Il progetto descritto sulla rivista Elettronica In n. 281 mira alla creazione di un sistema di rilevamento e conteggio oggetti utilizzando Raspberry Pi 5 e il modello di rilevamento YOLO. Questo progetto combina hardware, software e algoritmi avanzati di visione artificiale per identificare e classificare oggetti in tempo reale. Raspberry Pi 5, grazie alla sua potenza e versatilità, è stato configurato con un modulo fotocamera e librerie come OpenCV e Pandas per garantire una gestione efficace dei dati.
Dopo un’attenta valutazione dei modelli di rilevamento disponibili, YOLO è stato scelto per il suo equilibrio tra velocità ed efficienza. Il sistema cattura immagini, rileva oggetti e aggiorna un registro dettagliato delle rilevazioni, esportabile in formato CSV per analisi successive. CaptureCount, il sistema creato, ha dimostrato un’accuratezza dell’80%, nonostante alcune sfide come errori di classificazione o difficoltà in ambienti dinamici.
Questo progetto, oltre a rappresentare un esempio pratico dell’applicazione dell’intelligenza artificiale, apre possibilità per utilizzi futuri in ambiti come la sorveglianza, il monitoraggio della fauna, la gestione del traffico e persino l’analisi retail. CaptureCount può inoltre essere ampliato con funzionalità IoT e hardware aggiuntivo per risposte automatizzate, come l’attivazione di LED RGB in base agli oggetti rilevati.
