Ispezioni manuali lente
Ore spese a scorrere fotografie e filmati, con risultati che cambiano da un operatore all’altro.
Controllare a occhio migliaia di foto o ore di video è lento, costoso e soggetto a errori: dopo la centesima immagine l’attenzione cala e i difetti passano. Addestro modelli che rilevano oggetti, difetti, persone e targhe in automatico, su immagini e video reali, e li integro negli strumenti che usi già.

Sono le situazioni da cui partono quasi tutti i progetti di Computer Vision. Ognuna ha un costo, in ore e in errori.
Ore spese a scorrere fotografie e filmati, con risultati che cambiano da un operatore all’altro.
Anomalie che arrivano al cliente o al cantiere perché nessuno ha avuto il tempo di controllare tutto.
Video registrati tutto il giorno senza conteggi, statistiche o allarmi utilizzabili.
Computer Vision Engineering per analizzare immagini e video: riconoscimento di oggetti, rilevamento di difetti e organizzazione delle informazioni visive.
Come Computer Vision Engineer, progetto soluzioni partendo dalle immagini disponibili e dalle condizioni in cui il sistema verrà utilizzato. Definiamo cosa rilevare, come preparare i dati e quali risultati misurare.
Il lavoro può comprendere annotazione del dataset, adattamento di modelli esistenti, addestramento e integrazione in applicazioni o API. La revisione dei casi ambigui e la verifica sui dati reali fanno parte del progetto.
Oggetti, difetti, aree di interesse ed eventi in immagini e video.
Correzione prospettica, preelaborazione e preparazione dei contenuti.
Applicazioni desktop, pipeline batch e servizi da collegare ai tuoi strumenti.
La Computer Vision comprende attività diverse: riconoscere un oggetto, seguirne il movimento, leggere una targa o ricostruire una geometria richiede dati e verifiche specifici. Qui trovi tutti i servizi disponibili: ogni scheda spiega il problema affrontato e conduce alla pagina con applicazioni, flusso di lavoro e requisiti.
Sviluppo sistemi di object detection che individuano e localizzano gli oggetti importanti per il tuo lavoro. Dalle fotografie a uno stream video, trasformo le rilevazioni in informazioni utilizzabili da un’applicazione, un operatore o un processo aziendale.
Trasformo i video in sequenze di informazioni: quali oggetti si muovono, dove passano e quali eventi si verificano. Sviluppo tracking e logiche temporali per rendere le riprese consultabili e collegabili ai tuoi strumenti.
Sviluppo strumenti di ispezione visiva per individuare difetti e anomalie nelle immagini di prodotti, componenti e superfici. Il sistema viene costruito intorno a criteri di conformità chiari e a prove sui dati del processo reale.
Sviluppo software per analizzare raccolte fotografiche di edifici, individuare anomalie visibili e organizzare la documentazione di ispezione. L’AI aiuta il professionista a rivedere le immagini e a preparare report coerenti.
Trasformo planimetrie in immagini o PDF in elementi riconoscibili e dati strutturati. Sviluppo strumenti per individuare pareti, ambienti e aperture e ricavare misure quando sono disponibili scala, quote o riferimenti attendibili.
Sviluppo moduli di analisi video per trasformare le riprese di negozi e supermercati in informazioni operative. Affluenza, code, percorsi e permanenza possono diventare indicatori consultabili, con regole definite per il tuo punto vendita.
Sviluppo sistemi per contare persone e analizzare l’affollamento da immagini e video. Scelgo l’approccio in base alla scena: conteggi ai varchi, presenze nelle aree o stima della densità in folle dove i singoli soggetti sono difficili da distinguere.
Sviluppo strumenti per analizzare video di calcio amatoriale e professionale, trasformando le riprese in tracce, eventi e materiali per lo staff. Il progetto viene adattato alle telecamere disponibili e alle informazioni che vuoi ricavare dalla partita.
Sviluppo pipeline ANPR per localizzare e leggere targhe da fotografie, registrazioni e flussi video. Collego rilevamento, OCR e controlli alla registrazione di passaggi o alle integrazioni richieste dal tuo software.
Collego dati, modelli e applicazioni in una pipeline di Computer Vision utilizzabile. Il servizio comprende i passaggi necessari per portare l’analisi delle immagini dal prototipo a un flusso software verificabile, con input e output ben definiti.
Sviluppo il software che collega ciò che una camera osserva al movimento di un dispositivo. Il servizio comprende rilevamento e tracking di target visivi o luminosi, stima dell’errore e integrazione con il controllo di puntamento o movimento previsto dal progetto.
Sviluppo e integro moduli che valutano se un’acquisizione facciale presenta segnali compatibili con una persona reale o con un tentativo di falsificazione. Il servizio comprende dati, modello, soglie e comportamento del flusso di verifica.
Sviluppo moduli per confrontare volti con riferimenti registrati e riconoscere il ritorno di una persona nel flusso previsto. Distinguo verifica facciale, ricerca in un archivio e reidentificazione visiva, così l’output corrisponde alla domanda che il sistema deve risolvere.
Obiettivi, dati e strumenti cambiano da un progetto all’altro. Il lavoro parte dal processo che vuoi migliorare e viene adattato alle condizioni in cui la soluzione sarà utilizzata.

