8 idee per progetti di visione artificiale divertenti per principianti [2022]

L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico hanno molteplici rami e la visione artificiale è tra le più importanti. Uno dei modi migliori per imparare la visione artificiale è completare progetti di visione artificiale. Ecco perché, in questo articolo, abbiamo condiviso le nostre migliori idee per progetti di visione artificiale. Sono per vari livelli di abilità, quindi puoi scegliere un progetto (o più progetti) in base alle tue competenze. Iniziamo.

Le nostre migliori idee per progetti di visione artificiale

1. Esegui il rilevamento dei volti sulle tue foto di famiglia

Il rilevamento dei volti è tra le idee di progetto di visione artificiale più popolari. Ha applicazioni in molte aree, sicurezza, social media, assistenza sanitaria, ecc. Che tu sia un principiante o uno sviluppatore avanzato, puoi trovare facilmente un progetto di rilevamento dei volti su cui lavorare. Il rilevamento dei volti è una sezione considerevole della visione artificiale e, se vuoi diventare un esperto, dovresti lavorare su diversi progetti di rilevamento dei volti.

Se sei un principiante, dovresti iniziare con la libreria Face Recognition in Python . È una libreria facile da usare con comandi diretti per specifiche implementazioni di riconoscimento facciale. Tuttavia, dovresti avere esperienza nella programmazione in Python per usare questa libreria. Questa libreria ha un semplice comando face_recognition, che ti consente di identificare rapidamente i volti.

D'altra parte, se sei un programmatore avanzato, puoi utilizzare OpenCV per eseguire l'identificazione del viso nelle immagini. Puoi combinare la libreria Face Recognition con altre librerie Python per creare soluzioni più complesse.

Come rendere il progetto più impegnativo

Puoi sviluppare un modello che identifichi i volti nei video. D'altra parte, puoi insegnare al tuo modello a riconoscere le persone nelle foto di gruppo. Ciò significa che il modello dovrebbe riconoscere la persona presente nell'immagine. Per questo, dovresti addestrare il modello con un set di dati personalizzato delle immagini delle persone che vuoi che il modello riconosca.

2. Crea una soluzione per il conteggio delle persone

Il conteggio delle persone è un'applicazione importante della tecnologia di visione artificiale. Con la recente pandemia, il valore delle soluzioni per il conteggio delle persone è aumentato notevolmente. Puoi usare OpenCV e Python per costruire un modello per calcolare il numero totale di persone presenti in un'immagine.

Una soluzione per il conteggio delle persone può essere determinante nel mondo attuale in cui il distanziamento sociale è vitale per la sopravvivenza. Come principiante, dovresti prima iniziare con un semplice modello di misurazione delle persone in grado di contare il numero di persone presenti in un'immagine.

Come rendere il progetto più impegnativo

Se vuoi rendere questo progetto più complicato o avanzato, puoi aggiungere più funzionalità. Ad esempio, crea una soluzione che conta il numero di persone presenti in un luogo pubblico per far rispettare le regole di distanziamento sociale. Ci sarebbe una certa quantità di persone oltre la quale sarebbe improbabile che si seguisse un adeguato distanziamento sociale.

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3. Esercitati con il riconoscimento degli oggetti con il set di dati Open Images

Se sei un principiante e non hai mai lavorato su progetti di elaborazione delle immagini, dovresti familiarizzare con Open Images Dataset di Google. È una raccolta di circa nove milioni di immagini diverse contenenti ricche annotazioni. Le foto sono di vario tipo e molte hanno anche scene complesse di più oggetti. Ha riquadri di delimitazione degli oggetti, relazioni visive, annotazioni di etichette e molte cose che lo rendono perfetto per qualsiasi appassionato di visione artificiale.

Puoi addestrare i tuoi modelli con Open Images Dataset.

Impara: Classificazione delle immagini Tensorflow 2.0

4. Eseguire la classificazione delle immagini su CIFAR-10

La classificazione delle immagini è un'importante applicazione di apprendimento profondo della visione artificiale. Per lavorare su questo progetto, dovresti avere familiarità con Python, Keras e TensorFlow. È possibile utilizzare il set di dati CIFAR-10 per eseguire la classificazione delle immagini. Ha più di 60.000 immagini con dieci classi target.

Ogni classe target ha 6.000 immagini. Le foto presenti in questo set di dati hanno una risoluzione relativamente bassa, quindi puoi testare più algoritmi senza dover affrontare problemi tecnici. La classificazione delle immagini si concentra sulla separazione dei pixel di un'immagine in base alle classi a cui appartengono.

Dovresti costruire una rete neurale convoluzionale attraverso Keras per completare questo progetto.

Non dovrai scaricare il set di dati CIFAR-10 separatamente se hai già Keras. Questo perché è presente nel modulo dei set di dati.

Lavorando a questo progetto, imparerai molto sulla classificazione delle immagini. Potrai anche utilizzare TensorFlow e Keras, due degli strumenti di intelligenza artificiale più importanti del settore. Lavorare su questo progetto ti aiuterà a esplorare le loro caratteristiche e funzionalità.

Come rendere il progetto più impegnativo

Per rendere questo progetto più impegnativo, puoi aggiungere una GUI alla tua soluzione. La GUI (interfaccia utente grafica) consentirebbe a un utente di inserire immagini nel set di dati di test del modello per l'analisi. Dovresti avere familiarità con la libreria Tkinter di Python per creare la GUI. In questo modo, avresti una soluzione software funzionante in grado di eseguire la classificazione delle immagini sui set di dati desiderati.

