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Visione artificiale e analytics per il contrasto della pandemia

Il CeMeDi, Centro medico e diagnostico di Torino, si è affidato alla tecnologia di visione e di analytics di Iconsulting, per prevenire il contagio all’interno dei suoi spazi, gestendo al meglio la convivenza assicurando il distanziamento fisico.

L’obiettivo di CeMeDi era di continuare a fornire assistenza sanitaria ai propri pazienti, garantendo al contempo la sicurezza degli spazi comuni del Centro, con strumenti innovativi ed avanzati.

Con la soluzione di Object Detection Analytics (ODA) di Iconsulting, la struttura sanitaria è in grado di controllare il corretto comportamento delle persone all’interno dei suoi spazi, sfruttando i dati raccolti in tempo reale attraverso l’analisi costante di immagini e video ripresi dalle webcam.

Come funziona la visione artificiale

Nello specifico, a partire dai dati catturati dalle telecamere l’algoritmo consente di conoscere il numero di persone presenti all’interno dei locali e di comprendere se il distanziamento è sufficiente per evitare il contagio.

Il sistema verifica anche l’utilizzo dei dispositivi di protezione e gestisce il controllo degli accessi e le possibili code.

Oda realizza analisi statistiche, attraverso una dashboard dedicata, con la possibilità di visualizzare i trend e di monitorare i KPI.

La soluzione full cloud e data driven, è sviluppata e integrata con i servizi di Amazon Web Services, utilizzando risorse on demand e sistemi totalmente scalabili.

Dettaglio non trascurabile è che tutto ciò avviene nel pieno rispetto della privacy: le immagini non vengono mai memorizzate, ma si raccolgono e analizzano solamente i dati da esse ricavati, che vengono archiviati e gestiti in modo responsabile, con un utilizzo limitato allo scopo per il quale l’Object Detection Analytics è adottato.

La tecnologia è tailor-made e personalizzabile a seconda delle esigenze e del contesto di applicazione.

La rilevazione degli oggetti, infatti, può essere utile anche in altri settori, quali il retail per ricavare dati direttamente dagli scaffali, l’automotive per consentire alle self-driving car di riconoscere un segnale di stop o di distinguere i pedoni dagli oggetti, ed infine l’healthcare per il rilevamento automatizzato di rotture ossee, anomalie delle cellule e molto altro.

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