L’utilizzo dei veicoli aerei senza pilota (UAV) da parte delle forze armate russe si è evoluto in modo significativo, sottolineando il loro ruolo fondamentale nella guerra moderna. Questi droni servono a vari scopi, tra cui la raccolta di informazioni, la sorveglianza, gli attacchi di precisione e le operazioni di ricognizione.

Uno sviluppo notevole in questo settore è l’avanzamento della società russa Hardberry-Rusfactor, che ha creato una rete neurale multiuso denominata NAKA, progettata per migliorare le capacità degli UAV. Questo software è particolarmente finalizzato all’identificazione di oggetti militari ucraini all’interno della zona operativa speciale, segnando un passo significativo nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale per le operazioni militari.

La rete neurale sviluppata da Hardberry-Rusfactor è in grado di riconoscere oggetti specifici, compreso l’equipaggiamento fornito all’esercito ucraino dai paesi occidentali, come i carri armati Leopard e i veicoli da combattimento della fanteria Bradley. Questa capacità non riguarda solo l’identificazione; include anche il rilevamento preciso della posizione di queste risorse con un elevato grado di precisione.

La tecnologia opera analizzando filmati registrati da droni dotati di telecamere specializzate, in cui la rete neurale evidenzia gli oggetti identificati e fornisce informazioni dettagliate, incluso il tipo di attrezzatura e la sua posizione, agli operatori dei droni.

Questa innovazione apre nuove possibilità per l’applicazione della tecnologia UAV in scenari di combattimento, consentendo un targeting più efficiente e accurato. Illustra inoltre la crescente importanza dell’integrazione di tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale nelle operazioni militari per ottenere un vantaggio strategico.

Inoltre, le potenziali applicazioni civili di questa tecnologia, come in agricoltura per la localizzazione di animali spiaggiati, evidenziano la natura a duplice uso delle moderne capacità degli UAV, colmando il divario tra le tecnologie militari e civili.

L’ultima innovazione russa, la rete neurale di droni NAKA, segna un significativo passo avanti nella tecnologia di ricognizione militare. Progettato specificatamente per rilevare equipaggiamenti NATO all’interno di zone operative speciali, questo sistema all’avanguardia rappresenta un formidabile progresso nelle capacità strategiche della Russia.

La rete neurale dei droni NAKA opera attraverso una sofisticata combinazione di intelligenza artificiale e algoritmi di deep learning. Sfruttando le architetture delle reti neurali, il sistema è addestrato su vasti set di dati contenenti immagini di equipaggiamenti NATO comunemente dispiegati in zone operative speciali. Attraverso processi di apprendimento iterativi, la rete NAKA raggiunge una competenza senza precedenti nel riconoscere e classificare le risorse della NATO con eccezionale precisione.

Al momento del dispiegamento, i droni equipaggiati con NAKA navigano autonomamente attraverso aree designate, catturando immagini in tempo reale con precisione ed efficienza. Gli algoritmi avanzati della rete neurale analizzano rapidamente i dati in arrivo, identificando le apparecchiature NATO in ambienti complessi e dinamici. Questa capacità fornisce alle forze russe informazioni di valore inestimabile, consentendo processi decisionali strategici e manovre tattiche con una visione ed un’efficienza senza precedenti.

La tecnologia alla base di NAKA rappresenta un cambio di paradigma nella ricognizione militare, conferendo alla Russia vantaggi senza precedenti nel rilevare e neutralizzare le minacce della NATO. Con l’intensificarsi delle tensioni geopolitiche, l’inaugurazione della rete neurale dei droni NAKA segnala l’incrollabile impegno della Russia a mantenere il dominio nelle zone operative speciali e a salvaguardare i propri interessi nazionali con un’abilità senza pari.

Le operazioni UAV russe in Ucraina, come riportato da varie valutazioni, hanno dovuto affrontare sfide, tra cui carenze e la necessità di sistemi più sofisticati in grado di rispondere rapidamente e attacchi di precisione. Nonostante queste sfide, gli UAV rimangono una componente centrale della strategia militare russa, svolgendo un ruolo cruciale nelle operazioni di intelligence, sorveglianza e ricognizione (ISR). Le esperienze acquisite e le lezioni apprese dal conflitto in corso influenzeranno probabilmente il futuro sviluppo e impiego delle tecnologie UAV da parte dell’esercito russo.

I rapporti indicano che la dipendenza della Russia dagli UAV, compresi i droni disponibili in commercio e i sistemi avanzati di livello militare, è stata determinante nella loro strategia operativa. Tuttavia, sono in corso sforzi per affrontare i limiti delle loro capacità UAV, in particolare nella produzione di veicoli aerei da combattimento senza equipaggio (UCAV) di livello militare e affrontando la lentezza della risposta nell’ingaggio dei bersagli.

L’uso dei droni, inclusa l’integrazione di tecnologie avanzate come la rete neurale NAKA, è una testimonianza del panorama in evoluzione della guerra moderna, dove la fusione di tecnologia e strategia militare apre nuove frontiere nelle operazioni di combattimento.

I sistemi di rete neurale rivoluzionano le operazioni militari nel conflitto Russia-Ucraina

L’avvento dei sistemi di reti neurali rappresenta un cambiamento di paradigma nel modo in cui possono essere condotte le operazioni militari, offrendo livelli senza precedenti di analisi dei dati e consapevolezza situazionale. Nel contesto della guerra Russia-Ucraina, l’integrazione di dati in tempo reale provenienti da droni, feed video, immagini SAR e foto può migliorare significativamente le capacità operative, i processi decisionali e la pianificazione strategica.

Sistemi di rete neurale nelle operazioni militari

Le reti neurali, un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale (AI), sono progettate per analizzare, apprendere da e interpretare grandi quantità di dati. Se applicati alle operazioni militari, questi sistemi possono elaborare e dare un senso alla vasta quantità di dati raccolti da varie fonti, tra cui droni, videosorveglianza, immagini SAR e foto in tempo reale.

Elaborazione dei dati in tempo reale

Uno dei vantaggi fondamentali dei sistemi di reti neurali è la loro capacità di elaborare e analizzare i dati in tempo reale. Questa funzionalità consente ai comandanti militari di ricevere informazioni immediate sui movimenti nemici, sui cambiamenti del terreno e su altri fattori critici che influenzano le dinamiche del campo di battaglia. Ad esempio, i droni dotati di telecamere ad alta risoluzione e SAR possono fornire feed e immagini in tempo reale che, se analizzati attraverso reti neurali, possono rivelare posizioni nemiche nascoste, anche in condizioni meteorologiche avverse o attraverso ostacoli.

Consapevolezza situazionale migliorata

L’integrazione dei sistemi di rete neurale con i dati raccolti da varie fonti migliora significativamente la consapevolezza situazionale. Analizzando feed video, immagini SAR e foto, questi sistemi possono identificare modelli, tenere traccia dei cambiamenti e prevedere le azioni nemiche con un elevato grado di precisione. Questo livello di consapevolezza situazionale è vitale per prendere decisioni informate e adattare le strategie nella fluida dinamica della guerra moderna.

Supporto decisionale

Le reti neurali possono anche fungere da strumenti avanzati di supporto decisionale. Fornendo ai comandanti dati analizzati e probabili scenari di risultato, questi sistemi possono aiutare nel processo di pianificazione strategica, nella definizione delle priorità degli obiettivi e nell’allocazione delle risorse. La capacità di analizzare rapidamente diverse linee d’azione sulla base di dati in tempo reale può essere un fattore decisivo per l’esito degli scontri militari.

Vantaggi strategici per la Russia nel contesto del conflitto in Ucraina

Nel contesto specifico della guerra Russia-Ucraina, lo sfruttamento dei sistemi di reti neurali potrebbe fornire diversi vantaggi strategici:

• Intelligence, sorveglianza e ricognizione (ISR) migliorate: le capacità ISR migliorate attraverso l’analisi dei dati in tempo reale possono fornire alle forze russe un quadro più chiaro del campo di battaglia, consentendo loro di identificare le vulnerabilità delle forze ucraine e adattare di conseguenza le loro tattiche.
• Contromisure e guerra elettronica: le reti neurali possono analizzare i modelli nelle emissioni elettroniche delle forze nemiche, offrendo approfondimenti sulle loro reti di comunicazione e consentendo strategie di guerra elettronica più efficaci.
• Acquisizione del bersaglio e valutazione del danno: la capacità di elaborare rapidamente i dati provenienti da droni e altri sensori può accelerare l’acquisizione del bersaglio e fornire valutazioni accurate del danno, consentendo un’allocazione più efficiente della potenza di fuoco e delle risorse.
• Guerra dell’informazione: oltre agli scontri fisici, le reti neurali possono analizzare i social media, le notizie e altre informazioni di intelligence open source per informare le operazioni psicologiche e le strategie di guerra dell’informazione, influenzando potenzialmente l’opinione pubblica e il morale delle forze opposte.