Da video registrati o stream in diretta ricavo rilevazioni, traiettorie, conteggi ed eventi. Nel retail il risultato può alimentare una dashboard o una segnalazione; nel calcio può diventare una base per statistiche e revisione delle azioni. Zone, tempi e significato degli eventi vengono definiti sul caso concreto.
Analizzo immagini di prodotti, facciate e documenti grafici per localizzare anomalie o riconoscere elementi geometrici. Posso affiancare strumenti di revisione, report e conversioni strutturate, mantenendo il collegamento con il file originale e con i riferimenti metrici disponibili.
Sviluppo componenti visive da integrare in software di controllo, applicazioni mobili o sistemi locali. La scelta del modello considera hardware, latenza e memoria. Per il movimento dei robot, il modulo visivo viene coordinato con chi segue elettronica, motori e logiche di controllo.
La consegna collega il modello al modo in cui verrà utilizzato: analisi di una cartella di immagini, elaborazione video, API, applicazione o integrazione in un dispositivo. Componenti e ambiente di esecuzione vengono concordati prima dello sviluppo.
Per iniziare sono utili immagini o video rappresentativi, esempi di ciò che vuoi riconoscere e indicazioni sull’hardware. Conta anche vedere i casi difficili: scarsa luce, occlusioni, sfocature e variazioni di inquadratura.
Gli obiettivi vengono misurati sui tuoi dati e condivisi a ogni milestone, così sai sempre cosa sta producendo il progetto.
Casi del mio lavoro per approfondire il problema affrontato, lo sviluppo e i risultati.

Un progetto di visione robotica che collega il video in diretta dei robot al riconoscimento dei fasci di luce e alle decisioni di movimento. Ho sviluppato i modelli di Computer Vision e il software che coordina la componente motoria, lavorando a stretto contatto con chi segue l’hardware. L’MVP è stato testato e lo sviluppo prosegue.
Leggi il progetto
Un sistema operativo di videosorveglianza intelligente per analizzare i flussi delle telecamere dei supermercati, rilevare movimenti sospetti e inviare possibili alert alla sicurezza. Ho seguito il lavoro dall’addestramento del modello al deploy, alla dashboard e al collegamento con i sistemi del cliente.
Leggi il progetto
Un sistema operativo per analizzare partite di calcio a partire dai video e dagli stream, anche in tempo reale. Ho addestrato modelli di rilevamento e tracciamento per lavorare su riprese grandangolari e convenzionali, producendo statistiche e highlights per partite professionali e amatoriali.
Leggi il progetto
Un sistema di anti-spoofing per distinguere un volto reale dalle immagini presentate alla telecamera attraverso fotografie, telefoni o tablet. Ho confrontato e addestrato più modelli, selezionato MobileNet e convertito la soluzione in TensorFlow Lite. Il modello è operativo sui dispositivi del cliente, all’interno di un’applicazione utilizzata da oltre 10.000 utenti al giorno.
Leggi il progetto
Una soluzione operativa per leggere le targhe dei veicoli in corrispondenza di caselli e portali autostradali. Ho addestrato e collegato più modelli in cascata per individuare la targa, riconoscerne il Paese o il formato e interpretare i caratteri con OCR.
Leggi il progetto
Ho sviluppato una pipeline per trasformare PDF scansionati e fotografie di planimetrie territoriali in file DXF modificabili in AutoCAD. Il sistema combina Computer Vision, OCR e ricostruzione geometrica per recuperare strade, edifici, pareti, vertici, bearing e misure in metri. Il progetto, realizzato nell’ottobre 2025, è stato consegnato come applicazione web e desktop, con codice open source ed esecuzione sull’infrastruttura del cliente.
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Dalle fotografie di un edificio a un’ispezione documentata. Un sistema che individua difetti delle facciate e aiuta i professionisti a rivedere i risultati.
Leggi il progetto
Un’applicazione desktop per analizzare planimetrie 2D e ricavare superfici, perimetri e lunghezze delle pareti.
Leggi il progettoEsamino le riprese, definisco classi ed eventi e organizzo il dataset. Concordiamo come misurare precisione, errori, tempi di elaborazione e comportamento nei casi dubbi, usando esempi del tuo contesto.
Preparo annotazioni e trasformazioni, confronto un riferimento iniziale con i modelli adattati ai dati e collego le predizioni alle regole applicative. Le prove intermedie permettono di correggere il lavoro prima dell’integrazione.
Eseguo i test nell’ambiente concordato, verifico il flusso completo e documento le condizioni di funzionamento. La consegna comprende le parti necessarie per usare e aggiornare il sistema previste dal progetto.
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Dipende dal problema. Spesso si parte da qualche centinaio di immagini annotate per un primo prototipo; per difetti rari o condizioni molto variabili ne servono di più. Partendo da modelli preaddestrati riduciamo molto il materiale necessario.
Sì. Con modelli ottimizzati come YOLO si analizzano stream video in tempo reale su GPU, su PC industriali o su dispositivi edge, in base alla latenza richiesta.
Nella maggior parte dei casi sì: si collegano stream RTSP o registrazioni esistenti. Valutiamo insieme risoluzione, angolazione e illuminazione.
Su un set di immagini separato da quello di addestramento, con metriche come precisione e richiamo e con esempi degli errori più frequenti, prima della consegna.
Sì. Le immagini sono usate solo per il progetto e il modello può girare interamente sui tuoi server. Trovi i dettagli nella pagina sulla sicurezza dei dati.
Parti dal livello di impegno che preferisci: una call gratuita, un MVP sui tuoi dati o la soluzione completa.
Gratuita30 minuti
Il primo passo, senza impegno: capiamo insieme se e come l’AI può risolvere il tuo problema.
da 500 €in 10 giorni lavorativi
Vedi la soluzione funzionare su un campione reale dei tuoi documenti, immagini o dati prima di investire nel progetto completo.
da 1.500 €in 3–6 settimane
Sviluppo completo, test e integrazione negli strumenti che usi già, con milestone verificabili.
Prezzi IVA esclusa. Il preventivo definitivo dipende da volumi, integrazioni e qualità dei dati, ed è sempre concordato prima di iniziare. Come proteggo i tuoi dati.
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