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  • Gianluca Reale

Covid-19, AI and smartglasses to control social distancing, a project by University of Catania


Put a red frame that on video or photos identifies in real time people who are less than a meter away. Or an orange frame that says who doesn't wear the mask. And an alert signals when filmed people get too close or don't wear personal protective equipment. Artificial intelligence and so-called machine learning can give us a great help in reducing the risk of contagion in public places or at work. And make it easier to live with the virus during Phase 2 and later. Inside the University of Catania, professor Giovanni Maria Farinella, professor of Machine Learning at the Department of Computer Science and Mathematics (Dmi), and his collaborators study intelligent artificial systems (also wearable) that detect and analyze the actions of people through the acquisition of images and videos. Systems that can be used to «see and understand how to prevent risks in advance». The research group in which Farinella operates (Image processing Laboratory, IpLab) has been working on machine learning technologies for years and today «our algorithms - Farinella explains - are able to measure the distance between people, to alert them in case to which there may be risks, in the workplace or in a public place. And it is possible to do it starting from the images acquired with the cameras already present in the same environments». Privacy issues? «Everything is done in full compliance with the rules imposed by the Gdpr (the EU rules on privacy) - the professor says - and no data is used and kept in the clear, there is no identification of individuals and you must not install software on your smartphone».


Not only to detect movement, to understand if there is a close distance between two people and the spacing rules are not respected. The algorithms designed in the IpLab of the DMI are also capable of processing the information acquired by thermal cameras to provide body temperature measuring instruments. Just as they are able to detect if a person does not wear a mask or, in the case of construction sites, a protective helmet. It's not just about research. «We are already able to industrialize our solutions together with the company Xenia Progetti, one of our industrial partners in the hi-tech field, which has allowed the transfer of some algorithms from the laboratory to the real world», the professor adds. With this company - founded in 1990 by three engineers from Catania graduated from the Turin Polytechnic- the "Covid-AI" project was born. «We are already discussing - Farinella reveals - with some stakeholders the implementation of the solutions created to adapt them to the concrete case. This allows us to go beyond the laboratory experiment and to test the specificity, sensitivity and accuracy of the algorithms with a scientific approach in real environments, to ensure that the solutions identified meet the needs of the customers». They could be the case of production plants, public bodies, shops, shopping centers, but also squares and streets where today social distancing is necessary.


If this technology is already practically ready to be industrialized, efforts are also being made to implement it using smartglasses. «We also think - adds Farinella - of the possibility of using wearable solutions for risk prevention. Each insider, for example a representative of the police or a person in charge of the controls at the entrance of an industrial site, could be equipped with smartglass that, through the artificial vision algorithms, are able to make useful measurements to identify any risks. Wearable technologies also allow insiders to monitor at an adequate safety distance». In short, it will take some time, but the future has already arrived.



(ITA) Covid-19, Intelligenza artificiale e smatglasses per monitorare il distanziamento, un progetto dell'Università di Catania


Metti una cornice rossa che su video o foto individua in tempo reale le persone che si trovano a meno di un metro di distanza. O una cornice arancione che dica chi non indossa la mascherina. E un alert segnali quando le persone riprese si avvicinano troppo o non indossano i dispositivi di protezione personale. L’intelligenza artificiale e il cosiddetto machine learning possono darci una grossa mano d’aiuto per ridurre il rischio di contagio nei luoghi pubblici o di lavoro. E rendere più facile la convivenza con il virus durante la Fase 2 e quelle successive.


All’interno dell’Università di Catania, il professore Giovanni Maria Farinella, docente di Machine Learning al Dipartimento di Informatica e Matematica (Dmi), e i suoi collaboratori studiano sistemi artificiali intelligenti (anche indossabili) che rilevano e analizzano le azioni delle persone attraverso l’acquisizione di immagini e video. Sistemi che possono essere impiegati per «vedere e capire come prevenire in anticipo eventuali rischi». Il gruppo di ricerca in cui opera Farinella (Image processing Laboratory, IpLab) da anni lavora su tecnologie di machine learning e oggi, «i nostri algoritmi – spiega Farinella - sono in grado di misurare la distanza tra le persone, per allertarle nel caso in cui possano esserci rischi, in ambienti di lavoro o in un luogo pubblico. Ed è possibile farlo partendo dalle immagini acquisite con le videocamere già presenti negli stessi ambienti». Problemi di privacy? «Tutto è fatto nel pieno rispetto delle regole imposte dal Gdpr – aggiunge il professor - e nessun dato è utilizzato e conservato in chiaro, non vi è alcuna identificazione degli individui e non si deve installare un software nel proprio smartphone».


Non solo rilevare il movimento, capire se tra due persone c’è una distanza ravvicinata e non si rispettano le regole di distanziamento. Gli algoritmi progettati nell’Iplab del Dmi sono anche in grado di elaborare le informazioni acquisite da telecamere termiche per fornire strumenti di misura della temperatura corporea. Così come sono in grado di rilevare se una persona non indossa la mascherina o, nel caso dei cantieri, il casco protettivo.


Non si tratta solo di ricerca. «Siamo già in grado di industrializzare le nostre soluzioni assieme all’azienda Xenia Progetti, uno dei nostri partner industriali in ambito hi-tech, che ha permesso il trasferimento tecnologico di alcuni algoritmi dal laboratorio al mondo reale», aggiunge il professore. Con questa azienda fondata nel 1990 da tre ingegneri catanesi laureati al politecnico di Torino, è nato il progetto “Covid-AI”. «Stiamo già discutendo – rivela Farinella - con alcuni stakeholder l’implementazione delle soluzioni realizzate per adattarle al caso concreto. Questo ci permette di andare oltre l’esperimento di laboratorio e di testare con approccio scientifico la specificità, la sensitività e l’accuratezza degli algoritmi in ambienti reali, per garantire che le soluzioni individuate rispondano alle necessità dei committenti». Potrebbero fare al caso di stabilimenti produttivi, enti pubblici, negozi, centri commerciali, ma anche piazze e strade dove oggi è necessario mantenere il distanziamento sociale.


Se questa tecnologia è già praticamente pronta per essere industrializzata, si lavora per implementarla anche mediante smartglasses. «Pensiamo – aggiunge Farinella - anche alla possibilità di impiegare soluzioni indossabili per la prevenzione dei rischi. Ogni addetto ai lavori, ad esempio un rappresentante delle forze dell’ordine oppure un responsabile dei controlli all’ingresso di un sito industriale, potrebbe essere dotato di smartglass che, attraverso gli algoritmi di visione artificiale, siano in grado di effettuare misurazioni utili per individuare eventuali rischi. Le tecnologie indossabili, inoltre, permettono agli addetti ai lavori di effettuare il monitoraggio a una distanza di sicurezza adeguata». Insomma, ci vorrà un po’ di tempo, ma il futuro è già arrivato.

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