Considerazioni etiche e legali

Sebbene i vantaggi strategici siano significativi, l’uso di sistemi di reti neurali nelle operazioni militari, soprattutto nei conflitti come quello tra Russia e Ucraina, solleva sostanziali questioni etiche e legali. Le preoccupazioni includono il potenziale aumento delle vittime civili, l’escalation del conflitto e le implicazioni più ampie dei sistemi d’arma autonomi. È fondamentale che il diritto internazionale e gli standard etici evolvano insieme a queste tecnologie per garantire che siano utilizzate in modo responsabile e in conformità con i principi umanitari.

L’evoluzione e l’importanza strategica dei veicoli aerei senza pilota nella guerra moderna e nelle applicazioni civili

I veicoli aerei senza pilota (UAV) , comunemente noti come droni, sono diventati una pietra miliare sia nelle operazioni militari che nelle applicazioni civili, mostrando una rapida crescita e progressi tecnologici. Le loro capacità, in particolare nella sorveglianza, nella ricognizione e nella consegna di carichi utili, li hanno resi risorse inestimabili in vari settori.

Tendenze e sviluppi del mercato degli UAV militari

Il mercato degli UAV militari ha assistito a una crescita sostanziale, guidata dalla crescente domanda di applicazioni ISRT (Intelligence, Surveillance, Reconnaissance and Targeting) , operazioni di combattimento e supporto logistico. Si prevede che il mercato globale dei droni militari, valutato a circa 14,22 miliardi di dollari nel 2023, si espanderà a un CAGR del 9,5% dal 2024 al 2032, raggiungendo circa 32,20 miliardi di dollari. Questa crescita è alimentata dai progressi nelle tecnologie UAV, tra cui autonomia, capacità di carico utile e resistenza, che li rendono fondamentali per le moderne strategie di guerra.​.

I principali attori di questo mercato includono giganti della difesa come Northrop Grumman Corporation, BAE Systems plc, Israel Aerospace Industries Ltd. e General Atomics, tra gli altri. Queste aziende sono in prima linea nello sviluppo di UAV con capacità avanzate per missioni ISR, supporto al combattimento e logistica, plasmando così il futuro della guerra senza pilota.​​​.

Progressi tecnologici e applicazioni

Gli UAV sono dotati di una gamma di carichi utili e sensori, inclusi sistemi elettro-ottici/infrarossi (EO/IR), radar ad apertura sintetica (SAR), intelligenza del segnale (SIGINT) e capacità di guerra elettronica (EW). Queste tecnologie consentono agli UAV di svolgere un’ampia gamma di missioni, dal monitoraggio ambientale e la gestione dei disastri alle complesse operazioni militari.

Ad esempio, i sistemi SAR sugli UAV hanno rivoluzionato il modo in cui le entità militari e civili conducono la sorveglianza, consentendo immagini ad alta risoluzione in tutte le condizioni atmosferiche. Questi sistemi sono fondamentali per il riconoscimento del tipo di nave, il supporto alla navigazione e l’identificazione di oggetti in ambienti difficili​.

Utilizzo UAV civile e commerciale

Il mercato degli UAV civili sta vivendo una crescita parallela, con applicazioni che vanno dall’agricoltura e l’edilizia alla risposta alle emergenze e alla protezione ambientale. La versatilità degli UAV nello svolgimento di compiti come il monitoraggio della salute dei raccolti, l’ispezione delle infrastrutture e l’aiuto nelle missioni di ricerca e salvataggio sottolinea la loro crescente importanza oltre l’uso militare.

Si prevede che il mercato globale degli UAV, pari a circa 37,46 miliardi di dollari nel 2023, crescerà a un CAGR del 16,5% dal 2024 al 2032, raggiungendo circa 148,19 miliardi di dollari. Questa crescita è indicativa del ruolo crescente degli UAV nei settori commerciali, guidato dalla loro capacità di raccogliere dati ed eseguire compiti in modo più efficiente e sicuro rispetto ai metodi tradizionali.​.

Nonostante il loro potenziale, l’impiego degli UAV deve affrontare sfide, tra cui ostacoli normativi, preoccupazioni sulla privacy e problemi di integrazione dello spazio aereo. Affrontare queste sfide richiede sforzi concertati da parte delle parti interessate per sviluppare strutture che consentano l’uso sicuro ed etico degli UAV.

Guardando al futuro, il mercato degli UAV è pronto per ulteriori innovazioni, con la ricerca focalizzata sul miglioramento dell’autonomia, della resistenza e dell’integrazione degli UAV nelle operazioni con equipaggio. Il futuro vedrà probabilmente gli UAV sempre più integrati nella nostra vita quotidiana e nelle strategie militari, sottolineando il loro ruolo come strumenti cruciali nel plasmare il panorama tecnologico del 21° secolo.

Gli UAV rappresentano una tecnologia in rapida evoluzione con implicazioni significative sia per il settore militare che per quello civile. Man mano che questi sistemi diventano più avanzati e onnipresenti, offrono la promessa di trasformare le operazioni in un ampio spettro di applicazioni, dal rafforzamento della sicurezza nazionale al miglioramento dell’efficienza delle attività di monitoraggio agricolo e ambientale.

Analisi avanzata delle immagini SAR e riconoscimento dei target

L’analisi delle immagini con radar ad apertura sintetica (SAR) e il riconoscimento dei bersagli sono diventati aree di ricerca cruciali grazie alla capacità del SAR di fornire immagini ad alta risoluzione in tutte le condizioni atmosferiche. La complessità delle immagini SAR, caratterizzate da rumore maculato, effetti di distorsione come ombre e contrasti locali elevati, richiede sofisticate tecniche di elaborazione delle immagini e di identificazione degli oggetti.

Algoritmi di elaborazione delle immagini specifici per SAR

Le immagini SAR, essendo di valore complesso (comprendenti informazioni sull’ampiezza e sulla fase), presentano sfide e opportunità uniche per le tecniche di elaborazione avanzate. Gli algoritmi di interferometria e rilevamento di cambiamenti coerenti (CCD) sono fondamentali nel rilevamento dei cambiamenti di dimensione sub-lunghezza d’onda, ma richiedono scansioni multiple dalla stessa posizione, un compito spesso complicato dai livelli di turbolenza più elevati nei veicoli leggeri. Di conseguenza, l’attenzione si sposta verso altre forme di elaborazione delle immagini che non dipendono dall’esatta ripetibilità delle traiettorie di volo.

Metodi di analisi delle immagini di ampiezza

L’analisi delle immagini di ampiezza può essere ampiamente classificata nell’elaborazione e classificazione classica tramite reti neurali convoluzionali (CNN). I sistemi automatizzati classici implicano la pre-elaborazione (riduzione del rumore), la segmentazione (raggruppamento di pixel simili), l’estrazione delle caratteristiche (riduzione delle informazioni per l’elaborazione) e la classificazione. Filtri avanzati, trasformate wavelet e vari algoritmi di segmentazione e rilevamento delle caratteristiche svolgono un ruolo significativo in questo processo.

I recenti progressi hanno introdotto metodi di rilevamento di bordi e linee più efficienti, come la trasformata di Hough e i rilevatori di linee veloci, che sono fondamentali per identificare i modelli strutturati indicativi di oggetti specifici all’interno delle immagini SAR.

Evoluzione degli algoritmi di classificazione

Il panorama degli algoritmi di classificazione ha visto un’evoluzione significativa con l’avvento del machine learning e del deep learning. Sono stati ampiamente utilizzati metodi come il vicino più vicino, il Bayes ingenuo, le Support Vector Machines (SVM) e le reti neurali. Tra questi, le CNN hanno guadagnato popolarità per la loro efficacia nella classificazione simultanea e nel rilevamento delle caratteristiche.

Gli approcci di deep learning come YOLO (You Only Look Once) hanno rivoluzionato il rilevamento degli oggetti grazie alla loro elevata precisione e ai bassi tempi di inferenza, rendendoli standard di settore per tali attività. Inoltre, l’integrazione dei meccanismi di attenzione visiva nell’elaborazione delle immagini imita la capacità umana di trovare rapidamente oggetti di interesse in scene complesse, riducendo significativamente la complessità computazionale e migliorando l’efficienza.

