CV

Computer Vision
AI che Vede

Sviluppiamo soluzioni di visione artificiale per automatizzare l'analisi di immagini e video. Object detection, OCR, classificazione, quality control e molto altro.

Le Nostre Competenze

🎯

Object Detection

Identificazione e localizzazione di oggetti specifici in immagini e video in tempo reale.

πŸ“

OCR & Document AI

Estrazione testo da documenti, fatture, moduli, targhe, badge con accuratezza elevata.

🏷️

Image Classification

Categorizzazione automatica di immagini in classi predefinite o custom.

🎭

Segmentation

Identificazione pixel-level di oggetti per analisi dettagliate e maschere precise.

πŸ‘€

Face Analysis

Detection, riconoscimento, analisi espressioni (con attenzione alla privacy).

🎬

Video Analytics

Tracking oggetti, conteggio, analisi comportamentale su stream video.

Casi d'Uso per Settore

🏭

Manufacturing

  • β€’ Quality control automatico
  • β€’ Defect detection
  • β€’ Conteggio prodotti
  • β€’ Monitoraggio linee produzione
πŸ›’

Retail

  • β€’ Shelf monitoring
  • β€’ People counting
  • β€’ Checkout automation
  • β€’ Loss prevention
πŸš—

Automotive

  • β€’ Lettura targhe (ANPR)
  • β€’ Vehicle classification
  • β€’ Damage assessment
  • β€’ Parking management
πŸ₯

Healthcare

  • β€’ Medical imaging analysis
  • β€’ Anomaly detection
  • β€’ Document digitization
  • β€’ Patient monitoring
πŸ—οΈ

Construction

  • β€’ Safety compliance (PPE)
  • β€’ Progress monitoring
  • β€’ Equipment tracking
  • β€’ Site surveillance
πŸ“„

Document Processing

  • β€’ Invoice extraction
  • β€’ ID verification
  • β€’ Form processing
  • β€’ Contract analysis

Tecnologie

Detection & Segmentation

  • β€’ YOLO v8/v9/v10
  • β€’ Detectron2
  • β€’ SAM (Segment Anything)
  • β€’ DETR / RT-DETR

OCR & Document

  • β€’ Tesseract / EasyOCR
  • β€’ PaddleOCR
  • β€’ Azure Document AI
  • β€’ LayoutLM / Donut

Vision-Language

  • β€’ GPT-4V / GPT-4o
  • β€’ Claude Vision
  • β€’ LLaVA
  • β€’ CLIP / BLIP

Framework

  • β€’ PyTorch / TorchVision
  • β€’ OpenCV
  • β€’ Hugging Face Transformers
  • β€’ ONNX Runtime

Il Nostro Processo

1

Discovery

Analisi use case e raccolta requisiti

2

Data

Raccolta e annotazione dataset

3

Model

Training e ottimizzazione

4

Test

Validazione su dati reali

5

Deploy

Integrazione e monitoring

CASE STUDY

Pipeline ML per Rilevamento Targhe

Abbiamo sviluppato una pipeline completa per il rilevamento automatico di targhe in immagini di veicoli, dalla raccolta dati tramite web scraping all'annotazione e training del modello.

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