Fotografie delle facciate
Immagini organizzate, normalizzate e annotate nei formati YOLO e COCO, con set distinti per addestramento, validazione e test.
Computer Vision
Immagine illustrativaIL PROGETTO IN DETTAGLIO
Contesto e obiettivo.
Il progetto realizza una soluzione AI completa per rilevare difetti strutturali nelle facciate degli edifici. Il cliente aveva bisogno di un sistema affidabile per sostituire le ispezioni manuali, ridurre i tempi di elaborazione e migliorare la qualità della documentazione. Il modello finale ha superato il 95% di precisione, permettendo di individuare i difetti in modo rapido e coerente su migliaia di immagini.
Il problema da risolvere.
Le ispezioni tradizionali delle facciate erano lente, poco uniformi e richiedevano la revisione manuale di grandi raccolte di immagini. Il cliente aveva bisogno di una pipeline automatizzata capace di organizzare i dati, rilevare diversi tipi di difetti e generare report standardizzati per i team di ingegneria.
Come ho affrontato il progetto.
Il progetto offre un flusso completo: preparazione del dataset, addestramento di un modello YOLO e applicazione desktop Windows per caricare immagini, visualizzare i rilevamenti, modificare i risultati ed esportare report Word automatici. Il sistema offre elevata precisione, maggiore produttività e documentazione delle ispezioni completamente tracciabile.
IL FUNZIONAMENTO
Dai dati al risultato.
Modello e revisione
Rilevamento dei difetti con YOLO personalizzato e possibilità di verificare e correggere le annotazioni nell’applicazione desktop.
Report di ispezione
Risultati riuniti in documentazione Word standardizzata, insieme al modello, ai pesi e agli strumenti di esecuzione.
Schema descrittivo del flusso di lavoro del progetto.
03 / SVILUPPO
Le fasi del progetto.
3 fasi, dalla preparazione iniziale agli strumenti da consegnare.
01FASE
Preparazione e annotazione del dataset
Creazione di un dataset pulito, bilanciato e completamente annotato per le cinque categorie di difetti. Include revisione dei dati, normalizzazione, standardizzazione delle immagini, annotazione manuale di circa 1.000 immagini, generazione di file YOLO e COCO e suddivisione in addestramento, validazione e test.
02FASE
Addestramento e valutazione del modello
Addestramento di un modello YOLO personalizzato sul dataset annotato per rilevare e classificare i difetti strutturali. Include preelaborazione, ottimizzazione degli iperparametri, valutazione delle prestazioni ed esempi di predizioni. Consegna: pesi del modello, report delle metriche e script di addestramento.
03FASE
App desktop, fine tuning e generazione di report Word
Adattamento del modello con immagini aggiuntive e integrazione in un’applicazione desktop Windows. L’app permette di caricare immagini, visualizzare i rilevamenti, modificare i risultati e generare automaticamente report Word. Consegna: modello ottimizzato, applicazione .exe completa e documentazione.
04 / RISULTATI E CONSEGNA
Il risultato del lavoro.
Il progetto realizza una pipeline AI completa e pronta per la produzione, capace di elaborare grandi volumi di immagini di facciate con una precisione di rilevamento superiore al 95% . Il cliente beneficia di ispezioni più rapide, classificazione coerente dei difetti e reportistica completamente automatizzata.
- Riduzione significativa del tempo di revisione manuale
- Documentazione standardizzata per i team di ingegneria
- Maggiore affidabilità e ripetibilità rispetto all’ispezione umana
- Sistema scalabile, pronto per estensioni future e nuove categorie di difetti
Le prestazioni riportate descrivono i risultati indicati nella scheda originale e i dati di quel progetto. Accuratezza e tempi di elaborazione dipendono da dataset, hardware e condizioni di test.
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