Riconoscimento immagini SAR multivista

Un notevole progresso è lo sviluppo di reti che sfruttano immagini SAR multiview, come la proposta FEF-Net (Feature Extraction and Fusion Network) . FEF-Net, una rete end-to-end di estrazione e fusione di funzionalità profonde, sfrutta in modo efficace le informazioni di riconoscimento provenienti da immagini SAR multiview, aumentando significativamente le prestazioni di riconoscimento dei target. Questa rete incorpora moduli di convoluzione deformabile e squeeze-and-excitation (SE) per un’efficiente estrazione e fusione di informazioni di riconoscimento multivista, dimostrando prestazioni eccellenti su set di dati come MSTAR​.

Formazione e valutazione con Deep Learning

Gli approcci moderni all’analisi delle immagini SAR spesso implicano l’addestramento di modelli di deep learning, come R-CNN, su set di dati annotati con obiettivi di interesse. Il processo di addestramento regola vari parametri per ottimizzare il modello per un rilevamento e una classificazione accurati del bersaglio. Dopo l’addestramento, i modelli vengono valutati su immagini di prova per valutare qualitativamente le loro prestazioni, con ulteriori analisi rigorose eseguite su interi set di test per valutare sistematicamente l’efficacia del modello.​.

Il campo dell’analisi delle immagini SAR e del riconoscimento dei bersagli sta avanzando rapidamente, con il deep learning e specifici algoritmi di elaborazione delle immagini che svolgono un ruolo fondamentale. Queste tecnologie consentono l’estrazione di informazioni preziose dai dati SAR, applicabili nella ricognizione militare, nel monitoraggio ambientale e altro ancora. Gli sforzi in corso di ricerca e sviluppo promettono ulteriori miglioramenti nelle capacità di analisi delle immagini SAR, ampliando i confini di ciò che può essere ottenuto con questa potente tecnologia di telerilevamento.

Figura . Modello geometrico SAR ATR multivista di un bersaglio terrestre.

Visualizzare la speranza: sfruttare le reti neurali convoluzionali nelle missioni di ricerca e salvataggio assistite da droni

I veicoli aerei senza equipaggio (UAV), comunemente noti come droni, sono diventati sempre più strumenti vitali in varie applicazioni del mondo reale, in particolare nelle missioni di ricerca e salvataggio (SAR). Questi droni sono dotati di tecnologie avanzate come la capacità di rilevamento delle immagini, essenziali per localizzare le persone in difficoltà su terreni diversi e difficili. L’integrazione delle reti neurali convoluzionali (CNN) ha migliorato significativamente la capacità dei droni di interpretare dati visivi complessi, rendendoli indispensabili nelle operazioni SAR.

I recenti progressi nella tecnologia dei droni si sono concentrati sul miglioramento della loro efficienza, in particolare attraverso l’uso di termocamere e telecamere con zoom ottico. La tecnologia di imaging termico consente ai droni di rilevare le tracce di calore, consentendo loro di identificare gli esseri umani anche in caso di fitto fogliame, nebbia o oscurità. Questa capacità è fondamentale nelle missioni SAR, dove localizzare rapidamente le persone può fare la differenza tra la vita e la morte​. Le telecamere con zoom ottico, d’altro canto, offrono la possibilità di acquisire immagini dettagliate da una distanza di sicurezza, garantendo che i droni possano raccogliere informazioni cruciali senza compromettere la loro sicurezza operativa.​.

L’impiego di droni nelle missioni SAR non è privo di sfide, tra cui la navigazione in ambienti normativi complessi e la garanzia della privacy e della sicurezza delle persone. Per affrontare queste preoccupazioni, gli operatori di droni sono tenuti a rispettare linee guida e regolamenti rigorosi, come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) nell’Unione Europea, che regola il trattamento dei dati personali.​.

Il futuro della tecnologia dei droni nelle operazioni SAR sembra promettente, con la ricerca e lo sviluppo in corso volti a migliorarne le capacità. Si prevede che le innovazioni nella scienza dei materiali e nei sistemi di propulsione miglioreranno l’efficienza di volo e la durata dei droni, rendendoli ancora più efficaci nelle missioni SAR.​. Inoltre, l’applicazione dell’intelligenza artificiale (AI) e degli algoritmi di apprendimento automatico promette di affinare ulteriormente la precisione e la reattività dei droni in queste operazioni critiche.​.

L’impatto dei droni nelle missioni SAR nel mondo reale è innegabile, con oltre 1.000 persone che sarebbero state salvate da operazioni assistite da droni in tutto il mondo. Questi successi evidenziano il potenziale dei droni nel rivoluzionare le missioni SAR, offrendo capacità di risposta rapida, riducendo i costi operativi e migliorando la sicurezza sia delle vittime che delle squadre di soccorso.​.

Man mano che la tecnologia dei droni continua ad evolversi, la sua integrazione nelle operazioni SAR è destinata a diventare più sofisticata, con progressi come l’intelligenza artificiale, sistemi di comunicazione potenziati e tecnologia di sciame di droni pronti a ridefinire il panorama delle missioni di ricerca e salvataggio a livello globale.​.

Figura: Panoramica della rete neurale convoluzionale

Il rilevamento degli oggetti, pietra angolare della visione artificiale, si è evoluto in modo significativo, con il deep learning che ha spinto progressi oltre i metodi tradizionali. Questi progressi hanno migliorato la capacità dei computer di “vedere” e comprendere l’ambiente attraverso immagini visive o video, segnando un cambiamento fondamentale nel modo in cui le macchine interpretano e interagiscono con il mondo che le circonda.

Storicamente, le tecnologie di rilevamento degli oggetti erano divise in due epoche principali: prima e dopo l’introduzione del deep learning. Prima del 2014, le tradizionali tecniche di rilevamento degli oggetti, come Viola-Jones Detector (2001), HOG Detector (2006) e DPM (2008), si basavano sull’estrazione manuale delle caratteristiche ed erano limitate da scenari complessi e occlusioni. L’era successiva al 2014, tuttavia, ha visto un’impennata dei metodi basati sul deep learning, con algoritmi come RCNN, YOLO e SSD in testa, offrendo robustezza contro l’occlusione, scene complesse e condizioni di illuminazione difficili. In particolare, progressi come YOLOv7 e YOLOv8 hanno ulteriormente ampliato i confini, offrendo maggiore precisione e velocità.​

L’applicazione del rilevamento degli oggetti va oltre la semplice identificazione; comprende un ampio spettro di compiti tra cui la classificazione, la localizzazione, il rilevamento e la segmentazione delle immagini, noti collettivamente come riconoscimento degli oggetti. Questa progressione dalla classificazione di base alla segmentazione complessa sottolinea la crescente sofisticazione della tecnologia e il suo ruolo centrale in vari settori.

Le tendenze e i progressi recenti nel 2024 puntano verso un’applicazione ancora più integrata delle tecnologie di visione artificiale, in particolare nel miglioramento delle esperienze di realtà aumentata (AR) , facilitando le interazioni robotiche attraverso modelli di visione linguistica e facendo avanzare gli algoritmi di visione artificiale 3D. Questi sviluppi sono destinati a rivoluzionare i settori, dall’assistenza sanitaria, dove aiutano nella diagnosi delle malattie e nel monitoraggio dei pazienti, al monitoraggio ambientale, offrendo una precisione senza precedenti nell’analisi dei fenomeni terrestri.​.

Inoltre, le considerazioni etiche e l’uso di dati sintetici stanno diventando sempre più importanti. Man mano che le tecnologie di visione artificiale diventano sempre più integrate nelle applicazioni quotidiane, affrontare i problemi di privacy e ridurre i pregiudizi negli algoritmi sono passi cruciali verso uno sviluppo responsabile dell’IA. L’introduzione di dati sintetici e di intelligenza artificiale generativa mira a mitigare le violazioni della privacy migliorando al contempo l’efficienza dei processi di etichettatura dei dati, indicando un approccio ponderato verso il bilanciamento del progresso tecnologico con considerazioni etiche.​.

Questi progressi e tendenze illustrano la natura dinamica ed in evoluzione della tecnologia di rilevamento e riconoscimento degli oggetti, evidenziandone il potenziale di rimodellare le industrie e incidere sulle norme sociali. Mentre andiamo avanti, l’integrazione di deep learning, pratiche etiche di intelligenza artificiale e applicazioni innovative promette di sbloccare nuove possibilità, rendendo la tecnologia più adattiva, reattiva e allineata ai bisogni e ai valori umani.

Cos’è il rilevamento degli oggetti?

Il rilevamento degli oggetti è un compito fondamentale nella visione artificiale che prevede l’identificazione e la localizzazione degli oggetti all’interno di immagini o video. Questa capacità è fondamentale per varie applicazioni, tra cui i sistemi di sorveglianza, le auto a guida autonoma e la robotica, tra gli altri. Gli algoritmi di rilevamento degli oggetti sfruttano tecniche di deep learning per riconoscere e delineare oggetti, facilitando l’interazione tra i computer e il mondo visivo.

