La vision par ordinateur est un domaine multidisciplinaire qui permet aux machines d’interpr\u00e9ter et de comprendre les informations visuelles du monde, en reproduisant les capacit\u00e9s de perception de la vision humaine. Cette technologie transformatrice a trouv\u00e9 des applications non seulement dans l’industrie automobile, mais aussi dans divers autres domaines, allant des soins de sant\u00e9 aux syst\u00e8mes de s\u00e9curit\u00e9 en passant par les loisirs. Dans cet article, nous allons nous plonger dans les subtilit\u00e9s techniques de la vision par ordinateur, en explorant ses principes fondamentaux et en nous concentrant sur ses applications avec des solutions r\u00e9alisables dans la d\u00e9tection des dommages pour les voitures.\u00c0 la base, la vision par ordinateur implique le d\u00e9veloppement d’algorithmes et de mod\u00e8les qui permettent aux machines d’obtenir des informations \u00e0 partir de donn\u00e9es visuelles. Le processus peut \u00eatre d\u00e9compos\u00e9 en plusieurs \u00e9tapes cl\u00e9s :<\/p>\r\n
1. Acquisition d’images : <\/strong>Capture de donn\u00e9es visuelles \u00e0 l’aide de divers capteurs tels que des cam\u00e9ras. <\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n La vision par ordinateur s’appuie sur de vastes ensembles de donn\u00e9es pour entra\u00eener les machines \u00e0 distinguer des mod\u00e8les et \u00e0 reconna\u00eetre des images. Gr\u00e2ce \u00e0 la fusion de l’apprentissage profond et des r\u00e9seaux neuronaux convolutifs (CNN), le processus consiste \u00e0 exposer les syst\u00e8mes \u00e0 de vastes ensembles de donn\u00e9es, ce qui leur permet d’identifier des caract\u00e9ristiques de mani\u00e8re autonome et d’affiner leur compr\u00e9hension.<\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n Dans le domaine de l’apprentissage automatique, les algorithmes permettent aux ordinateurs de comprendre le contexte des donn\u00e9es visuelles sans programmation explicite. Les CNN tra\u00e7ables jouent un r\u00f4le essentiel dans la d\u00e9composition des images en pixels, l’attribution d’\u00e9tiquettes et l’utilisation de convolutions pour les pr\u00e9dictions. Le CNN affine ses pr\u00e9dictions de mani\u00e8re it\u00e9rative, \u00e0 l’instar de la reconnaissance humaine qui \u00e9volue des formes de base aux d\u00e9tails les plus complexes.<\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n Alors que les CNN excellent dans la compr\u00e9hension des images individuelles, les r\u00e9seaux neuronaux r\u00e9currents (RNN) \u00e9tendent cette capacit\u00e9 aux applications vid\u00e9o, en aidant les ordinateurs \u00e0 saisir les relations temporelles entre les images. La collaboration entre l’apprentissage automatique et les r\u00e9seaux neuronaux r\u00e9currents permet aux machines de s’auto-apprendre et de reconna\u00eetre les images, refl\u00e9tant ainsi les processus nuanc\u00e9s de la perception visuelle humaine. Au fur et \u00e0 mesure que la technologie progresse, le paysage de la vision par ordinateur est sur le point de s’\u00e9tendre, ouvrant la voie \u00e0 une phase de compr\u00e9hension visuelle intelligente par les machines.<\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n Figure 1 : L’image ci-dessus montre que la classification d’images permet de d\u00e9tecter et de classer la voiture.<\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n La classification des images est l’une des t\u00e2ches fondamentales de la vision par ordinateur, qui repose sur la reconnaissance des formes. Elle consiste \u00e0 attribuer des \u00e9tiquettes ou des cat\u00e9gories pr\u00e9d\u00e9finies \u00e0 une image d’entr\u00e9e. Les CNN se sont impos\u00e9s comme l’architecture de r\u00e9f\u00e9rence pour les t\u00e2ches de classification d’images. Ils utilisent la reconnaissance des formes par le biais de couches convolutives pour apprendre automatiquement des caract\u00e9ristiques hi\u00e9rarchiques \u00e0 partir d’images. Cela leur permet de discerner des motifs et des textures complexes dans les donn\u00e9es. Des mod\u00e8les de classification d’images populaires comme AlexNet, VGG et ResNet ont atteint une pr\u00e9cision remarquable sur des ensembles de donn\u00e9es standard comme ImageNet, d\u00e9montrant l’efficacit\u00e9 de l’apprentissage profond et de la reconnaissance des formes dans ce domaine.