La vision par ordinateur est un domaine multidisciplinaire qui permet aux machines d’interpréter et de comprendre les informations visuelles du monde, en reproduisant les capacités de perception de la vision humaine. Cette technologie transformatrice a trouvé des applications non seulement dans l’industrie automobile, mais aussi dans divers autres domaines, allant des soins de santé aux systèmes de sécurité en passant par les loisirs. Dans cet article, nous allons nous plonger dans les subtilités techniques de la vision par ordinateur, en explorant ses principes fondamentaux et en nous concentrant sur ses applications avec des solutions réalisables dans la détection des dommages pour les voitures.À la base, la vision par ordinateur implique le développement d’algorithmes et de modèles qui permettent aux machines d’obtenir des informations à partir de données visuelles. Le processus peut être décomposé en plusieurs étapes clés :
1. Acquisition d’images : Capture de données visuelles à l’aide de divers capteurs tels que des caméras.
2. Prétraitement : Nettoyage et amélioration des images acquises pour une meilleure analyse.
3. Extraction des caractéristiques : Identification de modèles ou de caractéristiques pertinents dans les images.
4. Prise de décision : Exploitation des caractéristiques extraites pour tirer des conclusions ou prendre des mesures.
Comment fonctionne la vision par ordinateur ?
La vision par ordinateur s’appuie sur de vastes ensembles de données pour entraîner les machines à distinguer des modèles et à reconnaître des images. Grâce à la fusion de l’apprentissage profond et des réseaux neuronaux convolutifs (CNN), le processus consiste à exposer les systèmes à de vastes ensembles de données, ce qui leur permet d’identifier des caractéristiques de manière autonome et d’affiner leur compréhension.
Dans le domaine de l’apprentissage automatique, les algorithmes permettent aux ordinateurs de comprendre le contexte des données visuelles sans programmation explicite. Les CNN traçables jouent un rôle essentiel dans la décomposition des images en pixels, l’attribution d’étiquettes et l’utilisation de convolutions pour les prédictions. Le CNN affine ses prédictions de manière itérative, à l’instar de la reconnaissance humaine qui évolue des formes de base aux détails les plus complexes.
Alors que les CNN excellent dans la compréhension des images individuelles, les réseaux neuronaux récurrents (RNN) étendent cette capacité aux applications vidéo, en aidant les ordinateurs à saisir les relations temporelles entre les images. La collaboration entre l’apprentissage automatique et les réseaux neuronaux récurrents permet aux machines de s’auto-apprendre et de reconnaître les images, reflétant ainsi les processus nuancés de la perception visuelle humaine. Au fur et à mesure que la technologie progresse, le paysage de la vision par ordinateur est sur le point de s’étendre, ouvrant la voie à une phase de compréhension visuelle intelligente par les machines.
Les modèles clés de la vision par ordinateur
Classification des images
Figure 1 : L’image ci-dessus montre que la classification d’images permet de détecter et de classer la voiture.
La classification des images est l’une des tâches fondamentales de la vision par ordinateur, qui repose sur la reconnaissance des formes. Elle consiste à attribuer des étiquettes ou des catégories prédéfinies à une image d’entrée. Les CNN se sont imposés comme l’architecture de référence pour les tâches de classification d’images. Ils utilisent la reconnaissance des formes par le biais de couches convolutives pour apprendre automatiquement des caractéristiques hiérarchiques à partir d’images. Cela leur permet de discerner des motifs et des textures complexes dans les données. Des modèles de classification d’images populaires comme AlexNet, VGG et ResNet ont atteint une précision remarquable sur des ensembles de données standard comme ImageNet, démontrant l’efficacité de l’apprentissage profond et de la reconnaissance des formes dans ce domaine.
Détection d’objets
Figure 2 : l’image ci-dessus illustre la détection d’objets, en démontrant sa capacité à identifier et à étiqueter deux voitures distinctes.
La détection d’objets, une technique de reconnaissance des formes essentielle dans le domaine de la vision par ordinateur, consiste à identifier et à localiser des instances d’objets dans des images ou des vidéos. Elle joue un rôle particulièrement crucial dans les véhicules autonomes, mais aussi dans les systèmes de surveillance et la réalité augmentée. La détection d’objets fait appel à des algorithmes d’apprentissage automatique ou d’apprentissage profond, qui s’appuient sur la reconnaissance des formes pour imiter l’intelligence humaine dans la reconnaissance et la localisation des objets.
Il existe de nombreuses techniques de détection d’objets, mais les trois plus remarquables sont les suivantes :
– Les techniques basées sur l’apprentissage profond, telles que R-CNN et YOLO v2, utilisent CNN pour apprendre et détecter automatiquement les objets dans les images. Deux approches clés pour la détection d’objets impliquent la création et l’entraînement d’un détecteur d’objets personnalisé à partir de zéro ou l’utilisation d’un modèle pré-entraîné avec apprentissage par transfert. Les réseaux à deux étapes comme le R-CNN identifient des propositions de régions avant de classer les objets, ce qui permet d’obtenir une grande précision mais des vitesses plus lentes. Les propositions de régions servent de boîtes de délimitation candidates que le réseau examine à la recherche d’objets potentiels au cours de la phase de classification suivante. Les réseaux à une étape, comme YOLO v2, prédisent les régions sur l’ensemble de l’image, ce qui permet d’obtenir des résultats plus rapides, mais potentiellement moins précis pour les petits objets.
