Object Detection Analytics

Soluzioni data-driven per garantire sicurezza alle organizzazioni nella “Fase 2” di Covid-19

La data di avvio della “Fase 2”, quella della convivenza con il virus Covid-19, trova d’accordo scienziati e governi sulle parole d’ordine che l’accompagneranno, ovvero: “sicurezza” e “distanziamento sociale”.
Una sfida affatto semplice, che si può vincere solo se verranno rispettati i protocolli relativi all’utilizzo di termoscanner, la sanificazione degli ambienti e soprattutto l’utilizzo di dispositivi di protezione come guanti e mascherine. Nulla di tutto ciò, però, sarà abbastanza efficace se non verranno monitorati i rischi relativi agli assembramenti nelle aree pubbliche o sui luoghi di lavoro.

Questo Highlight tratta proprio uno dei temi di cui si sta parlando tanto in questi giorni: l’Object Detection. Vi spiegheremo di cosa si tratta, qual è il nostro punto di vista e la nostra solution mutuata dalla nostra esperienza in ambito industriale.

Ripartire dal lavoro in sicurezza con gli Object Detection Analytics

L’asset delle aziende Tech più potenti del mondo

Gartner individua nel Riconoscimento di Immagini, a cui afferisce l’Object Detection, enormi potenzialità per il business, per un motivo apparentemente semplice ma incredibilmente potente: le tecnologie di questo tipo possono identificare oggetti, persone, edifici, luoghi, loghi e qualsiasi altra cosa che abbia valore per i consumatori e le imprese.
Smartphone e tablet dotati di fotocamere hanno infatti spinto questa tecnologia principalmente nelle applicazioni industriali e applicazioni di consumo. Ad esempio, i loghi, le automobili, i monumenti, le etichette dei vini e le copertine di libri e album possono essere identificati dagli smartphone dei consumatori, semplicemente utilizzando un’app mobile che accede al software di riconoscimento delle immagini in Cloud.
Se i vantaggi non fossero considerevoli, le aziende tecnologiche più potenti del mondo come Amazon e Google non l’avrebbero già ampiamente adottata per migliorare i loro prodotti e servizi.

Scenari e applicazioni dell’Object Detection

Lo scenario pandemico probabilmente accelererà l’utilizzo della rilevazione di oggetti, ovvero il punto in cui l’algoritmo rileva e localizza oggetti in un’immagine. Come osserva MIT Technology Review, sta già accadendo in svariati ambiti, oltre al mondo lavorativo, per mappare in sicurezza gli spazi.
Nel Retail, le tecnologie di riconoscimento delle immagini e di rilevamento degli oggetti aiutano i brand a standardizzare i controlli dei negozi e ottenere risultati coerenti da tutti i canali di vendita, con la possibilità di prendere decisioni aziendali basate direttamente sui dati degli scaffali.
L’Object Detection è poi cruciale per le self-driving cars, dal momento che consente loro di riconoscere un segnale di stop o di distinguere un pedone da un lampione.
Infine, tali tecnologie hanno raggiunto un buon grado di maturità nel mondo della Healthcare: possono essere utilizzate per rilevare automaticamente rotture delle ossa, anomalie delle cellule e molto ancora, ad esempio per accelerare la valutazione di eventuali patologie, come dimostrato da un recente studio della Harvard University che rintraccia, grazie alle reti neurali, Covid-19 dalle immagini radiografiche.

Sicurezza e Privacy

Nello scenario totalmente stravolto da Covid-19, nuovi sistemi di tracciamento, tecnologie di riconoscimento facciale e di rilevamento oggetti sono oggi studiati a livello globale per comprendere la diffusione del virus ed evitare situazioni di rischio.
Gli esperti di Privacy temono che, nella fretta di implementare tali funzionalità, questioni fondamentali in merito alla raccolta e all’archiviazione di dati o il consenso dell’utente al loro utilizzo potrebbero finire in un pericoloso secondo piano.
Stanno affrontando questo delicato tema anche colossi quali Apple e Google che, come riportato da Il Sole 24Ore, si sono messi a disposizione per realizzare applicazioni di tracing, annunciando una serie di cambiamenti che verranno inseriti nella Api per tracciare i positivi al virus in linea con le richieste della Commissione Europea.
Come hanno tenuto a sottolineare, servirà il consenso degli utenti, che potranno scegliere se attivare o meno questa soluzione: inoltre, né verrà registrata la nostra posizione, né verrà consentita la condivisione dei dati con altri utenti (o con Apple e Google), oltre alla totale garanzia che il flusso di dati sarà reso più sicuro grazie alla crittografia tramite Bluetooth. 

Allo stesso modo, la nostra solution di Object Detection Analytics (ODA) non tiene in memoria le immagini, ma ne raccoglie, analizza e riporta in sicurezza esclusivamente i dati.

D’altra parte, ogni sistema di controllo, da quelli di tracciamento a quelli di riconoscimento di volti o oggetti, potranno diventare un mezzo accettabile e ampiamente utilizzato, solo se saranno pienamente tutelati i diritti alla privacy dell’individuo, garantendo che i dati siano raccolti, archiviati e gestiti in modo responsabile, e con un utilizzo limitato allo scopo per il quale originariamente adottato.

