BREAKING NEWS ARTIFICIAL INTELLIGENCE: AN INTELLIGENT SYSTEM FOR VIDEO ANALYSIS

In the context of long-duration video analysis, artificial intelligence and computer vision technologies are revolutionizing the way objects, events, and emotions are recognized, opening new possibilities in fields such as security, entertainment, and service quality enhancement. With the expansion of datasets and ongoing advancements in deep neural networks, it is now possible to perform visual analyses with increasingly higher levels of precision. In Italy, radiotelevision monitoring is subject to stringent standards defined by AGCOM, with Co.Re.Com responsible for ensuring compliance at the regional level. However, the systems currently in use are often outdated, highlighting the need for modern, scalable, and universal solutions for content monitoring. To effectively contribute to the evolution of intelligent classification processes and systems, it is crucial to address three key challenges. The first challenge concerns video analysis and segmentation, identifying the most suitable techniques for dividing streams into meaningful segments and optimizing the focus on specific segmentation modes. The second challenge involves refining video classification and object recognition by implementing advanced neural networks that ensure reliable and efficient results. Finally, addressing the issue of adapting to new video content through continual learning approaches is fundamental, enabling systems to dynamically learn and update to respond to ever-changing contexts. By integrating these elements, it becomes possible to design solutions that not only enhance the efficiency of video analysis but also adapt to the demands of a rapidly evolving technological landscape

Nel contesto dell'analisi video di lunga durata, l'intelligenza artificiale e le tecnologie di visione artificiale stanno rivoluzionando il modo in cui oggetti, eventi ed emozioni vengono riconosciuti, aprendo nuove possibilità in settori come la sicurezza, l'intrattenimento e il miglioramento della qualità del servizio. Con l'espansione dei set di dati e i continui progressi nelle reti neurali profonde, è ora possibile eseguire analisi visive con livelli di precisione sempre più elevati. In Italia, il monitoraggio radiotelevisivo è soggetto a rigorosi standard definiti dall'AGCOM, con il Co.Re.Com responsabile di garantire il rispetto delle normative a livello regionale. Tuttavia, i sistemi attualmente in uso sono spesso obsoleti, il che evidenzia la necessità di soluzioni moderne, scalabili e universali per il monitoraggio dei contenuti. Per contribuire efficacemente all'evoluzione dei processi e dei sistemi di classificazione intelligente, è fondamentale affrontare tre sfide chiave. La prima riguarda l'analisi e la segmentazione video, ovvero l'identificazione delle tecniche più idonee per suddividere i flussi in segmenti significativi e ottimizzare l'attenzione su specifiche modalità di segmentazione. La seconda sfida riguarda il perfezionamento della classificazione video e del riconoscimento degli oggetti attraverso l'implementazione di reti neurali avanzate che garantiscano risultati affidabili ed efficienti. Infine, è fondamentale affrontare il problema dell'adattamento ai nuovi contenuti video attraverso approcci di apprendimento continuo, consentendo ai sistemi di apprendere e aggiornarsi dinamicamente per rispondere a contesti in continua evoluzione. Integrando questi elementi, diventa possibile progettare soluzioni che non solo migliorino l'efficienza dell'analisi video, ma si adattino anche alle esigenze di un panorama tecnologico in rapida evoluzione