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Image recognition: 6 applicazioni che le aziende dovranno avere

Image recognition: 6 applicazioni che le aziende dovranno avere

Dal marketing all’automotive, 6 applicazioni dell’image recognition da tenere d’occhio

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29.11.2021
time Tempo di lettura 2 minuti

Dalla possibilità di controllare un veicolo senza conducente al rilevamento dei volti delle persone per consentire l’accesso biometrico. Dalle iniziative contro lo spreco alimentare in cucina alla valutazione delle prestazioni degli atleti. Dal riconoscimento delle differenze nell’aspetto delle cellule cancerose e non cancerose al monitoraggio real-time della crescita dei raccolti.

 

L’image recognition (“riconoscimento delle immagini”) trova ormai applicazione in numerosi settori, dove contribuisce in modo determinante alla validazione dei dati e all’ottimizzazione di processi chiave.

La dimensione del mercato globale della image recognition

Nel mondo economico e produttivo i maggiori player che operano nell’e-commerce, nel retail, nell’advertising, nel settore automobilistico e in quello dell’assistenza sanitaria (solo per citarne alcuni) hanno cominciato da anni a investire su applicazioni basate sull’image recognition, declinandole sulle specifiche esigenze aziendali.

 

Nel 2019 il mercato globale della image recognition valeva 23,82 miliardi di dollari. Le previsioni di Fortune, aggiornate al 2020, ci dicono che raggiungerà gli 86,32 miliardi di dollari entro il 2027, con un tasso di crescita del 17,6%.

 

Quali sono i campi di applicazione in cui l’image recognition fornirà nel prossimo futuro un vantaggio competitivo per le aziende? Quali funzionalità sono oggi più promettenti?

 

Ecco 6 interessanti sviluppi da tenere assolutamente d’occhio.

1. Gaming

Nella sempre più ricca arena dei videogiochi la tecnologia di image recognition è impiegata da anni per fornire ai giocatori un’esperienza realistica: per esempio viene usata per determinare l’età dei propri utenti (attraverso il riconoscimento facciale), per monitorare il comportamento della folla e gestire le inserzioni pubblicitarie in un contesto di realtà aumentata.

2. Education

Il sistema di riconoscimento delle immagini aggiunge valore al settore dell’educazione andando incontro ai bisogni speciali degli studenti con difficoltà di apprendimento: le applicazioni che si basano sulla visione artificiale, per esempio, consentono opzioni di sintesi vocale che permettono la fruizione del contenuto a persone ipovedenti o dislessiche.

3. Healthcare

L’image recognition si avvia a rivoluzionare le tecniche di diagnosi rendendo considerevolmente più facile e soprattutto rapida l’individuazione di malattie gravi, incluso il cancro. Se pensiamo che nel campo della medicina il 90% dei dati è costituito da immagini possiamo forse intuire l’enorme portata del cambiamento in atto.

4. Automotive

Anche se la tecnologia per la guida autonoma ha subito alcune battute d’arresto rappresenta comunque uno degli sviluppi più interessanti per l’industria automobilistica. La image recognition contribuisce a migliorare la sicurezza, permettendo l’identificazione istantanea di oggetti in movimento come altri veicoli, curve strette, persone e prevedendone la velocità, il comportamento, la posizione.

5. Marketing e Retail

I modelli di riconoscimento delle immagini possono fornire uno strumento analitico in grado di misurare brand awareness e brand exposure, per esempio registrando quante volte un marchio compare in determinati contesti. Permettono inoltre all’utente, attraverso la scansione online, di trovare gli articoli desiderati su altri siti di e-commerce e canali social. In questo modo i brand possono contare su dati personalizzati da usare per analizzare i comportamenti dei propri consumatori.

6. Manifattura e industria

Visualizzando gli oggetti nei dettagli più minimi, identificandoli e analizzandoli a una velocità e con un grado di approfondimento impossibili fino a poco tempo fa, le macchine sono oggi in grado di reagire istantaneamente rispetto agli input visivi ricevuti. L’image recognition viene incorporata nei processi produttivi e industriali, dando luogo a un intero ecosistema in cui è possibile rilevare i difetti sulle linee senza l’intervento dell’operatore, riducendo di conseguenza il rischio di un errore umano.

 

 

L’image recognition attraverso l’etichettatura delle immagini, la classificazione e il rilevamento di oggetti può contribuire ad aumentare l’efficienza del lavoro, a effettuare analisi approfondite, a ridurre l’eventualità di errore umano e in ultimo a garantire la sicurezza e il benessere delle persone.

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INFOGRAFICA

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