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Comment le site computer vision est-il utilisé pour la réalité virtuelle et augmentée ?

5 septembre 2022

Qu'est-ce que computer vision?

Computer vision est la branche de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la capacité de tirer des informations significatives d'images et de vidéos numériques, et en outre, d'agir ou de faire des recommandations sur cette base.

Réalité augmentée et réalité virtuelle

Qu'est-ce que la réalité augmentée ?

La réalité augmentée est une version fictive (augmentée) du monde physique qui est rendue possible grâce à des stimuli sensoriels tels que le son ou des éléments visuels numériques. Elle utilise des dispositifs tels que des lunettes intelligentes, des smartphones et des tablettes.

Éléments de la réalité augmentée

Une combinaison de mondes réels et virtuels

En créant l'environnement simulé et les visualisations par la coexistence d'objets physiques et numériques, ces objets sont ajoutés en tant que superpositions. Des images ou des objets virtuels sont insérés dans des scènes réelles. L'utilisateur peut effectuer une recherche visuelle en pointant simplement sa caméra sur eux.

Interaction en temps réel

Il existe des entrées générées par l'ordinateur qui améliorent le monde physique de son utilisateur. Il s'agit notamment de paramètres GPS, de vidéos et de sons. Ils sont intégrés au contenu numérique en temps réel de manière à répondre aux mouvements et à l'environnement de l'utilisateur en déplacement.

Enregistrement 3D précis d'objets virtuels et réels

L'enregistrement est l'alignement correct du virtuel avec le monde réel. Il s'agit d'une fusion entre les images capturées par votre caméra et celles générées par l'ordinateur. 

Qu'est-ce que la réalité virtuelle ?

La réalité virtuelle est une technologie numérique qui crée un environnement simulé par la vue et le son. La réalité virtuelle est présentée d'une manière qui la rend réelle pour l'utilisateur.

Les 3 "I" de la réalité virtuelle

Interaction

L'environnement tridimensionnel (3D) réagit aux gestes, aux mouvements et aux commandes verbales de l'utilisateur, qui le manipule pour passer d'une participation passive à une participation active en temps réel. L'entreprise est utilisée pour suivre les besoins d'un client et ce qui motive ses décisions d'achat.

Immersion

Grâce aux casques de réalité virtuelle, comme ceux de la PlayStation de Sony et du HTC Vive, qui sont équipés de haut-parleurs et de caméras intégrées, les utilisateurs sont transportés ou "immergés" dans un autre monde. Il affecte les sens physiques de l'utilisateur en fonction de la qualité du système.

Imagination

La réalité virtuelle est structurée de manière à paraître très réelle à l'utilisateur qui est incapable de percevoir des choses inexistantes d'une manière qui semble réelle dans la vie. Elle est utilisée par les entreprises et les organisations pour raconter des histoires et influencer les émotions de leur public cible.

L'application de computer vision dans la réalité virtuelle et augmentée 

Réalité augmentée

L'ordinateur aide à la détection d'objets dans les paramètres GPS. Alors que la navigation GPS peut donner des localisations erronées des objets, computer vision permet de corriger cette imprécision.

Computer vision a décrypté des vidéos et des images pour diverses applications telles que la reconnaissance de caractères. Et grâce à cela, les appareils dotés de la réalité augmentée ont la capacité de construire leurs environnements artificiels, qui sont à long terme couplés à l'environnement physique.

Computer vision aide les ordinateurs à observer, traiter, évaluer et comprendre les images et les vidéos numériques.

La réalité augmentée est prise en charge par computer Vision avec des capacités de vision robustes telles que la localisation et la cartographie simultanées (SLAM). Le SLAM permet de créer des 3DS environnementaux, tout en suivant la position de la caméra et son emplacement. En outre, le SLAM estime la position d'un capteur d'image tout en modelant l'environnement pour construire des cartes.

Réalité virtuelle

Grâce à des caméras et des capteurs, computer vision aide la réalité virtuelle à analyser l'environnement de l'utilisateur et à détecter l'emplacement du casque.

Grâce à des caméras et des capteurs, computer vision aide la réalité virtuelle à analyser l'environnement de l'utilisateur et à détecter l'emplacement de son casque. 

