unit). Sono inoltre state utilizzate le librerie TensorFlow e OpenCV per l’elaborazione di immagini e l’apprendimento automatico, grazie alle quali l’autore ha indirizzato la classificazione automatica dei segnali stradali.

Strutturazione dell’algoritmo

L’algoritmo è stato strutturato in modo da censire tutti i segnali presenti in Italia, considerando diverse condizioni meteo e differenti orari del giorno. Questi dati sono stati uniti in un database e descritti con riferimenti a XYZ e ISO (International Organization for Standardization). Le coordinate XYZ vengono utilizzate per identificare precisamente gli oggetti target all’interno di un’immagine, facilitando così la localizzazione spaziale dei segnali stradali nelle riprese. Successivamente, il modello è stato addestrato prima a riconoscere la presenza o meno del segnale e poi a identificarne la tipologia. Questo processo è molto complesso e prevede l’uso di risorse hardware molto elevate. In questo contesto, la tecnologia CUDA viene in aiuto, facilitando il calcolo intensivo richiesto per l’addestramento del modello.

Come funziona l’algoritmo

L’algoritmo è progettato per identificare la presenza di segnali stradali all’interno delle registrazioni video e classificarli in base alla loro tipologia: segnali di prescrizione (che includono obbligo e divieto), segnali di pericolo e segnali di indicazione.
La performance di riconoscimento varia, con un’accuratezza che oscilla tra il 79% e il 97%, a seconda del tipo di segnale analizzato. Questi risultati sottolineano la capacità dell’algoritmo di adattarsi e apprendere da nuovi dati, puntando verso un miglioramento continuo e l’integrazione di segnali non precedentemente incontrati.

Scalabilità ed adattabilità dell’algoritmo

Uno degli obiettivi primari del progetto è la scalabilità e l’adattabilità dell’algoritmo nel tempo, garantendo che possa essere aggiornato per riconoscere nuove forme di segnaletica stradale man mano che vengono introdotte. Questa caratteristica evidenzia l’importanza della flessibilità e dell’evoluzione nel campo dell’IA, in particolare per applicazioni pratiche come la navigazione e la sicurezza stradale.

L’applicazione pratica di questo algoritmo nel campo dei sistemi GIS (Geographic Information Systems) permette la trasformazione di video registrati in dati georeferenziati utili per l’aggiornamento delle mappe, la gestione del traffico, e l’incremento della sicurezza stradale. Questo approccio sottolinea il potenziale dell’integrazione tra hardware specifico, come le dashcam, e soluzioni software avanzate nel contesto della pianificazione urbana e della geolocalizzazione.

In sintesi, il lavoro svolto dall’autore fornisce un esempio concreto di come le tecnologie emergenti possano essere applicate per affrontare sfide pratiche nel campo della sicurezza e dell’analisi geospaziale, dimostrando l’efficacia dell’uso combinato di IA, CUDA, e l’elaborazione avanzata di immagini per migliorare l’interpretazione e l’utilizzo dei dati visivi nella vita quotidiana.

(Articolo di Sarino Alfonso Grande)

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