La soluzione Object Detection Analytics di Iconsulting

Grazie alle competenze acquisite sul campo, abbiamo così sviluppato una solution in grado di offrire un supporto concreto ad aziende e imprese chiamate a gestire la difficile convivenza con il virus e garantire una maggiore sicurezza. Nella piena osservazione dei principi di tutela della Privacy, il nostro approccio data driven mette al centro il dato e la sua veste analitica per guidare le organizzazioni nel garantire una ripartenza davvero sicura in ambito sociale e lavorativo. 

Attraverso la nostra solution, è infatti possibile:

• Rilevare eventuale assenza dei dispositivi di protezione personali (mascherina);
• Rilevare la distanza corretta tra gli individui;
• Rilevare eventuali assembramenti;
• Gestire il controllo degli accessi e la gestione di code;
• Fornire dashboard di analisi statistica con trend e copertura degli spazi occupati.

Approccio alla soluzione

La soluzione proposta è modulare e altamente personalizzabile in base alle esigenze. Le tecnologie utilizzabili, inoltre, sono molteplici e risulta quindi possibile adattare l’intera architettura a seconda del contesto di applicazione.

I moduli principali necessari per il funzionamento della solution sono:

• Sistema di acquisizione immagini;
• Storage temporaneo per le immagini (non previsto in soluzioni edge);
• Sistema di Artificial Intelligence;
• Sistema di data storage e processing per l’ingestion dei dati di output del processo di image recognition;
• Sistema per la gestione dell’output (Data Visualization, devices IoT, sistemi di alerting).

Per definire una soluzione tailor-made e adattarla al contesto di applicazione viene seguito un workflow che consente l’identificazione dei requirements principali:  

Identificazione del sistema di acquisizione immagini
Il sistema di acquisizione immagini è la sorgente dati principale della solution e necessita del corretto set-up per consentire un efficiente funzionamento dell’intera architettura. Possono essere utilizzati sia dispositivi già presenti e utilizzati per altri scopi (es. telecamere per video sorveglianza o termocamere per l’identificazione della temperatura corporea) sia nuovi dispositivi.
Gli aspetti principali da valutare sono:

• In caso di presenza di dispositivi già installati va valutata la compatibilità per acquisizione immagini in formato digitale;
• Posizionamento e inquadratura del dispositivo;
• Frame-rate di acquisizione delle immagini.

Calibrazione
Identificazione dei parametri e variabili di funzionamento del dispositivo di acquisizione immagini per consentire un tuning degli algoritmi che si occupano del processo di image recognition (fondamentale per il calcolo delle distanze)

Analisi degli spazi
Gli ambienti analizzati attraverso l’algoritmo di Object Detection vanno studiati con attenzione per ottimizzare i risultati ottenuti dalla solution e per calibrare in maniera ottimale gli algoritmi utilizzati. Attraverso un sopralluogo di esperti saremo capaci di identificare le posizioni più corrette dove installare i dispositivi di acquisizione immagini (identificazione di elementi che provocano occlusione dell’immagine, punti ciechi etc.)

Disegno dell’architettura
L’architettura può essere implementata sia in ambiente on-premises sia in ambienti Cloud allineandosi alle esigenze, policy o sistemi già presenti nello stack tecnologico aziendale. Basandosi su questi parametri sarà quindi possibile disegnare l’architettura finale, con particolare attenzione a limitare i tempi di messa in produzione della solution e del rispetto della privacy.
L’architettura verrà disegnata in collaborazione con le principali figure di riferimento aziendali, quali:

• Responsabili IT
• Responsabili della sicurezza e DPO
• Responsabili Legali
• Responsabili della Logistica
• Responsabili delle Risorse Umane

Prototipo e testing
Sulla base dei requisiti identificati verrà realizzato un prototipo funzionante sul quale verrà effetuato il testing di algoritmi e modelli di Image Recognition in ambiente controllato. Prototipo e test saranno utili ad effettuare un fine tuning della soluzione e di parametrizzazione del sistema.

Data Visualization
Verranno definiti gli strumenti da utilizzare per la visualizzazione delle analisi sui dati generati attraverso la solution di image recognition, valutando le eventuali tecnologie di reporting e Data Visualization già utilizzate nel contesto aziendale target. Verranno quindi definiti e implementati KPI specifici e le migliori visualizzazioni per rappresentare i dati analizzati. In questa fase verranno anche definiti workflow di notifica e alerting.

Industrializzazione della soluzione
Una volta identificato il contesto di applicazione e i parametri definitivi attraverso la realizzazione e il test sul prototipo sarà possibile industrializzare attraverso processi batch e streaming la soluzione finale per la messa in produzione.

Internet of Things
Uno dei contesti di applicazione della solution è quello di poter controllare dispositivi IoT attraverso l’output dati ottenuto tramite i processi di image recognition. In questo ambito andranno definiti ambienti di streaming, gestione delle code e sviluppo di processi di comunicazione con i dispositivi target.