Evoluzione e metodologie nel rilevamento di oggetti

Il viaggio verso un rilevamento efficace degli oggetti ha visto un’evoluzione significativa, soprattutto con l’avvento del deep learning. Tra gli sforzi pionieristici in questo ambito c’è stato il modello R-CNN (Regions with CNN features) introdotto da Ross Girshick e il suo team presso Microsoft Research nel 2014. Questo modello combinava algoritmi di proposta di regione con reti neurali convoluzionali (CNN) per rilevare e localizzare oggetti , creando un precedente per le innovazioni successive.

Gli algoritmi di rilevamento degli oggetti sono generalmente classificati in due categorie: rilevatori a colpo singolo e rilevatori a due stadi. I rilevatori a scatto singolo, esemplificati dalla serie YOLO (You Only Look Once), elaborano un’immagine in un unico passaggio, offrendo una combinazione di velocità ed efficienza anche se a volte a scapito della precisione, in particolare per oggetti più piccoli. Al contrario, i rilevatori a due stadi, come la famiglia R-CNN, impiegano un passaggio iniziale per generare proposte di oggetti prima di perfezionare queste proposte in un secondo passaggio per fare previsioni finali. Questo approccio tende ad essere più accurato ma computazionalmente intenso.

Rivelatore a uno e due stadi

Metriche di valutazione delle prestazioni

Per valutare l’efficacia dei modelli di rilevamento degli oggetti, vengono utilizzate metriche standard come Precisione media (AP) e Intersezione su unione (IoU). L’AP deriva dalla curva precisione/richiamo, che riflette l’accuratezza predittiva del modello attraverso diverse soglie. IoU misura la sovrapposizione tra i riquadri di delimitazione previsti e quelli della verità reale, offrendo informazioni sulla precisione della localizzazione del modello.

Demistificazione dell’intersezione sull’unione (IoU) per il rilevamento degli oggetti

Intersection Over Union (IoU) funge da metrica fondamentale nel campo del rilevamento di oggetti, offrendo un metodo affidabile per valutare l’accuratezza dei rilevatori di oggetti su diversi set di dati. Questa metrica ha ottenuto un’adozione diffusa, dal benchmarking delle prestazioni in sfide come PASCAL VOC alla valutazione di rilevatori di rete neurale convoluzionale (CNN) all’avanguardia, comprese le architetture R-CNN, Faster R-CNN e YOLO. La rilevanza di IoU trascende le specificità dell’algoritmo sottostante, fornendo una misura universale di efficacia per qualsiasi approccio di rilevamento di oggetti che produca riquadri di delimitazione previsti.

Figura : Calcolare l’intersezione sull’unione è semplice come dividere l’area di sovrapposizione tra i riquadri di delimitazione per l’area di unione

Comprendere l’intersezione sull’unione

Fondamentalmente, Intersection Over Union quantifica l’accuratezza di un rilevatore di oggetti confrontando i riquadri di delimitazione previsti con le etichette di verità. La metrica viene calcolata dividendo l’area di sovrapposizione tra i riquadri di delimitazione previsti e quelli reali per l’area racchiusa da entrambi i riquadri di delimitazione. Questo rapporto racchiude l’essenza dell’IoU, offrendo un mezzo semplice ma potente per valutare la precisione della localizzazione degli oggetti.

L’applicazione dell’IoU non si limita a un singolo algoritmo di rilevamento di oggetti; è agnostico rispetto al metodo utilizzato per generare previsioni. Sia che si utilizzino rilevatori di oggetti HOG + Linear SVM o qualsiasi variante di rilevatori basati su CNN, IoU rappresenta uno strumento di valutazione fondamentale. La metrica necessita di due input fondamentali: i riquadri di delimitazione reali (riquadri di delimitazione etichettati manualmente che denotano le posizioni effettive degli oggetti) e i riquadri di delimitazione previsti dal modello. Con questi input, IoU facilita un confronto diretto, mettendo in luce la capacità del rilevatore di localizzare accuratamente gli oggetti all’interno delle immagini.

Analisi delle metriche Intersection over Union (IoU) per il rilevamento e la segmentazione degli oggetti

Intersection over Union (IoU) funge da metrica cruciale nel regno della visione artificiale, in particolare nelle attività di rilevamento e segmentazione degli oggetti. Questo articolo approfondisce l’analisi qualitativa delle previsioni basate sulle soglie IoU, evidenziandone il significato e le implicazioni per la valutazione del modello.

IoU: una metrica fondamentale

IoU, o Intersection over Union, quantifica il grado di sovrapposizione tra i riquadri di delimitazione o le regioni di segmentazione previste e le loro controparti reali. È un parametro fondamentale per valutare l’accuratezza e l’efficacia dei modelli di visione artificiale.

Comprensione dell’IoU nel rilevamento di oggetti

Nel contesto del rilevamento di oggetti, l’IoU gioca un ruolo fondamentale nella valutazione dell’accuratezza della localizzazione delle previsioni. Confrontando la sovrapposizione tra i riquadri di delimitazione previsti e quelli reali, IoU fornisce informazioni dettagliate sulle prestazioni del modello.

Osservazioni e approfondimenti

L’analisi delle previsioni provenienti da più modelli rivela sfumature nelle loro prestazioni. I modelli con valori IoU più elevati dimostrano un migliore allineamento con le annotazioni di base, indicando una precisione di localizzazione superiore. Tuttavia, è essenziale considerare i casi in cui valori IoU elevati potrebbero non implicare necessariamente previsioni ottimali, come esemplificato dai casi di interferenza di fondo.

Progettazione di metriche IoU

La metrica IoU è meticolosamente realizzata per affrontare le complessità delle attività di rilevamento degli oggetti. Penalizzando le previsioni che non riescono a catturare le regioni di verità o che si estendono oltre esse, l’IoU garantisce una valutazione equilibrata delle prestazioni del modello.

Approfondimenti sull’analisi qualitativa

Nell’analisi qualitativa delle previsioni nel contesto delle attività di visione artificiale, la soglia dell’Intersezione sull’Unione (IoU) funge da determinante cruciale nella classificazione delle previsioni come Vero Positivo (TP), Falso Positivo (FP) o Falso Negativo (FN). Impostando una soglia IoU specifica, i professionisti possono regolare la severità dei criteri per accettare le previsioni come rilevamenti accurati. Qui, approfondiamo il processo decisionale sfumato coinvolto nella classificazione delle previsioni in base alle soglie IoU.

• Vera determinazione positiva :
  • La classificazione di una previsione come vera positiva dipende dalla soglia IoU scelta. Ad esempio, quando la soglia IoU è impostata su 0,5, la prima previsione è considerata vera positiva.
  • Questa designazione implica che il riquadro di delimitazione previsto si sovrappone sufficientemente al riquadro di delimitazione della verità a terra, soddisfacendo il criterio di soglia IoU per l’accettazione come rilevamento corretto.
• Identificazione falsa positiva :
  • Al contrario, man mano che la soglia IoU diventa più rigorosa, le previsioni che non soddisfano i criteri della soglia vengono classificate come falsi positivi.
  • Ad esempio, quando la soglia IoU viene aumentata a 0,97, la seconda previsione viene classificata come falso positivo. Ciò suggerisce che, sebbene la previsione possa parzialmente sovrapporsi alla verità fondamentale, non riesce a soddisfare l’elevata soglia IoU necessaria per un rilevamento accurato.
• Sensibilità soglia :
  • In particolare, la classificazione delle previsioni è altamente sensibile ai cambiamenti nella soglia IoU. La stessa previsione può passare tra le categorie Vero positivo e Falso positivo in base al valore di soglia.
  • Ad esempio, la seconda previsione, identificata come falso positivo a una soglia di 0,97, può potenzialmente essere classificata come vero positivo a una soglia inferiore di 0,20. Ciò sottolinea l’importanza della selezione della soglia nel determinare l’accuratezza della previsione.
• Considerazioni teoriche :
  • L’analisi teorica sottolinea ulteriormente la natura dinamica della classificazione delle previsioni basata sulle soglie IoU. La terza previsione, che inizialmente potrebbe scendere al di sotto della soglia IoU per la classificazione Vero Positivo, può potenzialmente essere riclassificata come Vero Positivo abbassando sufficientemente la soglia.
• Classificazione basata sui requisiti :
  • È importante sottolineare che la decisione di classificare un rilevamento come vero positivo o falso positivo dipende da requisiti e obiettivi specifici dell’applicazione.
  • Regolando la soglia IoU in base all’equilibrio desiderato tra precisione e richiamo, i professionisti possono personalizzare la classificazione delle previsioni per adattarla alle esigenze specifiche dei loro compiti.

