Negli ultimi anni alla tradizionale videosorveglianza si è andata sostituendo la video analisi, effettuata con tecniche di intelligenza artificiale. Se la videosorveglianza mediante telecamere è ancora oggi uno dei mezzi più utilizzati e più efficaci per garantire la sicurezza di edifici, stabilimenti, persone e cose, i sistemi si sono infatti fortemente evoluti nel tempo e tuttora sono soggetti a diversificazione.
I sistemi tradizionali prevedono l’utilizzo di diverse telecamere e di un sistema di registrazione delle immagini che vengono visualizzate anche sui monitor per il controllo umano in tempo reale. Il punto debole di questi sistemi sta soprattutto nel livello di attenzione e precisione da parte del vigilante umano, che può distrarsi durante turni di sorveglianza della durata di ore, o nell’impossibilità, da parte dello stesso, di distinguere una persona autorizzata all’ingresso da una non autorizzata, oppure anche di tralasciare eventuali segnali che preludono a un comportamento da evitare. Questa criticità viene risolta della video analisi, le cui potenzialità vanno ben oltre quelle della video sorveglianza tradizionale.
Video analisi: sistemi computer vision AI-based
Le possibili applicazioni della video analisi sono numerose e in costante sviluppo. Le tecniche più aggiornate sono quelle di computer vision AI-based, che comprendono l’analisi dei movimenti e dei comportamenti. L’applicazione supera la semplice funzione di controllo degli accessi ma può essere utilizzata, ad esempio, per verificare se un lavoratore indossa i dispositivi di protezione individuale, se compie azioni non consentite o se mostra i segni di un malore (ma le applicazioni possono essere molte di più).
In tutti questi casi, le tecniche di AI di analisi delle immagini danno modo di porre in essere un intervento immediato, da remoto o recandosi sul luogo dell’evento. Una delle principali tecniche è la people or object tracking, che consiste nell’identificazione in maniera univoca (anonimizzata o non) di persone, oppure veicoli, in movimento, attraverso una serie di videocamere. Si basa su una combinazione di algoritmi di object detection e tracking che ottimizzano il costo computazionale e permette di ricostruire l’intero percorso fatto da una persona (o da un veicolo) attraverso l’area coperta dalle videocamere.
Video analisi: altre tecniche di computer vision
Altre tecniche di video analisi basate su computer vision sono:
- Motion detection: tecnica usata, ad esempio, nei citofoni, nei campanelli smart o nei sistemi di allarme con videocamere fisse che si attivano solo in caso di movimento inusuale e anche in condizioni di illuminazione precaria.
- Event recognition: riconoscimento di determinati gesti o manovre. Trova applicazione, ad esempio, nella rilevazione dei principi di incendio e nel monitoraggio del traffico per individuare manovre vietate.
- Object recognition: tecnica utilizzata, ad esempio, nella safety in ambiente manifatturiero, per verificare che i lavoratori indossino (regolarmente) la dotazione PPE prevista per il tipo di lavoro o l’accesso a una determinata area. Ha applicazioni anche nella videosorveglianza.
- Inpainting: utilizza algoritmi in grado di ricostruire parti mancanti di una immagine o di un video frame. È usata nella videosorveglianza, ad esempio per ricomporre parte di una persona, veicolo o altro oggetto rimasti parzialmente fuori dall’obiettivo delle telecamere.
Video analisi: face verification e face recognition
Della computer vision basata su AI fanno parte anche le tecniche di face verification e face recognition. Entrambe elaborano dati biometrici. Le prime sono più semplici e sono utilizzate essenzialmente come sistemi di autenticazione: all’algoritmo di AI è richiesto solo di controllare l’identità di una persona (ad es. un dipendente che vuole accedere ai locali dell’azienda). Si utilizza la biometria facciale come chiave di accesso.
La face recognition, o riconoscimento facciale, unisce l’analisi dei dati biometrici alla comparazione degli stessi all’interno di un data base di dimensioni più o meno estese, in modo da consentire l’identificazione del soggetto in questione associando i dati biometrici ad altri dati sensibili. I sistemi di face recognition vengono utilizzati, di norma, in contesti complessi, per il controllo dell’accesso ad aree riservate in spazi ampi, ad esempio all’interno di impianti per la produzione di energia o piattaforme petrolifere.
Per il fatto di utilizzare i dati biometrici delle persone coinvolte, questi sistemi sono soggetti a restrizioni di legge e a specifiche condizioni, come il consenso dell’interessato o la valutazione d’impatto (Dpia) nelle aziende.