5. Rileva i colori nelle immagini

Il rilevamento dei colori nelle immagini è una parte cruciale della visione artificiale. Può sembrare facile da fare, ma di certo non lo è. Esistono molte applicazioni per un modello di rilevamento del colore. Ad esempio, puoi usarlo nel software di fotoritocco. Il rilevamento del colore è una parte enorme della schermatura verde, che è diventata piuttosto popolare nel settore dei media e dell'intrattenimento.

L'obiettivo del tuo modello sarebbe quello di rilevare ogni colore presente in un'immagine. Puoi utilizzare il set di dati Google-512 per addestrare il tuo modello. È una raccolta di immagini Internet separate in base ai loro colori primari e ha colori nero, rosso, bianco, giallo, arancione, blu, grigio, viola, rosa e marrone. Puoi ottenere il set di dati di Google-512 qui.

Checkout: idee per progetti di intelligenza artificiale

Come rendere il progetto più impegnativo

Come accennato in precedenza, lo screening verde è probabilmente l'applicazione più popolare della tecnologia di rilevamento del colore. Gli schermi verdi sono, come suggerisce il nome, schermi di colore verde. Consentono agli utenti di cambiare lo sfondo di un'immagine o di un video in qualsiasi foto o video desiderato. Il software identificherebbe quindi il colore verde dello schermo e lo sostituirà con l'immagine o il video selezionato. Puoi costruire un modello che assomigli allo schermo verde.

6. Impara il monitoraggio degli oggetti

Il tracciamento degli oggetti è un'applicazione di livello avanzato della visione artificiale. Sebbene nel nostro elenco abbiamo principalmente discusso di progetti di elaborazione delle immagini, questo progetto si concentra sull'analisi video. Un modello di tracciamento degli oggetti identificherebbe e traccerebbe un oggetto specifico in un video. Il modello esegue due compiti particolari nel rilevamento degli oggetti. Deve prevedere lo stato successivo dell'oggetto in base allo stato corrente. Quindi il modello deve correggere lo stato in base alla condizione reale dell'oggetto.

È possibile utilizzare il set di dati TLP per lavorare su questo progetto. Dispone di 50 video ad alta definizione di scenari del mondo reale. Ha più di 400 minuti di varie clip. I creatori del set di dati TLP hanno anche un set di dati più piccolo chiamato TinyTLP. Ha i primi 20 secondi di ogni clip presente nel set di dati TLP. Puoi saperne di più sul set di dati TLP qui .

7. Conta i veicoli in immagini e video

Un sistema di conteggio dei veicoli può essere molto utile per la gestione del traffico. Può essere utile anche per le auto senza conducente. In questo progetto, costruiresti un modello di conteggio dei veicoli in grado di contare il numero di auto e biciclette presenti in un'immagine. Dovrebbe essere in grado di contarli in scenari difficili (immagini con ombre elevate o occlusioni). Per lavorare su questo progetto, puoi utilizzare il database delle immagini dei veicoli, una raccolta di oltre 3425 immagini dei veicoli.

Puoi addestrare il tuo modello a riconoscere le auto utilizzando quel set di dati. Dovresti avere familiarità con il riconoscimento degli oggetti prima di iniziare a lavorare su questo progetto. Il database ha anche 3900 immagini di sequenze stradali senza veicoli. Ci sono più classi disponibili nel database delle immagini del veicolo, quindi puoi addestrare il tuo modello in modo rigoroso.

8. Costruisci uno scanner di codici QR

Devi aver notato quanto siano diventati popolari i codici QR negli ultimi anni. UPI, Paytm, PhonePe e altre app di pagamento digitale hanno reso i codici QR molto popolari grazie alle loro semplici implementazioni. Gli scanner di codici QR utilizzano la visione artificiale per l'analisi delle immagini. Quindi, in questo progetto, devi costruire uno scanner di codici QR.

Dovresti usare OpenCV per costruire lo scanner. Ciò significa che dovresti anche avere familiarità con la programmazione in Python prima di iniziare a lavorare su questo progetto. Oltre a OpenCV, utilizzerai pyzbar , in questo progetto, una libreria Python dedicata alla scansione di codici QR e codici a barre.

Lavorare a questo progetto ti farà familiarizzare con le applicazioni del mondo reale della visione artificiale. Inoltre, avresti uno scanner di codici QR operativo che puoi integrare in un altro progetto.

Come rendere il progetto più impegnativo

Per rendere questo progetto più complicato, puoi aggiungere la funzionalità di scansione dei codici a barre nel tuo modello. Esistono differenze sostanziali tra codici a barre e codici QR. Dovresti usare pyzbar per creare uno scanner di codici a barre. Puoi portare questo progetto un ulteriore passo avanti combinando lo scanner di codici QR e lo scanner di codici a barre in un'unica soluzione.

Leggi: Idee per progetti di apprendimento automatico

Ulteriori informazioni sull'intelligenza artificiale e sull'apprendimento automatico

Ci auguriamo che ti sia piaciuto leggere questo articolo sulle idee per progetti di visione artificiale. Se avete domande o suggerimenti su questo argomento, fatecelo sapere. Ci piacerebbe sentirti.

Lavorando su più progetti di visione artificiale, puoi sviluppare le competenze necessarie per diventare un esperto in questo campo. I progetti ti aiutano anche a trovare le tue carenze. Se vuoi saperne di più sulla visione artificiale, puoi visitare il nostro blog.

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Quali progetti di elaborazione delle immagini ti sono piaciuti di più? Hai intenzione di lavorare su un progetto? Fateci sapere nei commenti.