Computer Vision: notre guide complet pour 2023

Qu'est-ce que la Computer Vision et comment cela fonctionne?

La Computer Vision est un domaine de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs de comprendre des informations significatives à partir d'images numériques, de vidéos et d'autres données visuelles et de prendre des mesures ou de formuler des recommandations sur la base de ces informations. Tout comme l'intelligence artificielle aide les ordinateurs à penser, la Computer Vision leur permet de voir, d'observer et de comprendre. Elle implique le développement d'algorithmes capables de traiter, d'analyser et de comprendre des images et des vidéos numériques.

La Computer Vision fonctionne en utilisant des algorithmes pour analyser des images ou des vidéos numériques. Ces algorithmes peuvent détecter des motifs, identifier des objets et suivre des mouvements. Les algorithmes peuvent également être utilisés pour reconnaître des visages, classer des objets et détecter des anomalies. Elle peut également être utilisé pour créer des modèles 3D à partir d'images 2D.

Quelles sont les 5 principales techniques utilisées en Computer Vision ?

1. La classification d'images consiste à entraîner un ordinateur à reconnaître des modèles dans les images. Elle utilise des algorithmes d'apprentissage supervisé pour apprendre à partir de données étiquetées et classer les images dans des classes prédéfinies.
2. La détection d'objets est une technique permettant de détecter et de localiser des objets dans une image. Elle utilise des algorithmes pour identifier les objets dans une image, dessiner une boîte de délimitation autour de l'objet et le classer dans une classe prédéfinie.
3. La segmentation d'image est une technique qui décompose une image en parties plus petites, ou segments. Elle utilise des algorithmes pour identifier les bords des objets dans une image et attribuer une étiquette à chaque segment.
4. La super-résolution d'image est une technique permettant d'augmenter la résolution d'une image. Elle utilise des algorithmes pour agrandir les images sans perdre de détails ni introduire d'artefacts.
5. Le suivi d'objets est une technique utilisée pour suivre des objets dans des vidéos. Elle utilise des algorithmes pour localiser l'objet dans chaque image, puis le suivre dans ses déplacements.

Quels sont les cas d'utilisation les plus courants de Computer Vision ?

1. Détection d'objets - Identification et localisation d'objets dans une image ou une trame vidéo.
2. Classification d'images - Classification d'une image dans une catégorie spécifique telle que les animaux, les véhicules, les plantes, etc.
3. Segmentation d'image - Division d'une image en zones distinctes.
4. Reconnaissance des visages - Identifier et reconnaître les visages dans une image.
5. Détection de mouvement - Détection de mouvement dans une image ou une vidéo.
6. Vidéosurveillance - Capture et surveillance de l'activité dans une zone au moyen de caméras.
7. Reconnaissance optique de caractères (OCR) - Reconnaissance de texte dans une image ou une vidéo.
8. Navigation de véhicules autonomes - Naviguer de manière autonome dans un environnement.
9. Réalité augmentée (RA) - Mélange d'informations numériques avec le monde physique.
10. Analyse d'images médicales - Extraire des informations utiles des images médicales.

Quels sont les principaux secteurs où la Computer Vision est utilisée ?

Applications de Computer Vision dans le secteur du commerce de détail

La Computer Vision permet aux détaillants de fidéliser leurs clients en améliorant l'expérience en magasin. Il peut accélérer le processus d'achat en analysant les habitudes d'achat des clients. Les données obtenues par Computer Vision peuvent être utilisées pour optimiser la disposition des rayons des magasins afin de rationaliser les achats. C'est également une solution de choix pour améliorer le libre-service dans les magasins et cela peut aider à prévenir la fraude et le vol. L'inspection visuelle automatisée installée dans les allées et aux caisses permettra de détecter les voleurs à l'étalage plus rapidement que les dispositifs actuels.

Applications de Computer Vision dans l'industrie automobile

La Computer Vision est utilisé dans l'industrie automobile pour diverses tâches, notamment la détection des objets et des voies pour la conduite autonome, la reconnaissance des panneaux de signalisation et des feux, la surveillance du conducteur et la reconnaissance faciale. La Computer Vision et les algorithmes d'apprentissage profond sont utilisés pour détecter les objets et les obstacles, tels que les piétons, les cyclistes et les autres véhicules, afin de permettre à la voiture de prendre des décisions et de naviguer en toute sécurité dans l'environnement. La Computer Vision est également utilisé pour détecter les panneaux de signalisation et les feux de circulation, et la reconnaissance faciale peut être utilisée pour identifier les conducteurs, ou pour détecter la somnolence ou la distraction (conduite autonome, surveillance des conducteurs, diagnostic des véhicules, surveillance du trafic, systèmes avancés d'aide à la conduite, Sécurité des véhicules...).