L’analisi qualitativa delle previsioni basate sulle soglie IoU sottolinea l’intricata interazione tra la selezione della soglia, l’accuratezza della previsione e i requisiti dell’applicazione. Comprendendo le implicazioni delle soglie IoU sulla classificazione delle previsioni, i professionisti possono prendere decisioni informate per ottimizzare le prestazioni del modello e migliorare l’efficacia dei sistemi di visione artificiale.

Figura :  Un esempio di calcolo dell’Intersezione sulle unioni per vari riquadri di delimitazione.

Processo decisionale basato su soglie

La determinazione dello stato TP, FP o FN dipende dalla soglia IoU scelta. La regolazione del valore di soglia altera la classificazione delle previsioni, sottolineando la flessibilità e la sensibilità della valutazione basata sull’IoU.

Implicazioni per la valutazione del modello

La metrica IoU funge da pietra angolare per valutare l’accuratezza e l’affidabilità dei modelli di rilevamento e segmentazione degli oggetti. Le sue capacità di analisi qualitativa consentono ai professionisti di prendere decisioni informate riguardo alle prestazioni del modello e alle strategie di perfezionamento.

Intersection over Union (IoU) emerge come uno strumento fondamentale per valutare le previsioni nelle attività di rilevamento e segmentazione degli oggetti. Attraverso l’analisi qualitativa e il processo decisionale basato su soglie, l’IoU consente una valutazione completa del modello, favorendo progressi nella ricerca e nelle applicazioni sulla visione artificiale.

Comprensione dell’intersezione su unione (IoU) nella segmentazione delle immagini: valutazione dell’accuratezza del modello pixel per pixel

Nel campo della segmentazione delle immagini, l’Intersection over Union (IoU) assume un ruolo centrale come metrica primaria per valutare l’accuratezza del modello. A differenza del rilevamento degli oggetti, in cui l’IoU funge da metrica supplementare, nelle attività di segmentazione delle immagini, costituisce la pietra angolare della valutazione del modello a causa della natura delle maschere di segmentazione e dell’analisi a livello di pixel. Qui, approfondiamo le complessità dell’IoU nella segmentazione delle immagini, chiarendone il calcolo e le implicazioni per la valutazione del modello.

• Analisi a livello di pixel :
  • La segmentazione delle immagini implica la delineazione degli oggetti all’interno di un’immagine assegnando ciascun pixel a una classe o categoria specifica. Di conseguenza, le previsioni vengono rappresentate come maschere di segmentazione, che catturano l’estensione spaziale degli oggetti con forme irregolari.
• Definizione di TP, FP e FN :
  • Nel contesto della segmentazione delle immagini, le definizioni di vero positivo (TP), falso positivo (FP) e falso negativo (FN) sono adattate per consentire confronti pixel tra Ground Truth (GT) e maschera di segmentazione (S).
  • (a) Vero Positivo (TP) : Rappresenta l’area di intersezione tra la Ground Truth e la maschera di segmentazione. Matematicamente, TP corrisponde all’operazione logica AND di GT e S.

TP = GT.S

• (b) Falso positivo (FP) : indica l’area prevista al di fuori della Ground Truth. FP viene calcolato come l’OR logico di GT e la segmentazione meno GT.

FP=(GT.+S)-GT

• (c) Falso negativo (FN) : indica il numero di pixel all’interno dell’area Ground Truth che il modello non è riuscito a prevedere. FN è determinata dall’OR logico di GT e dalla segmentazione meno S.

FN=(GT+S)-S

• Calcolo IoU per la segmentazione delle immagini :
  • Analogamente al rilevamento di oggetti, l’IoU nella segmentazione delle immagini quantifica il grado di sovrapposizione tra le regioni previste e quelle reali. Tuttavia, nella segmentazione delle immagini, IoU deriva direttamente da TP, FP e FN, che rappresentano aree o numeri di pixel.
  • IoU viene calcolato come il rapporto tra l’area intersecata (TP) e l’area combinata di previsione (S) e verità sul terreno (GT).

IoU = TP / (TP+FP+FN)

Sfruttando l’IoU nella segmentazione delle immagini, i professionisti possono valutare efficacemente l’accuratezza e le prestazioni del modello, facilitando così i progressi nelle applicazioni di visione artificiale che vanno dall’imaging medico alla guida autonoma. Ciò sottolinea l’importanza dell’IoU come metrica fondamentale nel campo dell’analisi e della segmentazione delle immagini.

Applicazione pratica ed evoluzione

Il percorso di implementazione dell’IoU inizia spesso con l’acquisizione di un set di dati ben strutturato, che consente ai professionisti di affrontare le sfide del mondo reale e affinare la comprensione delle sfumature del rilevamento degli oggetti. Piattaforme come Roboflow sono emerse come risorse inestimabili, offrendo strumenti completi che semplificano la pipeline della visione artificiale. Dalla cura dei set di dati in oltre 40 formati alla formazione con architetture di modelli all’avanguardia e all’implementazione su varie piattaforme, Roboflow consente agli sviluppatori e agli ingegneri del machine learning di migliorare la loro produttività e innovazione.

La praticità dell’IoU si estende alla sua adattabilità nell’addestramento delle reti neurali profonde. Aggiornamenti recenti hanno introdotto implementazioni IoU alternative che possono fungere da funzioni di perdita durante la fase di formazione, colmando ulteriormente il divario tra parametri teorici e applicazione pratica.

Progressi e tendenze recenti

Negli ultimi anni, i progressi nel rilevamento degli oggetti sono stati spinti da innovazioni nella progettazione algoritmica e nelle tecniche computazionali. La serie YOLO, con le sue ultime iterazioni, esemplifica il rapido progresso in questo campo, ottenendo notevole velocità e precisione nel rilevamento di oggetti in tempo reale. Questi modelli hanno perfezionato l’equilibrio tra efficienza computazionale e accuratezza predittiva, rendendoli adatti a un’ampia gamma di applicazioni.

Reti neurali convoluzionali (CNN)

Le reti neurali convoluzionali (CNN) rappresentano uno sviluppo fondamentale nel deep learning, in particolare per attività che coinvolgono l’elaborazione delle immagini e il riconoscimento degli oggetti. Queste reti elaborano le immagini di input attraverso livelli che includono livelli convoluzionali, livelli di pooling e livelli completamente connessi, ciascuno dei quali svolge funzioni distinte dall’estrazione delle caratteristiche alla classificazione.​​​.

Le CNN sono state parte integrante nel progresso delle metodologie di rilevamento degli oggetti, in particolare attraverso R-CNN e i suoi successori, Fast R-CNN e Faster R-CN N. Questi modelli hanno progressivamente migliorato l’efficienza del rilevamento di oggetti ottimizzando il processo di identificazione e classificazione delle regioni di interesse per le immagini. Mentre R-CNN utilizza la ricerca selettiva per proporre regioni, Fast R-CNN migliora questo aspetto utilizzando una mappa di caratteristiche convoluzionali condivisa per la proposta di regione e Faster R-CNN accelera ulteriormente il processo integrando la proposta di regione all’interno della rete stessa.​.

Le recenti innovazioni hanno ampliato l’utilità delle CNN oltre la tradizionale elaborazione delle immagini. Ad esempio, le reti convoluzionali del grafico (GCN) applicano il concetto convoluzionale ai dati strutturati con grafici, facilitando le applicazioni in domini come l’analisi dei social network e la bioinformatica. Questa estensione consente un’estrazione efficace delle funzionalità da ambienti di dati complessi e non strutturati​.

Inoltre, i progressi negli algoritmi di addestramento, come lo sviluppo di meccanismi di attenzione e la normalizzazione dei batch, hanno notevolmente migliorato l’efficienza e l’efficienza delle CNN. Queste innovazioni migliorano le prestazioni del modello migliorando l’attenzione sulle caratteristiche rilevanti e stabilizzando il processo di apprendimento​.

I CNN stanno ora trovando anche applicazioni in domini non visivi, inclusi l’elaborazione di testo e audio, in cui eccellono nel catturare modelli gerarchici e analizzare rispettivamente intricati modelli sonori. Questa versatilità sottolinea l’impatto trasformativo delle CNN in vari campi, dall’elaborazione del linguaggio naturale alla composizione musicale​.

Nel campo della scienza dei materiali, è stata degna di nota l’applicazione di metodi di deep learning, comprese le CNN. Le funzioni di attivazione e le funzioni di perdita sono componenti cruciali che influenzano l’efficienza dell’addestramento e l’accuratezza finale di queste reti. Innovazioni come l’introduzione di nuovi algoritmi di discesa a gradiente e tecniche di normalizzazione esemplificano ulteriormente i progressi nelle metodologie di addestramento della CNN​.

