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La Visione Artificiale per aiutare a contrastare la situazione di emergenza sani






La sicurezza in aree a rischio è un tema attuale e sempre al centro della cronaca e della ricerca, negli ultimi anni gli avanzamenti in computer vision e reti neurali hanno permesso l’utilizzo di sistemi automatizzati per ridurre i rischi in un’ampia gamma di campi applicativi.
In questo case study, il software di video analisi eLocal Giulia è stato utilizzato come base di partenza per lo sviluppo di una soluzione per contrastare la diffusione del Covid-19, sfruttando l’intelligenza artificiale per analizzare le immagini provenienti da videocamere e verificare che le persone presenti sulla scena rispettino le normative vigenti in materia di sicurezza:
- Distanza inter personale
- Posizionamento corretto della mascherina sul volto
Il sistema consente di monitorare in tempo reale le aree in cui le persone sono libere di muoversi per verificare se si creano situazioni di rischio; se questo accade, un segnale di avviso in real time richiama al rispetto dei comportamenti previsti.
L’esempio proposto è il risultato della combinazione di reti neurali e visione artificiale, la cui ottimizzazione nelle performance deriva da anni di ricerca della migliore architettura neurale per il rilevamento e la classificazione degli elemnti che compongono un flusso video, sintetizzati in eLocal Giulia, che consente di implementare rapidamente e in modo semplice qualsiasi multi-camera system.

LA SOLUZIONE
La piattaforma eLocal Giulia comprende una serie di moduli per l’analisi e la classificazione video sia in tempo reale sia video registrati, rileva e classifica un’ampia serie di eventi relativi a persone, situazioni comportamentali, veicoli ed oggetti.
Attraverso il training è in grado di rilevare automaticamente in tempo reale qualsiasi elemento di interesse a seconda dell’applicazione in questione e ne consente la notifica secondo varie modalità. Per addestrare il modello a riconoscere persone e volti sono stati utilizzati dataset già esistenti e classificati, mentre per renderlo più performante è stato addestrato su video registrati.
Una volta ultimato il training, la soluzione è pronta per poter essere testata nell’ambiente operativo, in questa fase di fine tuning vi è la possibilità di parametrizzare il modello, con una percentuale che si aggira intorno al 15-20% in modo che il sistema possa essere adattato alla situazione dove ha luogo l’installazione (inquadratura, luci, condizioni ambientali al contorno). La parametrizzazione consente di portare il riconoscimento dall’80-85% fino al 95% riducendo drasticamente i falsi positivi e falsi negativi. La soluzione è ora integrabile all’interno del sistema già esistente, rappresentandone un plus in senso migliorativo.
La soluzione si presenta quindi come un sistema autonomo di videoanalisi, per applicazioni indoor e outdoor. È integrabile con tutte le attuali architetture e sistemi di videosorveglianza, gestisce videocamere analogiche, digitali, IP, video registrati, software di terze parti e attuatori hardware.

Le funzioni
La tecnologia di visione artificiale utilizzata è l’object detection per rilevare la pre¬senza di mascherine sul viso e la presenza di persone nella scena inquadrata, attraverso la chiamata della funzione GiuliaClassificaOggetti. Per implementare la misura della distanza relativa tra le persone e quindi avvertire nel caso essa sia inferiore ad una soglia di sicurezza predefinita, si utilizza la funzione GiuliaDistanze, previa calibrazione della scena attraverso GiuliaCalibraScena.

Eventualmente è possibile far inviare dal software un segnale quando questi semplici comportamenti non sono rispet¬tati. Può essere impiegato come strumento per il monitoraggio da remoto, permette così di salvaguardare la sicurezza nei luoghi di lavoro e non solo, come mezzo di prevenzione, di pianificazione e di supporto alla popolazione. Inoltre, può essere implementato ovunque sia presente una camera fissa con indirizzo IP, senza apportare modifiche al sistema di videosorveglianza già esistente.
L’utente ha possibilità di monitorare i dati tramite la dashboard semplice ed intuitiva, completamente configurabile tramite i widgets messi a disposizione da eLocal Giulia e attivabili nell’apposita schermata di configurazione: per visualizzare nella dashboard grafici che permettano di interpretare agilmente l’elaborazione automatica delle immagini, è sufficiente utilizzare nell’apposita area di scrittura codice la funzione GiuliaPlot ed impostare il grafico desiderato.
Privacy
Questa, come tutte le soluzioni proposte, operano in ottemperanza al re¬golamento europeo sui dati personali (GDPR). Il software e l’intero sistema non salva le immagini riprese dalle telecamere e i dati sensibili ma le elabora automaticamente e genera solamente analisi statistiche, rispettan¬do così i termini del regolamento.
Nonostante l’articolo 9 del GDPR con¬senta il trattamento dei dati per motivi di prevenzione e salute pubblica, vi è la possibilità di utilizzare una funzionalità aggiuntiva, funzione GiuliaOffuscaVolti o GiuliaOffuscaPersone per localizzare e oscurare i volti, avendo così una maggiore riservatezza della persona presente nel video.

Architettura
I dati acquisiti ed utilizzati dagli algoritmi in queste applicazioni possono provenire da sistemi che usano videocamere sincronizzate per l'interpretazione della scena o dalla combinazione di reti di videocamere e di sensori.
Le reti di videocamere e di sensori, poggiano su un'architettura scalabile che si adatta alle specifiche necessità del cliente e alle risorse di calcolo disponibili. eLocal Giulia è in grado di operare anche su sistemi embedded (ad esempio schede con processore ARM abbinate alle videocamere).
Inoltre, registra solo ciò che interessa all’utente grazie all’uso di algoritmi proprietari di analisi avanzata con riduzione dei falsi allarmi e nessuno spreco di storage-space, notifica gli eventi di interesse in tempo reale con segnalazioni luminose o acustiche che attirano l’attenzione dell’utente, può inviare dati statistici relativi ad archi temporali predefiniti all’utente tramite sms, e-mail o attraverso un innovativo e promettente metodo di interazione in termini di user experience: il BOT Telegram, utilizzabile su qualsiasi dispositivo connesso a internet, attraverso le funzioni GiuliaTelegram.
Attraverso internet (cloud) è possibile inviare i dati statistici in formato standard (json) di esportazione tramite opportune API e chiamate https in modo da condividerli con le piattaforme di business intelligence gestite dall’azienda o da terze parti.




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