Domande frequenti

Sì, i sistemi SEA.AI sono dotati di telecamere termiche che garantiscono la visione notturna. Anche in condizioni climatiche avverse, le loro termocamere superano l’occhio umano. Considerando i compiti abituali svolti dall’equipaggio – sia al timone, in navigazione o in altre mansioni – i sistemi SEA.AI rimangono costantemente vigili, come ”vedetta” sulla coffa in cima all’albero. La loro costante vigilanza garantisce avvisi in tempo reale in caso di potenziali pericoli. La loro costante vigilanza garantisce avvisi in tempo reale in presenza di potenziali pericoli.

Fino a 2 utenti possono utilizzare l’applicazione contemporaneamente sui loro dispositivi. È inoltre possibile assumere il controllo anche da altri dispositivi. Ad esempio Navstation o tablet all’interno dell’imbarcazione.

Sì, SEA.AI, con le sue telecamere termiche, è in grado di rilevare oggetti alla stessa temperatura grazie alle differenze di emissività e riflettività dei materiali e alla capacità della telecamera di rilevare le variazioni di radiazione infrarossa da superfici diverse.

Ogni materiale ha una propria emissività, che determina l’efficienza con cui emette calore, per cui oggetti simili per temperatura appaiono in modo diverso.

Anche la riflettività influisce sull’immagine termica, poiché alcuni materiali riflettono maggiormente la radiazione circostante.

Infine, è possibile rilevare le variazioni di infrarossi sulle superfici, permettendo di distinguere oggetti di uguale temperatura. Ad esempio, un contenitore e l’acqua, pur avendo la stessa temperatura, emettono raggi infrarossi in modo diverso, rendendo visibile il contenitore.

Utilizzando la più recente tecnologia delle telecamere in combinazione con l’intelligenza artificiale, SEA.AI rileva e classifica gli oggetti per avvisare tempestivamente e in modo affidabile gli equipaggi della presenza di oggetti sulla superficie dell’acqua, di giorno e di notte.

Una rete neurale convoluzionale (CNN) è una classe di reti neurali artificiali che esegue la segmentazione, la classificazione e il rilevamento per una miriade di applicazioni come la sicurezza marittima. La computer vision analizza le immagini e poi crea rappresentazioni numeriche di ciò che “vede” utilizzando una CNN.

Le termocamere, note anche come telecamere a infrarossi, funzionano rilevando e catturando la radiazione infrarossa (calore) emessa dagli oggetti. A differenza della luce visibile, che l’occhio umano può percepire, la radiazione infrarossa non è visibile a occhio nudo. Le termocamere utilizzano sensori e ottiche speciali per catturare questa radiazione infrarossa e convertirla in un’immagine visibile che rappresenta le differenze di temperatura in una scena.

Per addestrare i nostri modelli, creiamo dei set di dati rappresentativi per l’addestramento e il test a partire dal nostro ampio database marittimo annotato, che si espande continuamente con nuove immagini che catturano un’ampia gamma di scenari. Si tratta di un metodo che, attraverso un’ottimizzazione matematica, porta il modello a rilevare correttamente gli oggetti all’interno di un’immagine. Durante il processo di addestramento applichiamo diverse strategie di aumento dei dati per massimizzare le capacità di generalizzazione dei modelli. Queste strategie prevedono la modifica delle immagini di addestramento in diversi modi per aiutare i modelli ad apprendere caratteristiche più robuste. Inoltre, eseguiamo la regolazione degli iperparametri per trovare i valori ottimali delle varie variabili che controllano il processo di apprendimento. Infine, il set di test viene utilizzato per valutare le prestazioni dei modelli confrontando le annotazioni con le previsioni dei modelli. Questa valutazione continua ci aiuta a valutare l’efficacia dei modelli addestrati nel rilevare gli oggetti nei dati non visti, assicurando che si comportino bene negli scenari del mondo reale.