Explorer la vision par ordinateur (CV) : signification, principes, applications et recherche

La vision par ordinateur (CV) est un domaine de l'intelligence artificielle (IA) qui vise à permettre aux ordinateurs d'imiter le système visuel humain pour mieux comprendre et interpréter le contenu des images et vidéos numériques. Ce processus implique principalement l’acquisition d’images, le criblage, l’analyse, la reconnaissance et l’extraction d’informations. On peut dire que l’IA donne aux ordinateurs la capacité de penser, tandis que la CV leur donne la capacité d’observer et de comprendre.

La valeur de la vision par ordinateur

Les systèmes de vision par ordinateur sont formés et optimisés pour analyser un grand nombre de produits ou de processus en temps réel et aider à identifier les problèmes. Sa rapidité, son objectivité, sa continuité, sa précision et son évolutivité dépassent les capacités humaines. Il est capable d'inspecter les produits, d'observer les infrastructures ou les processus de production et d'effectuer des analyses en temps réel. L'application de cette technologie rend la découverte des problèmes plus efficace et plus précise.

Les derniers modèles d'apprentissage profond de vision par ordinateur démontrent une précision et des performances surhumaines dans les tâches de reconnaissance d'images du monde réel. Ces modèles ont réalisé des avancées significatives en matière de reconnaissance faciale, de détection d'objets et de classification d'images. Avec les progrès de la technologie, la vision par ordinateur a été largement utilisée dans diverses industries. Il joue un rôle important dans la sécurité et l’imagerie médicale, l’industrie manufacturière, l’automobile, l’agriculture, la construction, les villes intelligentes, les transports, etc. De plus, avec le développement continu de la technologie, la vision par ordinateur est devenue plus flexible et évolutive, ce qui ouvre également la possibilité de cas d’application plus pratiques.

Selon les estimations des médias concernés, le marché de la vision par ordinateur atteindra 144 milliards de dollars américains d'ici 2028.

Étapes et principes de travail de la vision par ordinateur

Commençons par comprendre les étapes de travail de base de la vision par ordinateur :

Étape 1, acquisition d'image, la caméra ou le capteur d'image saisit une image numérique.

Étape 2, prétraitement, l'entrée d'image originale doit être prétraitée pour optimiser les performances des tâches de vision par ordinateur ultérieures. Le prétraitement comprend la réduction du bruit, l'amélioration du contraste, le redimensionnement ou le recadrage de l'image.

Étape 3, traitement des algorithmes, les algorithmes de vision par ordinateur effectuent la détection d'objets, la segmentation et la classification d'images sur chaque image ou image vidéo.

Étape 4, traitement des règles, les informations de sortie doivent être traitées conformément aux règles de condition du cas d'utilisation. Cette partie effectue une automatisation basée sur les informations obtenues à partir des tâches de vision par ordinateur.

Jetons un coup d'œil au fonctionnement de la vision par ordinateur :

Les systèmes de vision par ordinateur modernes combinent les technologies de traitement d'image, d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond, en s'appuyant sur la reconnaissance de formes et l'apprentissage profond pour s'auto-entraîner et comprendre les données visuelles. La vision par ordinateur traditionnelle utilise l’apprentissage automatique, mais les méthodes d’apprentissage profond ont désormais évolué vers de meilleures solutions dans ce domaine.

De nombreuses méthodes hautes performances dans les applications modernes de vision par ordinateur sont basées sur les réseaux de neurones convolutifs (CNN). Ce réseau neuronal en couches permet aux ordinateurs de comprendre les données d'image de manière contextuelle. Avec suffisamment de données, l’ordinateur apprend à différencier les images. Au fur et à mesure que les données d'image traversent le modèle, l'ordinateur applique un CNN pour afficher les données. Les CNN aident les modèles d'apprentissage en profondeur à comprendre les images en les décomposant en pixels, auxquels sont attribuées des étiquettes pour entraîner des fonctionnalités spécifiques, appelées annotations d'image. Le modèle effectue des convolutions à l'aide des étiquettes, fait des prédictions sur ce qu'il voit, et vérifie de manière itérative l'exactitude des prédictions jusqu'à ce qu'elles soient conformes aux attentes. L'apprentissage profond s'appuie sur des réseaux de neurones et utilise des exemples pour résoudre des problèmes. Il apprend tout seul en utilisant des données étiquetées pour identifier des cas d'utilisation courants dans des exemples.

Domaines d'application de la vision par ordinateur

Fabrication : la vision par ordinateur industrielle est utilisée dans la fabrication pour automatiser l'inspection des produits, le comptage d'objets, l'automatisation des processus et améliorer la sécurité des employés grâce à la détection des EPI et des masques.

Soins de santé : Parmi les applications de la vision par ordinateur dans le domaine de la santé, un exemple frappant est la détection automatique des chutes humaines pour créer des scores de risque de chute et déclencher des alertes.

Sécurité : dans le domaine de la vidéosurveillance et de la sécurité, la détection du personnel est effectuée pour obtenir une surveillance périmétrique intelligente.

Agriculture : Le cas d'utilisation de la vision informatique dans l'agriculture consiste à surveiller automatiquement les animaux et à détecter précocement les maladies et anomalies animales.

Villes intelligentes : la vision par ordinateur est utilisée dans les villes intelligentes pour l'analyse des foules, l'analyse du trafic, le comptage des véhicules et l'inspection des infrastructures.

Commerce de détail : la vidéo des caméras de surveillance des magasins de détail peut être utilisée pour suivre les mouvements des clients afin de compter les personnes ou d'analyser le trafic piétonnier.

Assurance : La vision par ordinateur dans le domaine de l'assurance exploite la vision de l'IA pour la gestion et l'évaluation automatisées des risques, la gestion des sinistres et l'analyse prospective.

Logistique : Automatisation pour réduire les coûts en réduisant les erreurs humaines, la maintenance prédictive et l'accélération des opérations tout au long de la chaîne d'approvisionnement.

Pharmaceutique : La vision par ordinateur dans l'industrie pharmaceutique est utilisée pour l'inspection des emballages, l'identification des capsules et l'inspection visuelle du nettoyage des équipements.

Direction de recherche en vision par ordinateur

Reconnaissance d'objets : Déterminez si les données d'image contiennent un ou plusieurs objets ou classes d'objets spécifiés ou appris.

Reconnaissance faciale : reconnaissez les visages en les faisant correspondre à une base de données.

Détection d'objets : analysez les données d'image pour des conditions spécifiques et localisez les objets sémantiques d'une classe donnée.

Estimation de pose : estimation de la direction et de la position relatives d'un objet spécifique.

Reconnaissance optique de caractères : reconnaît les caractères dans les images, souvent combinée à l'encodage de texte.

Compréhension de la scène : analysez les images en segments significatifs pour l'analyse.

Analyse de mouvement : suivez le mouvement des points d'intérêt ou des objets dans des séquences d'images ou des vidéos.

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