Vision par ordinateur
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Nos solutions d'IA sont capable de traiter les images et vidéos, de reconnaitre les objets et scènes, et générer des descriptions et étiquettes pour du contenu visuel. En d'autres termes, grâce à la vision par ordinateurs, vous ne perdez jamais de vue votre valeur commerciale.
Détection d'objets
Nous développons des modèles d'apprentissage automatique personnalisés et très performants pour la détection d'objets, même dans des conditions réelles difficiles. Nous adaptons notre approche - prétraitement des données, modélisation, réglage et configuration - à chaque cas d'utilisation unique pour des résultats optimaux.
Analyse de vidéos
Exploitez tout le potentiel de vos données vidéo grâce à nos techniques expertes de suivi d'objets. Nous vous aidons à détecter et à segmenter les objets, à identifier les activités et à relever les défis uniques de l'analyse vidéo, tels que la gestion des ressources et l'architecture des modèles.
Vision des countours
Le traitement de la vidéo en périphérie peut réduire le trafic réseau et accroître la sécurité des données. Avec notre projet Edge Video Analysis (EVA), subventionné par Vlaio, nous visons à développer une solution performante pour l'anonymisation et la ré-identification des vidéos en périphérie.
Inspection visuelle
Surveillez, dirigez et améliorez votre contrôle de qualité grâce à une technologie avancée de vision industrielle. Nos algorithmes détectent divers défauts et optimisent les processus de production.
Défis typiques
L'élaboration d'une solution de vision par ordinateur peut être un processus complexe. Jetons un coup d'œil à quelques défis courants.
Collecte de données et diversité
Les algorithmes de vision artificielle ont besoin de données étiquetées pour apprendre, mais l'obtention de ces données peut être difficile et coûteuse. C'est pourquoi il est important d'utiliser les données de manière efficace, ce qui signifie obtenir des données de bonne qualité et s'assurer qu'elles couvrent un large éventail de situations. Cela permet d'obtenir des modèles de vision artificielle plus précis et plus robustes.
Détection, segmentation et suivi d'objets
La recherche et la séparation d'objets dans une image sont importantes pour de nombreuses tâches de vision par ordinateur. Il peut être difficile de suivre des objets dans le temps, surtout s'ils sont cachés ou ont des formes compliquées, mais il existe des moyens pour surmonter ces difficultés et améliorer la précision des modèles de vision par ordinateur.
Classification et reconnaissance d'images
La vision par ordinateur vise à identifier avec précision et efficacité des objets présents dans des images, même si certains objets sont difficiles à distinguer. Avec un entraînement approprié sur de grands ensembles de données, les modèles de vision par ordinateur peuvent atteindre une grande précision et améliorer notre capacité à analyser les informations visuelles.
Sélection du modèle
Le choix du bon modèle est crucial pour la réussite des solutions de vision par ordinateur. Cela nécessite une compréhension approfondie des algorithmes et, pour certains cas spécifiques, une étape de fine-tuning. Si l'apprentissage par transfert peut s'avérer utile, l'adaptation de modèles pré-entraînés à de nouveaux domaines est importante pour obtenir des résultats optimaux.
Temps de latence
Les applications de vision par ordinateur doivent souvent traiter des données rapidement, mais les algorithmes peuvent être exigeants. Il est donc important de trouver des moyens d'accélérer les algorithmes sans perdre en précision. Il est essentiel de trouver le bon équilibre entre vitesse et précision.
Interprétabilité et explicabilité
Expliquer le fonctionnement des modèles de vision par ordinateur peut s'avérer difficile, car ils utilisent souvent des réseaux neuronaux complexes. Mais il existe des moyens de rendre ces réseaux plus interprétables, afin que les parties prenantes puissent comprendre et utiliser les modèles plus efficacement.
Aperçu général de la solution
Pour débuter le développement d'une solution de vision par ordinateur, il faut tout d'abord collecter et préparer les données. Il s'agit notamment de nettoyer et d'annoter les images ou les vidéos, et de rassembler un ensemble de données diversifié représentant tous les scénarios possibles.
Les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et les algorithmes basés sur les transformateurs sont des modèles couramment utilisés dans le cadres d'outils utilisant la vision par ordinateur. Ces modèles sont conçus pour détecter et analyser les caractéristiques et les motifs des images à l'aide d'architectures spécifiques.
Pour que le modèle de vision par ordinateur fonctionne, il doit être entraîné à l'aide des données collectées. Ce processus consiste à minimiser l'erreur entre les résultats prédits et les résultats réels, ce qui nécessite un hardware puissant, tel que les GPU.
Une fois le modèle entraîné, il est évalué à l'aide de différentes mesures d'évaluation telles que la précision, le rappel, le mIoU et le mAP.
Une fois entraîné et évalué, le modèle peut être utilisé pour effectuer des tâches telles que la classification d'images, la détection d'objets et la segmentation d'images. En fonction des ressources et de l'infrastructure disponibles, le déploiement peut se faire on-premise ou sur le cloud.
Lorsque de nouvelles données sont disponibles ou que l'application du modèle change, il peut être nécessaire de affiner le modèle ou de l'adapter. Le réentraînement du modèle sur base de nouvelles données ou la mise à jour de ses paramètres peuvent faire partie de ce processus.
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