Qu’est-ce que la vision par ordinateur ?
L’IA vision par ordinateur permet aux machines de reconnaître des images et de les décrire. Les systèmes informatiques analysent des données provenant de diverses sources, comme des smartphones et des caméras de sécurité. L’IA et l’apprentissage automatique (IA/ML) sont utilisés pour traiter ces données. Cela inclut l’identification d’objets et la reconnaissance faciale. Les applications sont nombreuses, allant de la classification à la détection.
Pourquoi la vision par ordinateur est-elle importante ?
Le traitement des informations visuelles demandait autrefois une intervention humaine. Cela prenait du temps et était sujet à des erreurs. Par exemple, la reconnaissance faciale nécessitait l’étiquetage manuel de milliers d’images. Avec les progrès actuels, ces tâches sont automatisées. Cela rend la technologie plus accessible et précise. Les systèmes de vision par ordinateur utilisent désormais la puissance de l’informatique en nuage. Cela permet à toute organisation d’utiliser cette technologie pour diverses applications, comme la vérification d’identité et la détection de défauts.
Cas d’utilisation de la vision par ordinateur
Sécurité et sûreté
Les gouvernements et les entreprises utilisent la vision par ordinateur pour améliorer la sécurité des biens, des sites et des installations. Par exemple, des caméras et des capteurs surveillent les espaces publics, les sites industriels et les environnements à haute sécurité. Ils envoient des alertes automatiques si quelque chose d’anormal se produit, comme une personne non autorisée entrant dans une zone restreinte.
De même, la vision par ordinateur peut améliorer la sécurité personnelle à domicile ainsi que sur le lieu de travail. Par exemple, la technologie de reconnaissance peut surveiller une multitude de problèmes liés à la sécurité. Cela inclut les flux en temps réel à domicile détectant les animaux de compagnie, ou les caméras de porte d’entrée détectant les visiteurs ou les colis livrés. Sur le lieu de travail, cette surveillance comprend le port de l’équipement de protection individuelle approprié par les travailleurs, l’informatisation des systèmes d’alerte ou la génération de rapports.
Efficacité opérationnelle
L’IA vision par ordinateur peut analyser des images et extraire des métadonnées pour l’intelligence économique, créant de nouvelles opportunités de revenus et des gains d’efficacité opérationnelle. Par exemple, elle peut :
- Identifier automatiquement les défauts de qualité avant que les produits ne quittent l’usine
- Détecter les problèmes de maintenance et de sécurité des machines
- Analyser les images des réseaux sociaux pour découvrir des tendances et des motifs dans le comportement des clients
- Authentifier les employés avec une reconnaissance faciale automatique
Santé
Le secteur de la santé est l’un des principaux domaines d’application de la technologie de vision par ordinateur. Notamment, l’analyse d’images médicales crée une visualisation des organes et des tissus pour aider les professionnels de la santé à poser des diagnostics rapides et précis, entraînant de meilleurs résultats de traitement et une espérance de vie accrue. Par exemple :
- Détection des tumeurs en analysant les grains de beauté et les lésions cutanées
- Analyse automatique des radiographies
- Découverte de symptômes à partir des scans IRM
Véhicules autonomes
La technologie des véhicules autonomes utilise la vision par ordinateur pour reconnaître les images en temps réel et créer des cartes 3D à partir de plusieurs caméras installées sur les transports autonomes. Elle peut analyser des images et identifier d’autres usagers de la route, des panneaux de signalisation, des piétons ou des obstacles.
Dans les véhicules semi-autonomes, la vision par ordinateur utilise l’apprentissage automatique (ML) pour surveiller le comportement du conducteur. Par exemple, elle recherche des signes de distraction, de fatigue et de somnolence en se basant sur la position de la tête du conducteur, le suivi des yeux et les mouvements du haut du corps. Si la technologie détecte certains signes d’alerte, elle avertit le conducteur et réduit les chances d’incident de conduite.