Applications de Computer Vision dans l'industrie manufacturière

L'industrie 4.0 modernise la fabrication et renforce la compétitivité du secteur industriel occidental. Elle est centrée sur une robotique et une automatisation avancées, de nouvelles formes d'interaction homme-machine, de vastes masses de données et une connectivité accrue. Avec l'aide de l'internet des objets (IoT) et d'une robotique automatisée très efficace, les fabricants seront en mesure de recueillir, d'analyser et d'agir sur d'énormes stocks de données comme jamais auparavant.

Applications de Computer Vision dans le secteur de la santé

Dans le secteur des soins de santé, la Computer Vision est utilisé pour analyser des images médicales, aider à la chirurgie, diagnostiquer et surveiller des conditions médicales, et surveiller à distance des patients. Plus précisément, elle est utilisée pour :

• Analyser des images médicales telles que des radiographies, des tomodensitogrammes et des IRM pour identifier et diagnostiquer des pathologies telles que des tumeurs ou des lésions.
• Guidez les chirurgiens en temps réel pendant les procédures en suivant les instruments chirurgicaux et en fournissant un retour d'information au chirurgien.
• Diagnostiquer et surveiller les conditions médicales en analysant les données des patients telles que les vidéos, les images et les données des capteurs, par exemple en surveillant les mouvements des patients atteints de la maladie de Parkinson.
• Surveillez à distance les patients à leur domicile en utilisant le computer vision pour surveiller la respiration ou les mouvements d'un patient et alerter les prestataires de soins en cas d'anomalie.

Globalement, la Computer Vision devient un outil de plus en plus important dans le secteur des soins de santé, améliorant les résultats pour les patients, augmentant l'efficacité et réduisant les coûts des soins de santé.

Application de Computer Vision dans l'agriculture

La Computer Vision devient un outil de plus en plus important dans l'agriculture, aidant les agriculteurs à améliorer le rendement des cultures, à optimiser l'utilisation des ressources et à automatiser les tâches.

Plus précisément, elle est utilisée pour :

• Surveiller la santé des cultures : En analysant les images des cultures capturées par des drones ou des caméras au sol, les algorithmes de computer vision peuvent détecter les signes précoces de stress ou de maladie dans les cultures, ce qui permet aux agriculteurs de prendre des mesures pour éviter les pertes de récolte.
• Compter et identifier les plantes : la Computer vision peut être utilisé pour compter le nombre de plantes dans un champ et identifier les différentes espèces de plantes, aidant ainsi les agriculteurs à optimiser les calendriers de plantation et de récolte.
• Estimer le rendement des cultures : En analysant des images de cultures et en prédisant le nombre de fruits ou de légumes par plante, les algorithmes de computer vision peuvent aider les agriculteurs à estimer le rendement des cultures et à planifier les récoltes.
• Automatiser les tâches : la Computer Vision peut être utilisée pour automatiser des tâches telles que le désherbage, la taille et la récolte, réduisant ainsi les coûts de main-d'œuvre et augmentant l'efficacité.

Applications de Computer Vision pour les villes intelligentes

L'IA ouvre de nouvelles possibilités en aidant à créer des villes plus durables, à superviser les infrastructures urbaines et à améliorer les services publics pour les résidents et les communautés. Cette révolution repose sur la capacité à collecter des données à partir de milliards de capteurs et autres dispositifs IoT. Si le domaine d'application le plus évident de l'IA dans les villes intelligentes est la sécurité, il est loin d'être le seul à pouvoir bénéficier de la technologie computer vision . Les Smart cities ont été au cœur d'un véritable débat et le mouvement est bien réel.

L'avenir et les possibilités.

Les villes concentrent plus de la moitié de la population mondiale et plus des deux tiers d'ici 2050, selon les rapports des organisations internationales. Les technologies intelligentes peuvent aider à gérer différentes ressources telles que l'environnement, le trafic, la sécurité et l'administration. En d'autres termes, une infrastructure d'IA permet de faire de la ville intelligente une solution durable pour les habitants. Les ressources et outils de l'IA ont une application dans différents domaines tels que l'environnement, l'énergie, le transport ou la sécurité.

Quels sont les plus grands défis de Computer Vision ?

1. Traitement en temps réel : Les algorithmes de Computer vision sont intensifs en termes de calcul, et le traitement de grandes quantités de données en temps réel peut être un défi.
2. Conditions de faible luminosité : Les algorithmes doivent être capables d'identifier avec précision des objets dans des conditions de faible luminosité, ce qui est difficile en raison du peu d'informations disponibles dans ces conditions.
3. Occlusion : Les objets d'une scène peuvent être occultés par d'autres objets, ce qui rend difficile leur identification précise par les algorithmes de computer vision .
4. Environnements non structurés : Les algorithmes de Computer vision doivent pouvoir fonctionner dans des environnements non structurés, avec des éclairages, des angles et des encombrements variables.
5. Évolutivité : Les algorithmes doivent être capables de s'adapter à des ensembles de données plus importants et à des tâches plus complexes.
6. Apprentissage profond : Les algorithmes d'apprentissage profond sont de plus en plus importants mais ils nécessitent de grands ensembles de données et une grande puissance de calcul.