Le reti neurali grafiche (GNN) e i modelli da sequenza a sequenza rappresentano ulteriori espansioni delle capacità della CNN, evidenziando l’adattabilità e l’evoluzione in corso di framework di apprendimento profondo per soddisfare diverse esigenze di analisi dei dati, dalle strutture di dati non euclidei​.

Il continuo sviluppo di CNN e architetture correlate promette ulteriori progressi nell’intelligenza artificiale, offrendo modelli più sofisticati, efficienti e versatili in grado di affrontare compiti complessi in una vasta gamma di discipline.

Analisi completa sulla rete piramidale delle funzionalità e sulle tecnologie correlate

Presenta la rete piramidale (FPN) e il suo significato nel rilevamento di oggetti

La Feature Pyramid Network (FPN) rappresenta un progresso fondamentale nelle tecnologie di rilevamento degli oggetti, in particolare affrontando le sfide poste dalla varianza della scala nelle immagini. I modelli tradizionali come Faster R-CNN erano abili nel rilevare oggetti, ma spesso vacillavano quando gli oggetti apparivano su scale molto diverse. L’innovazione di FPN risiede nella sua architettura, progettata per gestire esattamente questo problema costruendo una piramide di mappe di caratteristiche su più scale. Questo approccio garantisce che gli oggetti, indipendentemente dalla loro scala, vengano rilevati in modo efficace.

La struttura di FPN è elegantemente semplice ma profondamente efficace. Comprende un percorso dal basso verso l’alto, un percorso dall’alto verso il basso e collegamenti laterali. Il percorso dal basso verso l’alto elabora l’immagine di input attraverso strati convoluzionali, riducendo gradualmente le dimensioni spaziali e aumentando la profondità per acquisire informazioni semantiche di alto livello. Il risultato di ciascuna fase in questo percorso funge da insieme di mappe di caratteristiche di riferimento. Il percorso top-down, al contrario, inizia dalla mappa delle caratteristiche di livello più alto e ripristina progressivamente la risoluzione spaziale utilizzando l’up-sampling. Le connessioni laterali fondono quindi queste mappe delle caratteristiche sovracampionate con le loro corrispondenti controparti dal basso verso l’alto, dopo aver allineato le dimensioni del canale attraverso convoluzioni 1×1. Questa fusione è perfezionata da una convoluzione 3×3 per mitigare gli effetti di aliasing dell’up-sampling, culminando in una solida rappresentazione delle caratteristiche multiscala.

Figura: (a) Utilizzo di una piramide di immagini per costruire una piramide di caratteristiche. – Le caratteristiche vengono calcolate su ciascuna scala dell’immagine in modo indipendente, il che è lento. (b) I recenti sistemi di rilevamento hanno scelto di utilizzare solo funzionalità a scala singola per un rilevamento più rapido. (c) Un’alternativa è riutilizzare la gerarchia di caratteristiche piramidali calcolata da un ConvNet come se fosse una piramide di immagini in primo piano. (d) La nostra proposta Feature Pyramid Network (FPN) è veloce come (b) e (c), ma più accurata. In questa figura, le mappe delle caratteristiche sono indicate da contorni blu e i contorni più spessi denotano caratteristiche semanticamente più forti.

YOLO (Guardi solo una volta): rivoluziona la velocità e l’efficienza

YOLO integra la discussione sui progressi nel rilevamento degli oggetti introducendo un cambiamento di paradigma nella velocità e nell’efficienza dell’elaborazione. La sua architettura, basata su una rete neurale completamente convoluzionale (FCNN), elabora l’intera immagine in un unico passaggio in avanti. Questo metodo, a differenza degli approcci tradizionali che generano proposte di regioni prima di rilevare gli oggetti, consente a YOLO di raggiungere velocità notevoli (45 fotogrammi al secondo) e capacità di rilevamento in tempo reale. Il design di YOLO divide l’immagine di input in una griglia, assegnando riquadri di delimitazione e probabilità di classe a ciascuna cella della griglia. Questa analisi completa delle immagini consente a YOLO di sfruttare il contesto globale nella previsione, un vantaggio significativo rispetto ai metodi basati su proposte regionali. Tuttavia, la difficoltà di YOLO nel rilevare oggetti piccoli e raggruppati evidenzia un’area di miglioramento.

Figura : Confronto con altri rilevatori di oggetti in tempo reale,

Evoluzione dell’algoritmo di rilevamento degli oggetti YOLO: da YOLO a YOLO v7

YOLO, acronimo di You Only Look Once, ha rivoluzionato il campo del rilevamento di oggetti con il suo approccio di rete neurale end-to-end, che prevede simultaneamente i riquadri di delimitazione e le probabilità delle classi. Introdotto nel 2015, YOLO si è discostato dai tradizionali metodi di rilevamento di oggetti, come Faster RCNN, eseguendo previsioni con un singolo livello completamente connesso, portando a notevoli capacità di rilevamento in tempo reale. Sin dal suo inizio, YOLO ha subito un’evoluzione significativa, dando origine a diverse iterazioni, ciascuna delle quali ha migliorato la velocità, la precisione e la versatilità del modello.

L’architettura di YOLO è incentrata su una rete neurale convoluzionale profonda (CNN), inizialmente pre-addestrata su ImageNet. Questa rete dorsale, comprendente tipicamente 20 strati di convoluzione, è atta a rilevare oggetti aggiungendo strati di convoluzione e completamente connessi. YOLO divide le immagini di input in una griglia S × S, in cui ciascuna cella della griglia prevede riquadri di delimitazione e punteggi di confidenza per gli oggetti rilevati. In particolare, YOLO utilizza la soppressione non massima (NMS) per perfezionare il rilevamento degli oggetti rimuovendo i riquadri di delimitazione ridondanti.

L’evoluzione di YOLO inizia con YOLO v2, noto anche come YOLO9000, introdotto nel 2016. YOLO v2 migliora il suo predecessore incorporando scatole di ancoraggio per rilevare una gamma più ampia di classi e scale di oggetti. Inoltre, adotta la normalizzazione batch, l’addestramento multiscala e una funzione di perdita rivista, che culmina in una maggiore precisione di rilevamento.

Nel 2018, YOLO v3 è emerso con ulteriori progressi, sfruttando l’architettura Darknet-53 e presentando reti piramidali (FPN). YOLO v3 perfeziona le scatole di ancoraggio per adattarsi a diverse dimensioni e proporzioni di oggetti, introducendo FPN per rilevare oggetti su più scale, migliorando così le prestazioni su oggetti di piccole dimensioni.

YOLO v4, introdotto nel 2020, segna un allontanamento dal lavoro originale di Joseph Redmond, ma continua a migliorare le capacità di rilevamento degli oggetti. Utilizzando l’architettura CSPNet e la funzione di perdita GHM, YOLO v4 ottiene risultati all’avanguardia migliorando la generazione di ancoraggi e risolvendo set di dati sbilanciati.

L’introduzione di YOLO v5 nello stesso anno introduce l’architettura EfficientDet e le scatole di ancoraggio dinamiche, portando a precisione e generalizzazione superiori. YOLO v5 utilizza il pooling piramidale spaziale (SPP) e la funzione di perdita CIoU per perfezionare ulteriormente il rilevamento degli oggetti, superando le versioni precedenti in termini di prestazioni.

Nel 2022, YOLO v6 introduce l’architettura EfficientNet-L2 e le dense scatole di ancoraggio, semplificando ulteriormente il rilevamento degli oggetti con una maggiore efficienza computazionale. Nonostante questi progressi, YOLO v7, l’ultima iterazione, continua a perfezionare il modello con nove scatole di ancoraggio e funzione di perdita focale. Operando a risoluzioni più elevate e raggiungendo velocità di elaborazione notevoli, YOLO v7 mantiene una precisione competitiva affrontando varie limitazioni delle versioni precedenti.

Tuttavia, YOLO v7, come i suoi predecessori, deve affrontare sfide nel rilevamento di piccoli oggetti, nella gestione di scale diverse e nell’adattamento alle mutevoli condizioni ambientali. Inoltre, le sue richieste computazionali potrebbero limitare l’implementazione su dispositivi con risorse limitate.

Guardando al futuro, l’imminente rilascio di YOLO v8 promette funzionalità aggiuntive e miglioramenti delle prestazioni. Con i continui progressi, YOLO rimane in prima linea nel rilevamento di oggetti, offrendo una soluzione versatile per applicazioni in tempo reale in vari domini.

Mentre l’evoluzione di YOLO continua, sottolinea l’incessante ricerca dell’innovazione nell’apprendimento automatico e nella visione artificiale, plasmando il futuro dei sistemi intelligenti.