Agriculture
De l’augmentation de la productivité à la réduction des coûts grâce à l’automatisation intelligente, les applications de vision par ordinateur améliorent le fonctionnement global du secteur agricole. L’imagerie satellite ainsi que les images UAV aident à analyser de vastes étendues de terres et à améliorer les pratiques agricoles. Les applications de vision par ordinateur automatisent des tâches comme la surveillance des conditions des champs, l’identification des maladies des cultures, la vérification de l’humidité du sol et la prévision des rendements météorologiques et des cultures. La surveillance des animaux avec la vision par ordinateur est une autre stratégie clé de l’agriculture intelligente.
Comment fonctionne la vision par ordinateur ?
Les systèmes de vision par ordinateur imitent les capacités du cerveau humain pour reconnaître et classer des objets. Les scientifiques informatiques entraînent les ordinateurs en utilisant de vastes quantités de données visuelles. Les algorithmes d’apprentissage automatique identifient des motifs communs et appliquent ces connaissances pour identifier des images inconnues.
Apprentissage profond
L’apprentissage profond est un type d’apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux. Les réseaux neuronaux d’apprentissage profond sont composés de nombreuses couches de modules logiciels appelés neurones artificiels qui travaillent ensemble à l’intérieur de l’ordinateur. Ils utilisent des calculs mathématiques pour traiter automatiquement différents aspects des données d’image et développer progressivement une compréhension combinée de l’image.
Réseaux de neurones convolutifs
Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) utilisent un système d’étiquetage pour catégoriser les données visuelles et comprendre l’image entière. Ils analysent les images sous forme de pixels et attribuent à chaque pixel une valeur d’étiquette. Cette valeur est entrée pour effectuer une opération mathématique appelée convolution et faire des prédictions sur l’image. Comme un humain tentant de reconnaître un objet à distance, un CNN identifie d’abord les contours et les formes simples avant de remplir les détails supplémentaires comme la couleur, les formes internes et la texture. Enfin, il répète le processus de prédiction sur plusieurs itérations pour améliorer la précision.
Réseaux de neurones récurrents
Les réseaux de neurones récurrents (RNN) sont similaires aux CNN, mais peuvent traiter une série d’images pour trouver des liens entre elles. Alors que les CNN sont utilisés pour l’analyse d’images individuelles, les RNN peuvent analyser des vidéos et comprendre les relations entre les images.
Différence entre la vision par ordinateur et le traitement d’image
Le traitement d’image utilise des algorithmes pour modifier les images, y compris l’affûtage, le lissage, le filtrage ou l’amélioration. L’IA vision par ordinateur est différente car elle ne modifie pas une image, mais comprend ce qu’elle voit et effectue une tâche, telle que l’étiquetage. Dans certains cas, vous pouvez utiliser le traitement d’image pour modifier une image afin qu’un système de vision par ordinateur puisse mieux la comprendre. Dans d’autres cas, vous utilisez la vision par ordinateur pour identifier des images ou des parties d’une image, puis utiliser le traitement d’image pour modifier davantage l’image.
Tâches communes de la vision par ordinateur
Examinons quelques exemples de tâches de vision par ordinateur que les organisations peuvent mettre en œuvre ci-dessous.
Classification d’images
La classification d’images permet aux ordinateurs de voir une image et de classer avec précision la catégorie à laquelle elle appartient. La vision par ordinateur comprend les catégories et les étiquette, par exemple, des arbres, des avions ou des bâtiments. Un exemple est qu’une caméra peut reconnaître des visages dans une photographie et se concentrer dessus.
Détection d’objets
La détection d’objets est une tâche de vision par ordinateur pour détecter et localiser des images. Elle utilise la classification pour identifier, trier et organiser les images. La détection d’objets est utilisée dans les processus industriels et manufacturiers pour contrôler les applications autonomes et surveiller les lignes de production. Les fabricants de caméras domestiques connectées et les fournisseurs de services s’appuient également sur la détection d’objets pour traiter les flux vidéo en direct des caméras afin de détecter des personnes et des objets en temps réel et fournir des alertes exploitables à leurs utilisateurs finaux.
