Il nostro sistema di visione artificiale sta diventando sempre più efficiente, con una pipeline modulare e parallela che comunica in modo fluido. Quest’anno abbiamo semplificato il modello di Object Detection, passando a un GMM (Gaussian Mixture Model) per rilevare le anomalie, invece di usare il pesante YOLOv8.
Il modello identifica i colori dominanti nell’immagine e segnala come anomalie gli oggetti fuori dalla distribuzione normale. Per ridurre i falsi positivi, usiamo heuristics matematici e un fuzzy clustering che scarta i movimenti non coerenti (come droni o giudici). Inoltre, il sistema prioritizza le aree non esplorate per ottimizzare i punti guadagnati durante i drop.
La mappatura è stata ottimizzata usando keypoints e GPS per migliorare l’efficienza.
Il sistema è ancora in fase di perfezionamento, ma ogni passo ci avvicina a un modello sempre più preciso e performante!