RetinaNet: padroneggiare il rilevamento di oggetti densi e su piccola scala

RetinaNet si distingue come un potente rilevatore monostadio, soprattutto per oggetti densi e di piccola scala, innovando sulle basi gettate da FPN e introducendo la perdita focale. La sua architettura è costruita attorno a quattro componenti chiave: un percorso dal basso verso l’alto (rete dorsale), un percorso dall’alto verso il basso con connessioni laterali per la fusione delle funzionalità, una sottorete di classificazione e una sottorete di regressione. Questo design consente a RetinaNet di fornire rilevamenti precisi su scale e densità variabili, segnando un significativo passo avanti nella ricerca sul rilevamento di oggetti.

SSD (rivelatore MultiBox a scatto singolo): rilevamento in tempo reale con funzionalità multi-scala

L’SSD risponde ulteriormente all’esigenza di velocità ed efficienza nel rilevamento degli oggetti. Eliminando la necessità di una rete di proposte regionale separata e sfruttando funzionalità multiscala e caselle predefinite, SSD raggiunge un ottimo equilibrio tra velocità e precisione. La capacità di questo modello di utilizzare immagini a risoluzione inferiore per il rilevamento sottolinea la sua idoneità per applicazioni che richiedono elaborazione in tempo reale.

• SDD300 : 59 FPS con mAP 74,3%
• SDD500 : 22 FPS con mAP 76,9%
• R-CNN più veloce : 7 FPS con mAP 73,2 %
• YOLO : 45 fps CON Mappa 63,4%

Flusso ottico: miglioramento dell’analisi del movimento e del monitoraggio in tempo reale

Il flusso ottico, la tecnica per stimare il movimento tra due fotogrammi video consecutivi, svolge un ruolo cruciale in varie applicazioni, tra cui la compressione video, la stabilizzazione e il riconoscimento delle azioni. La sua rilevanza per il rilevamento e il tracciamento degli oggetti, in particolare in scenari come la navigazione dei droni per evitare gli ostacoli, dimostra la versatilità delle tecnologie di visione artificiale nell’affrontare problemi complessi del mondo reale.

I progressi nelle tecnologie di rilevamento degli oggetti, esemplificati dallo sviluppo di FPN, YOLO, RetinaNet, SSD e analisi del flusso ottico, rappresentano passi avanti significativi nel campo della visione artificiale. Ciascuna tecnologia affronta sfide specifiche, dalla variazione di scala alle esigenze di elaborazione in tempo reale, evidenziando la natura dinamica della ricerca e dello sviluppo in questo settore. Man mano che queste tecnologie si evolvono, aprono la strada ad applicazioni innovative in diversi settori, spingendo continuamente i confini di ciò che è possibile nell’imaging e nell’analisi digitale.

La rapida evoluzione degli UAV e l’algoritmo YOLO per il riconoscimento del bersaglio

Negli ultimi anni, l’ industria dei veicoli aerei senza pilota (UAV) ha assistito a un rapido sviluppo, con gli UAV sempre più utilizzati in vari settori. Gli UAV di livello consumer, noti per il loro basso costo e la facilità d’uso, hanno trovato applicazioni nella fotografia aerea, nel monitoraggio del traffico, nella ricognizione militare, nell’agricoltura, nell’edilizia e altro ancora, migliorando significativamente l’efficienza e la comodità operativa. Nonostante questi progressi, l’utilizzo di algoritmi di riconoscimento del bersaglio come You Only Look Once (YOLO) per rilevare piccoli bersagli dalla prospettiva UAV presenta sfide sostanziali.

L’algoritmo YOLO: una pietra angolare nel riconoscimento delle immagini

YOLO, acronimo di “You Only Look Once”, è diventato una pietra miliare nel campo del riconoscimento delle immagini, guadagnando un’attenzione diffusa per la sua applicazione nelle attività di riconoscimento delle immagini con droni e telerilevamento. L’inizio di YOLOv1 nel 2015 da Redmon et al. ha segnato una pietra miliare significativa, seguita dalle versioni successive tra cui YOLOv2, YOLOv3 e YOLOv4 introdotte da Bochkovskiy et al. nel 2020. L’evoluzione è continuata con lo sviluppo di YOLOv5 e dei suoi successori, ciascuna versione contribuendo ai progressi nella visione artificiale.

Sfide nel rilevamento di bersagli di piccole dimensioni

Il rilevamento di piccoli bersagli da parte degli UAV è particolarmente impegnativo a causa delle dimensioni minuscole dei bersagli rispetto all’immagine complessiva, spesso inferiori allo 0,12% secondo le definizioni SPIE. Questa limitazione pone ostacoli significativi alle attività di riconoscimento dei bersagli, richiedendo innovazione e miglioramento continui negli algoritmi di rilevamento.

Innovazioni e miglioramenti negli algoritmi YOLO

Studi recenti si sono concentrati sul miglioramento degli algoritmi YOLO per migliorare le prestazioni nelle applicazioni basate su UAV. Le innovazioni includono l’integrazione di nuovi elementi strutturali, teste di previsione per il rilevamento di oggetti multiscala e meccanismi di attenzione come il Convolutional Block Attention Module (CBAM) per identificare le regioni di interesse in scene densamente popolate. Ulteriori miglioramenti riguardano l’utilizzo di strutture di rete leggere, funzioni di attivazione adattativa e moduli di convoluzione specializzati per migliorare le capacità di rilevamento di piccoli bersagli.

YOLOv5s-pp: un approccio avanzato per la prospettiva UAV

Basandosi su questi progressi, questo articolo introduce YOLOv5s-pp, un algoritmo di rilevamento di bersagli di piccole dimensioni ottimizzato per le prospettive UAV. L’algoritmo incorpora il meccanismo di attenzione CA, la funzione di attivazione adattiva Meta-ACON, il modulo SPD Conv e una testina di rilevamento ottimizzata. Questi miglioramenti mirano a migliorare le prestazioni di riconoscimento affrontando problemi come le dipendenze a lunga distanza e la rappresentazione efficiente di informazioni a grana fine. I risultati sperimentali dimostrano un miglioramento significativo in [email protected] sul set di dati VisDrone2019-DET, evidenziando l’efficacia di YOLOv5s-pp in compiti di rilevamento di piccoli bersagli.

Figura . Diagramma della struttura generale di YOLOv5s.

Miglioramento del rilevamento di piccoli oggetti nelle immagini aeree dei droni

Il rilevamento di oggetti nelle immagini aeree dei droni presenta sfide uniche rispetto al rilevamento generale delle immagini. La dimensione degli oggetti nelle immagini aeree tende ad essere relativamente piccola, la loro distribuzione è incerta e possono variare notevolmente in densità, portando a distribuzioni non uniformi e numerosi oggetti sovrapposti. Per affrontare queste sfide, i ricercatori hanno approfondito tecniche specializzate per il rilevamento di piccoli oggetti.

In uno studio denominato [21], l’ approccio VariFocal sostituisce la funzione di perdita binaria di entropia incrociata con l’obiettivo di affrontare il problema della distribuzione irregolare del campione, migliorando così il ricordo del rilevamento. Inoltre, viene introdotto il meccanismo di Coordinating Attention (CA) per migliorare la precisione del rilevamento concentrandosi sulle caratteristiche pertinenti.

Un altro notevole progresso, descritto in [22], è il Cross-Layer Context Fusion Module (CCFM) , che migliora la capacità di rappresentazione delle informazioni sulle caratteristiche e la capacità di riconoscimento della rete integrando informazioni di contesto da varie scale in parallelo. Lo Spatial Information Enhancement Module (SIEM) completa tutto ciò preservando in modo adattivo le informazioni spaziali deboli cruciali per il rilevamento di piccoli oggetti.

Le scatole di ancoraggio, come discusso in [23], sono impiegate in base alle proporzioni delle scatole di verità a terra, fornendo informazioni preliminari sulle forme degli oggetti alla rete. L’uso dell’Hard Sample Mining Loss (HSM Loss) aiuta a guidare i processi di apprendimento e a fornire informazioni preliminari relative alla forma.

Inoltre, in [24], campi recettivi multiscala vengono utilizzati per catturare informazioni spaziali appropriate, migliorando così le capacità di estrazione delle caratteristiche. L’introduzione dei sottomoduli Segmentation Fusion (SF) e dei moduli Fast Multi-Scale Fusion (FMF) serve a ottimizzare i processi di fusione delle informazioni.

Basandosi su questi progressi, un recente articolo mira ad affrontare le sfide legate al rilevamento di oggetti piccoli e distribuiti in modo non uniforme nelle immagini aeree dei droni. Sfruttando il modello di rete Yolov5s come algoritmo di base, i ricercatori introducono la funzione di attivazione adattiva Meta-ACON. Questa funzione regola dinamicamente il grado lineare o non lineare della funzione di attivazione in base ai dati di input, facilitando l’apprendimento completo delle funzionalità.