Suivi d’objets
Le suivi d’objets utilise des modèles d’apprentissage profond pour identifier et suivre des éléments appartenant à des catégories. Il possède plusieurs applications réelles dans divers secteurs. Le premier élément du suivi d’objets est la détection d’objets. L’objet reçoit une boîte de délimitation. Il obtient aussi un identifiant d’objet. Il peut être suivi à travers les images. Par exemple, le suivi d’objets est utilisé pour la surveillance du trafic en ville. Il sert aussi pour la surveillance humaine. Il est utilisé en imagerie médicale.
Segmentation
La segmentation est un algorithme de vision par ordinateur. Il identifie un objet en divisant ses images en régions basées sur les pixels. La segmentation simplifie une image. Par exemple, elle place une forme ou un contour d’un élément pour déterminer ce qu’il est.En faisant cela, la segmentation reconnaît également s’il y a plus d’un objet dans une image ou un cadre.
Par exemple, s’il y a un chat et un chien dans une image, la segmentation peut reconnaître les deux animaux. Contrairement à la détection d’objets, qui met une boîte autour d’un objet, la segmentation suit les pixels pour déterminer la forme d’un objet. Cela facilite son analyse et son étiquetage.
Recherche d’images basée sur le contenu
La recherche d’images basée sur le contenu est une application des techniques de IA vision par ordinateur qui peut rechercher des images numériques spécifiques dans de grandes bases de données. Elle analyse les métadonnées telles que les balises, les descriptions, les étiquettes et les mots-clés. La recherche sémantique utilise des commandes telles que « trouver des images de bâtiments » pour récupérer le contenu approprié.
L’avenir de la vision par ordinateur
L’avenir de la IA vision par ordinateur est prometteur avec de nombreuses innovations en cours de développement. Les chercheurs travaillent sur des modèles encore plus précis et efficaces pour des applications variées. Voici quelques domaines où la vision par ordinateur est en train de se développer rapidement :
Robotique
La robotique utilise la vision par ordinateur pour permettre aux robots de naviguer et d’interagir avec leur environnement. Par exemple, les robots dans les entrepôts peuvent utiliser cette technologie pour identifier et manipuler des objets, améliorant ainsi l’efficacité des opérations logistiques.
Réalité Augmentée et Virtuelle
La réalité augmentée (AR) et la réalité virtuelle (VR) bénéficient grandement de la vision par ordinateur. Dans les applications AR, la vision par ordinateur permet de superposer des informations numériques sur des objets réels. Dans les applications VR, elle aide à créer des environnements immersifs en suivant les mouvements des utilisateurs et en ajustant les visuels en conséquence.
Commerce de Détail
Dans le commerce de détail, la vision par ordinateur analyse le comportement des clients. Elle optimise l’agencement des magasins et surveille les stocks. Par exemple, les systèmes de surveillance suivent les mouvements des clients. Cela permet de comprendre les zones de forte fréquentation. Ainsi, les stratégies de marketing peuvent être ajustées en conséquence.
Environnement et Écologie
La vision par ordinateur aide également à surveiller l’environnement et à protéger la faune. Les drones équipés de caméras peuvent survoler de vastes zones et utiliser la vision par ordinateur pour suivre les populations animales, surveiller la déforestation et détecter les incendies de forêt à un stade précoce.
Finance
Dans le secteur financier, la vision par ordinateur est utilisée pour analyser des documents, tels que des chèques et des contrats, et automatiser les processus de vérification. Cela réduit les erreurs humaines et accélère les opérations financières.
Conclusion
L’IA vision par ordinateur transforme divers secteurs en rendant le traitement des images plus précis et rapide. Avec l’augmentation de la puissance de calcul et les progrès en intelligence artificielle, les applications de vision par ordinateur continueront à se développer. Elles offriront de nouvelles opportunités pour améliorer la sécurité, l’efficacité, les soins de santé, et bien plus encore. Les entreprises et les organisations peuvent intégrer cette technologie pour innover et offrir de meilleurs services à leurs clients. La vision par ordinateur est une technologie clé pour l’avenir de l’intelligence artificielle et son impact continuera de croître.
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