Nous pouvons tous convenir que les ordinateurs ont parcouru un long chemin depuis leur invention entre 1936 et 1938. Depuis lors, l’ordinateur a évolué et révolutionné le mode de vie d’aujourd’hui pour chaque être humain sur cette planète.
Le développement de la vision par ordinateur peut être défini comme la simplification du processus scientifique d’interprétation d’images et de vidéos numériques grâce à l’utilisation de l’intelligence artificielle pour tirer une conclusion de ce que voient les ordinateurs. Le rendant aussi simple que le système optique humain.
Le viseur
Cette avancée scientifique verra l’amélioration et le développement d’un logiciel de vision par ordinateur qui personnalisera le processus d’analyse des vidéos et des images. En outre, profiter aux industries et aux entreprises dans un éventail de domaines, y compris, mais sans s’y limiter, la fabrication, la santé et l’électronique grand public.
La R&D continue dans développement de la vision par ordinateur a abouti à l’amélioration des processus impliqués dans l’acquisition, l’analyse et la compréhension des informations extraites d’une seule ou d’une séquence d’images numériques.
Il existe un certain nombre de processus qui entrent dans l’optimisation des méthodes existantes et même la création d’algorithmes. L’objectif principal est de construire un système qui possède à la fois des vitesses de traitement élevées et un faible nombre d’erreurs de performance. La mise en œuvre de projets de développement de vision par ordinateur a fortement impliqué les techniques d’Intelligence Artificielle.
Les principaux objectifs du développement de la vision par ordinateur sont la reconnaissance d’objets et l’analyse visuelle.
Reconnaissance d’objets
La tâche principale du système de vision par ordinateur est sa capacité à reconnaître si une image contient un objet spécifique en son sein. Le processus d’extraction implique la détection d’objets dans une région d’intérêt, puis une localisation et une classification supplémentaires des images afin de déterminer l’emplacement où chaque objet apparaît dans l’image. Des techniques d’apprentissage en profondeur et de vision par ordinateur sont ensuite appliquées pour développer les algorithmes de détection d’objets. Ces algorithmes sont utilisés dans la capture de données, la segmentation d’objets, l’analyse faciale, le marquage d’images, etc.
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Analyse visuelle
Les algorithmes d’analyse visuelle sont fréquemment utilisés dans les systèmes de surveillance visuelle automatisés. Ces algorithmes résolvent des tâches telles que ; compréhension de la scène, suivi d’objets, détection de mouvement.
Afin de détecter un objet qui se trouve en arrière-plan, un algorithme de soustraction d’arrière-plan est utilisé. Le suivi des objets repose sur l’algorithme détectant un objet dans une trame particulière et le reliant à un autre objet dans la trame suivante. Enfin, l’objectif de l’algorithme d’analyse de scène est d’identifier et de reconnaître les activités dans une scène. Des approches basées sur des règles sont appliquées pour identifier un comportement anormal dans une image vidéo, et si elles sont détectées, une action spécifique comme alerter l’ambulance, est déclenchée.
Les plats à emporter
Les algorithmes de développement de la vision par ordinateur sont actuellement utilisés dans :
- Aux soins des personnes âgées
- détection du cancer ; mélanome de la peau
- Vidéosurveillance dans le but de suivre les joueurs de football sur le terrain
Il existe de nombreux avantages pratiques à tirer de la mise en œuvre d’un logiciel de développement de vision par ordinateur. Ces avantages sont des processus plus simples et plus rapides, une réduction des coûts, une plus grande précision des opérations basées sur les données et, enfin, des résultats de haute qualité.
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