Applicazioni di computer vision per la sicurezza, la medicina e l'automotive.

Modulo 1: la Computer Vision Cos'è la computer vision e come si differenzia dall'intelligenza artificiale Storia e evoluzione della computer vision Architetture e algoritmi di base: reti neurali, deep learning e visione artificiale Modulo 2: Fondamenti di Elaborazione Immagini Acquisizione e pre-elaborazione delle immagini Tecniche di miglioramento delle immagini: filtri, segmentazione e riduzione del rumore Rilevamento dei bordi e trasformazioni geometriche Modulo 3: Tecnologie di Rilevamento e Tracciamento Rilevamento di oggetti e volti tramite computer vision Tracking dinamico in tempo reale: algoritmi di Kalman e particellari Applicazioni per il monitoraggio della sicurezza Modulo 4: Applicazioni di Computer Vision nella Sicurezza Sistemi di videosorveglianza intelligenti Riconoscimento di anomalie e comportamenti sospetti Sicurezza perimetrale e riconoscimento facciale Modulo 5: Monitoraggio in Tempo Reale e Prevenzione Incendi Rilevamento di fumo e fiamme tramite computer vision Integrazione con sensori IoT per una maggiore efficacia Sistemi di allarme automatici basati su immagini Modulo 6: la Computer Vision in Medicina Diagnosi assistita da computer: come la computer vision supporta i medici Rilevamento di malattie attraverso immagini mediche Tecnologie per l’analisi di immagini in radiologia e ecografia Modulo 7: Computer Vision per la Diagnosi Medica: Riconoscimento di Tumori Rilevamento automatico di lesioni e tumori in immagini mediche Tecniche di segmentazione per l'analisi di immagini MRI e TC Reti neurali per l'identificazione precoce di patologie Modulo 8: Trattamento e Analisi di Immagini Mediche Riconoscimento di anomalie in radiografie e mammografie Sistemi di supporto alle decisioni mediche: diagnosi assistita Personalizzazione dei trattamenti grazie alla computer vision Modulo 9: Computer Vision nell'Automotive: Introduzione Cos'è la computer vision nell'industria automotive Sistemi di assistenza alla guida (ADAS) Sensori e camere utilizzati per la computer vision nei veicoli Modulo 10: Rilevamento e Riconoscimento in Tempo Reale per Veicoli Rilevamento di pedoni, ciclisti e altri veicoli Tecniche di elaborazione immagini per il riconoscimento delle linee della strada Integrazione con sistemi di navigazione e controllo del veicolo Modulo 11: Visione Artificiale per i Veicoli a Guida Autonoma Sensori per la guida autonoma: LiDAR, radar e telecamere Algoritmi di machine learning per l'automazione dei veicoli Sfide e prospettive future nell’automotive autonomo Modulo 12: Gestione della Sicurezza Stradale con Computer Vision Monitoraggio del traffico e prevenzione degli incidenti Rilevamento della velocità e comportamenti pericolosi Sistemi di analisi per migliorare la gestione del traffico Modulo 13: Etica e Impatti della Computer Vision Implicazioni etiche nel riconoscimento facciale e nella videosorveglianza Privacy, diritti e sicurezza dei dati nelle applicazioni di computer vision Normative e regolamentazioni in vigore Modulo 14: Innovazioni Future della Computer Vision Tendenze emergenti nel campo della computer vision Intelligenza artificiale spiegabile (XAI) e computer vision Possibilità future di computer vision nei settori della medicina e dell’automotive Modulo 15: Considerazioni Finali e Prospettive Riepilogo delle applicazioni principali in sicurezza, medicina e automotive L'evoluzione futura delle tecnologie di computer vision Discussione sulle potenzialità per la creazione di soluzioni innovative in vari settori