Computer Vision per la sicurezza e il monitoraggio in mare

Tecniche di Computer Vision utilizzate

• Segmentazione Semantica: consente di classificare automaticamente le aree dell’immagine (es. acqua, cielo, imbarcazioni), semplificando l'identificazione degli elementi presenti.


• Rilevamento di Oggetti con Bounding Box: permette di tracciare potenziali pericoli in movimento come detriti o imbarcazioni, attraverso riquadri di delimitazione che ne facilitano il monitoraggio continuo.


• Classificazione dei Pericoli: grazie ai sensori LIDAR integrati e ai dati visivi, classifica i pericoli in base alla vicinanza e alla direzione di movimento. Questo permette di attribuire una classe di rischio (es. imbarcazione vicina a meno di 20 metri: pericolo di classe 1).

Fasi del Progetto

• Raccolta e Addestramento su Dati Visivi: le immagini e i video delle aree marine sono stati utilizzati per addestrare i modelli di machine learning, segmentando le immagini per identificare con precisione acqua, cielo, imbarcazioni e altri oggetti.


• Integrazione dei Sensori LIDAR: per misurare la distanza e la direzione degli oggetti in movimento, rendendo più precisa la classificazione del livello di rischio associato ai pericoli rilevati.


• Test e Validazione del Sistema: in fase di prova, il sistema è stato in grado di identificare e monitorare correttamente vari tipi di oggetti in mare, garantendo un supporto attivo alla sicurezza.