– Les techniques d’apprentissage automatique, telles que la classification ACF et SVM utilisant les caractéristiques HOG, fournissent des approches alternatives pour la détection d’objets, incorporant la reconnaissance des formes. Le choix entre l’apprentissage profond et l’apprentissage automatique dépend de facteurs tels que la disponibilité de données d’entraînement étiquetées et de ressources GPU. MATLAB propose des outils pour construire et personnaliser des modèles de détection d’objets, facilitant des tâches telles que l’étiquetage d’images, la création d’algorithmes et la génération de code pour le déploiement sur diverses plateformes, y compris les GPU comme le NVIDIA Jetson.
– La technique de segmentation d’image est une autre technique employée dans la détection d’objets, offrant une approche alternative pour identifier et délimiter les objets dans les images ou les vidéos. Cette méthode consiste à diviser une image en segments sur la base de propriétés spécifiques telles que la couleur, la forme ou la texture. La segmentation d’images, ainsi que l’analyse de blobs et la détection basée sur les caractéristiques, offrent des possibilités supplémentaires de détection d’objets en fonction des exigences de l’application.
Suivi des objets
Figure 3 : l’image ci-dessus présente deux voitures en mouvement et montre comment la détection d’objets peut les identifier et les suivre séparément.
Le suivi d’objets implique le contrôle continu des positions et des mouvements des objets dans des images successives d’une séquence vidéo. Il est essentiel pour des applications telles que la vidéosurveillance, l’interaction homme-machine et la robotique. Les algorithmes de suivi doivent relever des défis tels que les occlusions, les changements d’échelle et les variations des conditions d’éclairage. Les algorithmes de suivi d’objets multiples (MOT), tels que le filtre de Kalman et le filtre à particules, sont couramment utilisés pour prédire et mettre à jour les positions des objets au fil du temps.
Recherche d’images basée sur le contenu
La recherche d’images basée sur le contenu (CBIR) permet d’extraire des images d’une base de données en fonction de leur contenu visuel. Il s’agit de comparer les caractéristiques d’une image d’interrogation avec celles des images de la base de données afin de trouver les plus similaires. Les techniques d’extraction de caractéristiques, telles que les histogrammes de couleur, les descripteurs de texture et les caractéristiques profondes, jouent un rôle crucial dans les systèmes CBIR. Le CBIR trouve des applications dans les moteurs de recherche d’images, l’analyse d’images médicales et la gestion des ressources numériques. Un exemple courant est un moteur de recherche d’images tel que Google Images.
Applications de la vision par ordinateur
1. Industrie automobile
Dans l’industrie automobile, la vision par ordinateur est essentielle au développement de la conduite autonome et à l’amélioration de la sécurité des véhicules. Intégrée aux systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS), la vision par ordinateur facilite la détection des obstacles, le maintien de la trajectoire et l’évitement des collisions. Une autre utilisation importante est l’inspection efficace des véhicules, l’identification et la catégorisation des dommages afin de réduire les coûts. Chez focalx, nous utilisons des modèles avancés de vision par ordinateur pour une évaluation précise et rapide de l’état des véhicules. Pour en savoir plus, consultez notre article sur la détection des dommages sur les véhicules. En outre, la vision par ordinateur permet aux systèmes de surveillance du conducteur de détecter les signes de fatigue ou de distraction, augmentant ainsi la sécurité du conducteur et du véhicule.
2. Industrie des soins de santé
La vision par ordinateur a révolutionné l’industrie des soins de santé en améliorant l’imagerie médicale et la détection des maladies. Les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) permettent d’identifier avec une grande précision les anomalies dans les radiographies, les IRM et les tomodensitogrammes, ce qui facilite considérablement le diagnostic des maladies. Lors de la pandémie de COVID-19, la vision par ordinateur a joué un rôle crucial dans le dépistage des patients et le suivi de la progression de la maladie grâce aux schémas respiratoires. Un exemple notable est le système d’IA de Google Health pour les mammographies, qui a considérablement réduit les faux positifs et négatifs dans les dépistages du cancer du sein, améliorant ainsi la précision du diagnostic.
3. Cas d’utilisation généraux
Les applications de vision par ordinateur s’étendent aux tâches quotidiennes telles que la reconnaissance faciale, la reconnaissance optique de caractères (OCR), la réalité augmentée (AR) et la réalité virtuelle (VR). Les systèmes de reconnaissance faciale, alimentés par des CNN, sont utilisés dans les domaines de la sécurité, de l’application de la loi et du déverrouillage d’appareils personnels. La technologie OCR convertit les images de texte scannées en données numériques, ce qui facilite la manipulation et la numérisation des documents. Dans le domaine des loisirs et des jeux, la vision par ordinateur améliore les expériences de RA et de RV en détectant des objets du monde réel et en superposant des éléments virtuels, créant ainsi des environnements interactifs et immersifs.
Conclusion
Les modèles de détection d’objets s’améliorent continuellement, avec de nouvelles architectures et techniques améliorant la précision et l’efficacité. Des défis tels que la détection d’objets dans des scènes complexes ou dans des conditions de faible luminosité stimulent la recherche en cours. La combinaison de la détection d’objets avec d’autres tâches de vision par ordinateur, telles que le suivi et la segmentation, augmente ses applications pratiques, ce qui en fait une solution polyvalente pour divers scénarios.
La vision par ordinateur a transformé la manière dont les machines perçoivent et interprètent les informations visuelles. Des tâches telles que la classification d’images, la détection d’objets, le suivi d’objets et l’extraction d’images basée sur le contenu améliorent les capacités de ces systèmes. Parmi ces tâches, la détection d’objets est particulièrement cruciale pour les applications du monde réel, notamment les véhicules autonomes et les systèmes de surveillance intelligents. À mesure que la technologie de la vision par ordinateur progresse, l’intégration de ces tâches promet de créer des machines plus intelligentes et plus perceptives, ouvrant la voie à une nouvelle ère d’interaction homme-machine.