Per mitigare la perdita di informazioni a grana fine attribuita alla convoluzione tra strati e alle inefficienze nella rappresentazione delle caratteristiche, lo studio incorpora il modulo SPD Conv nell’architettura di rete integrata. Questo modulo migliora l’efficienza della rappresentazione delle caratteristiche, particolarmente importante per il rilevamento di piccoli oggetti.

In risposta alla sfida del rilevamento di oggetti di piccole dimensioni, la testa di rilevamento è stata ottimizzata adottando un design più piccolo, riducendo la perdita complessiva e riducendo al minimo i rilevamenti mancati e i falsi positivi.

Inoltre, per combattere la perdita di informazioni dovuta alle dipendenze a lungo raggio, il documento introduce il meccanismo di attenzione della CA. Questo leggero meccanismo di attenzione opera contemporaneamente nelle dimensioni di canale e spaziali, rafforzando le capacità di estrazione delle caratteristiche.

Miglioramento del rilevamento di bersagli piccoli con l’algoritmo YOLOv5s-pp: panoramica e analisi delle prestazioni

L’ottimizzazione dell’algoritmo YOLOv5s-pp rispetto al suo predecessore, YOLOv5s, comprende quattro aspetti chiave: l’utilizzo della funzione di attivazione Meta-ACON, l’incorporazione del meccanismo di attenzione CA, il perfezionamento della piccola testa di rilevamento del bersaglio e l’integrazione dell’algoritmo Modulo Conv. SPD. Questi miglioramenti rafforzano collettivamente le prestazioni di riconoscimento del modello, in particolare nelle attività di rilevamento di bersagli di piccole dimensioni.

La funzione di attivazione Meta-ACON si distingue come un miglioramento fondamentale, migliorando la capacità di generalizzazione e la robustezza del modello. Regolando in modo adattivo il grado di attivazione lineare o non lineare in base ai dati di input, Meta-ACON facilita l’apprendimento completo delle funzionalità, migliorando così la capacità del modello di generalizzare su diversi set di dati.

Inoltre, l’introduzione del meccanismo di attenzione CA aumenta l’attenzione del modello sulle caratteristiche critiche, migliorando la sua capacità di discernere informazioni pertinenti in contesti complessi. Questo leggero meccanismo di attenzione opera contemporaneamente nelle dimensioni del canale e dello spazio, dirigendo efficacemente l’attenzione del modello su caratteristiche rilevanti cruciali per un rilevamento accurato.

Figura A.  Diagramma della struttura generale di YOLOv5s-pp.

Inoltre, l’ottimizzazione della testa di rilevamento dei bersagli piccoli gioca un ruolo significativo nel migliorare la capacità del modello di rilevare oggetti di piccole dimensioni. Utilizzando una testina di rilevamento più piccola, la perdita complessiva viene ridotta, con conseguente minor numero di rilevamenti mancati e falsi positivi, migliorando così la precisione e il richiamo del modello nel rilevamento di target più piccoli.

Inoltre, l’integrazione del modulo SPD Conv migliora ulteriormente la capacità di rappresentazione delle caratteristiche del modello. Mitigando la perdita di informazioni a grana fine attribuita alla convoluzione tra strati e alle inefficienze nella rappresentazione delle caratteristiche, il modulo SPD Conv contribuisce a un’estrazione delle caratteristiche più completa e accurata, particolarmente cruciale per le attività di rilevamento di piccoli oggetti.

La struttura complessiva della rete di YOLOv5s-pp, come illustrato nella Figura A, mostra un certo aumento in profondità rispetto al suo predecessore, YOLOv5s. Di conseguenza, il numero di parametri nel modello aumenta di circa 3,3 milioni. Anche se questa espansione in profondità e parametri comporta in genere una diminuzione della velocità di inferenza a causa dei maggiori requisiti computazionali, l’obiettivo rimane quello di ottenere prestazioni superiori nel rilevamento di bersagli piccoli con un aumento minimo della complessità.

L’algoritmo YOLOv5s-pp rappresenta un progresso significativo nelle capacità di rilevamento di bersagli di piccole dimensioni. Incorporando tecniche avanzate come la funzione di attivazione Meta-ACON, il meccanismo di attenzione CA, la testa di rilevamento ottimizzata e il modulo SPD Conv, il modello dimostra prestazioni di riconoscimento migliorate e una maggiore precisione nel rilevamento di piccoli oggetti all’interno delle immagini aeree dei droni. Nonostante il leggero aumento della complessità del modello, i vantaggi complessivi in ​​termini di precisione di rilevamento giustificano gli sforzi di ottimizzazione, aprendo la strada ad algoritmi di rilevamento di piccoli bersagli più efficaci ed efficienti nelle applicazioni di telerilevamento.

Immagini di scene reali catturate dal punto di vista di un UAV

Nella Figura C e nella Figura D vengono presentate le immagini di scene reali catturate dal punto di vista di un UAV, che mostrano le prestazioni comparative dei modelli YOLOv5s e YOLOv5s-pp sia in scenari diurni che notturni.

La Figura C illustra le osservazioni da un ambiente notturno, in cui il modello YOLOv5s non riesce a riconoscere un veicolo posizionato più lontano nell’angolo in alto a sinistra dell’immagine. Tuttavia, il modello YOLOv5s-pp mostra prestazioni superiori rilevando in modo fluido tutti i veicoli raffigurati nell’immagine. Ciò evidenzia la maggiore capacità di riconoscimento del modello YOLOv5s-pp, in particolare in condizioni di scarsa illuminazione dove i modelli convenzionali potrebbero avere difficoltà a distinguere oggetti distanti.

Nella Figura D , una serie di confronti di test rivela notevoli differenze nel rilevamento di bersagli piccoli tra i due modelli. Il modello YOLOv5s-pp dimostra una capacità superiore di identificare bersagli piccoli, particolarmente evidente in autostrada dove rileva bersagli più piccoli rispetto al modello YOLOv5s. Inoltre, il modello YOLOv5s mostra un significativo sottorilevamento dei veicoli relativamente più piccoli e più lontani nell’immagine. In prossimità dei caselli raffigurati nelle immagini successive, il modello YOLOv5s ancora una volta non riesce a rilevare completamente i veicoli posizionati a distanza, mentre il modello YOLOv5s-pp rileva con successo più bersagli. Queste osservazioni sottolineano le prestazioni di rilevamento migliorate del modello YOLOv5s-pp, in particolare in scenari che coinvolgono bersagli piccoli o distanti.

Nel complesso, l’analisi comparativa delle immagini della scena reale riafferma la prestazione superiore del modello YOLOv5s-pp nel rilevamento di piccoli bersagli sia in ambienti diurni che notturni. La sua capacità di riconoscimento migliorata, in particolare per oggetti distanti e piccoli, lo posiziona come una soluzione promettente per attività di rilevamento di piccoli bersagli nelle immagini aeree dei droni.

Figura C. Grafico dei risultati del test per l’esempio in un ambiente diurno (basato sul set di dati UAVDT). (a) mostra i risultati del test per il modello yolov5s e (b) mostra i risultati del test per il modello yolov5s-pp.

Figura D. Grafico dei risultati del test per l’esempio in ambiente notturno (basato sul set di dati UAVDT). (a) mostra i risultati del test per il modello yolov5s e (b) mostra i risultati del test per il modello yolov5s-pp.

Figura B. Grafico dei risultati del test per l’esempio in un ambiente diurno (basato sul set di dati VisDrone2019-DET). (a) mostra i risultati del test per il modello yolov5s e (b) mostra i risultati del test per il modello yolov5s-pp.

In sintesi, il continuo perfezionamento e integrazione di tecniche avanzate come funzioni di attivazione adattiva, moduli di convoluzione specializzati e meccanismi di attenzione promettono di superare le complesse sfide associate al rilevamento di piccoli oggetti nelle immagini aeree dei droni. Questi progressi non solo migliorano la precisione del rilevamento, ma contribuiscono anche al campo più ampio della visione artificiale nelle applicazioni di telerilevamento.

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collegamento di riferimento:

• https://soldrones.com/blog/search-and-rescue-drones/
• https://towardsai.net/p/machine-learning/computer-vision-2023-recaps-and-2024-trends
• https://viso.ai/deep-learning/object-detection/
• https://dronedj.com/2023/07/12/dji-drone-search-rescue-map/
• https://pixoneye.com/drones-trends/
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• https://www.mdpi.com/2072-4292/15/14/3583
• https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8915099/
• https://www.mathworks.com/help/radar/ug/target-recognition-from-sar-images-using-deep-learning.html
• https://www.mdpi.com/2072-4292/13/17/3493

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