Dans les systèmes de santé, computer vision aide les chirurgiens à placer avec précision les incisions chirurgicales. Il est également efficace dans le système de santé mentale, pour le traitement du stress post-traumatique ainsi que de la dépression et de l'anxiété.

Dans le secteur de la mode, notamment pour les boutiques en ligne, computer vision permet aux acheteurs d'essayer virtuellement les vêtements qu'ils souhaitent acheter.

Il a amélioré l'expérience des utilisateurs dans l'industrie du jeu et augmenté leurs ventes.

Avantages de computer Vision

Réduction des coûts

Computer vision permet d'identifier rapidement un plancher dans un service ou un produit. Lorsqu'un ordinateur reçoit l'image d'un échantillon de produit, c'est par le biais de computer vision qu'il est en mesure de détecter ou de tracer facilement tout sol en éliminant l'effet boule de neige.Le travail manuel est facilement canalisé vers d'autres zones.

Authentification biométrique

Computer vision reconnaît les caractéristiques uniques des personnes, comme le visage ou l'empreinte digitale. Elle est utilisée pour protéger la confidentialité des téléphones par exemple. Elle est également utilisée dans le secteur des transports et des banques, entre autres, comme mesure de sécurité.

Détection de fausses vidéos et images

Les fausses nouvelles sont difficilement détectables par l'effort humain. Computer vision est capable de détecter rapidement quelles vidéos ou images ont été trafiquées ou manipulées pour tromper le public.

Application de la loi et défense

Il est utilisé par les agences de sécurité et de renseignement pour identifier les objets dangereux et les armes de destruction massive dans de vastes zones.

Véhicules automatisés

Il aide les véhicules automatisés à se frayer un chemin dans le trafic et leur permet également de détecter les dangers ou les obstacles sur leur route.

Les défis de computer Vision

Faible planification du développement du modèle

Les propriétaires d'entreprise sont parfois trop ambitieux en ce qui concerne les objectifs et déploient donc de grands modèles d'apprentissage automatique pour le système. Cela se traduit généralement par l'incapacité de l'équipe de science des données à répondre correctement aux objectifs commerciaux, aux coûts et à la précision des performances.

Manque de données de formation de qualité

En raison des questions de vie privée et de confidentialité dans le secteur de la santé, les informations sensibles ne sont pas facilement divulguées. Les travailleurs de la santé ne sont pas non plus autorisés à communiquer des données sensibles.

Mauvaise qualité des données

La mauvaise qualité des données dans certains secteurs peut causer de graves dommages. Par exemple, certains outils pour le test COVID ont été signalés comme n'ayant pas donné des résultats précis.

Meilleur cas d'utilisation de Computer Vision

Véhicules automatisés

Computer vision fonctionne de diverses manières pour les véhicules automatisés.

Computer vision est la fenêtre sur l'âme d'un véhicule automatisé. Les véhicules automatisés sont équipés de caméras 3D qui capturent des images en temps réel. Grâce à ces caméras, les véhicules sont capables de discerner l'espace nécessaire à une conduite sûre et de découvrir des itinéraires alternatifs en cas de danger imminent.

Grâce à leur capacité à détecter les dangers à venir, les airbags sont rapidement déployés dans les véhicules autonomes pour protéger le conducteur et les passagers en cas de collision.

Les boîtes englobantes sont activées par computer vision pour détecter si une voiture particulière est la même que celle qui a été identifiée. Il est utilisé pour la prédiction du modèle comportemental des conducteurs.

Computer vision aide les véhicules autonomes à rester dans les voies qui leur sont réservées lors de la conduite autonome. Il est également capable de détecter les courbes et les virages des règles pour assurer une sécurité maximale.

Les véhicules autonomes oscillent entre le mode normal et le mode faible luminosité. Ce dernier produit généralement des images floues qui rendent la conduite dangereuse. Computer vision ajuste ces situations à l'aide de capteurs.

Computer vision utilise les images capturées par les caméras des véhicules automatisés pour vérifier les feux de circulation. Il permet également de classer et d'identifier différents objets sur la route. Computer vision aide les voitures automatisées à capturer des données sur l'emplacement, les conditions de circulation et de route, ainsi que sur la population de la zone, afin de prendre conscience de la situation pendant la conduite.

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