<\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n Figure 2 : l’image ci-dessus illustre la d\u00e9tection d’objets, en d\u00e9montrant sa capacit\u00e9 \u00e0 identifier et \u00e0 \u00e9tiqueter deux voitures distinctes.<\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n La d\u00e9tection d’objets, une technique de reconnaissance des formes essentielle dans le domaine de la vision par ordinateur, consiste \u00e0 identifier et \u00e0 localiser des instances d’objets dans des images ou des vid\u00e9os. Elle joue un r\u00f4le particuli\u00e8rement crucial dans les v\u00e9hicules autonomes, mais aussi dans les syst\u00e8mes de surveillance et la r\u00e9alit\u00e9 augment\u00e9e. La d\u00e9tection d’objets fait appel \u00e0 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.<\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n Il existe de nombreuses techniques de d\u00e9tection d’objets, mais les trois plus remarquables sont les suivantes :<\/p>\r\n - Les techniques bas\u00e9es sur l’apprentissage profond, telles que R-CNN et YOLO v2, utilisent CNN pour apprendre et d\u00e9tecter automatiquement les objets dans les images. Deux approches cl\u00e9s pour la d\u00e9tection d’objets impliquent la cr\u00e9ation et l’entra\u00eenement d’un d\u00e9tecteur d’objets personnalis\u00e9 \u00e0 partir de z\u00e9ro ou l’utilisation d’un mod\u00e8le pr\u00e9-entra\u00een\u00e9 avec apprentissage par transfert. Les r\u00e9seaux \u00e0 deux \u00e9tapes comme le R-CNN identifient des propositions de r\u00e9gions avant de classer les objets, ce qui permet d’obtenir une grande pr\u00e9cision mais des vitesses plus lentes. Les propositions de r\u00e9gions servent de bo\u00eetes de d\u00e9limitation candidates que le r\u00e9seau examine \u00e0 la recherche d’objets potentiels au cours de la phase de classification suivante. Les r\u00e9seaux \u00e0 une \u00e9tape, comme YOLO v2, pr\u00e9disent les r\u00e9gions sur l’ensemble de l’image, ce qui permet d’obtenir des r\u00e9sultats plus rapides, mais potentiellement moins pr\u00e9cis pour les petits objets.<\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n - Les techniques d’apprentissage automatique, telles que la classification ACF et SVM utilisant les caract\u00e9ristiques HOG, fournissent des approches alternatives pour la d\u00e9tection d’objets, incorporant la reconnaissance des formes. Le choix entre l’apprentissage profond et l’apprentissage automatique d\u00e9pend de facteurs tels que la disponibilit\u00e9 de donn\u00e9es d’entra\u00eenement \u00e9tiquet\u00e9es et de ressources GPU. MATLAB propose des outils pour construire et personnaliser des mod\u00e8les de d\u00e9tection d’objets, facilitant des t\u00e2ches telles que l’\u00e9tiquetage d’images, la cr\u00e9ation d’algorithmes et la g\u00e9n\u00e9ration de code pour le d\u00e9ploiement sur diverses plateformes, y compris les GPU comme le NVIDIA Jetson.<\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n - La technique de segmentation d’image est une autre technique employ\u00e9e dans la d\u00e9tection d’objets, offrant une approche alternative pour identifier et d\u00e9limiter les objets dans les images ou les vid\u00e9os. Cette m\u00e9thode consiste \u00e0 diviser une image en segments sur la base de propri\u00e9t\u00e9s sp\u00e9cifiques telles que la couleur, la forme ou la texture. La segmentation d’images, ainsi que l’analyse de blobs et la d\u00e9tection bas\u00e9e sur les caract\u00e9ristiques, offrent des possibilit\u00e9s suppl\u00e9mentaires de d\u00e9tection d’objets en fonction des exigences de l’application.<\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n Figure 3 : l’image ci-dessus pr\u00e9sente deux voitures en mouvement et montre comment la d\u00e9tection d’objets peut les identifier et les suivre s\u00e9par\u00e9ment.<\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n Le suivi d’objets implique le contr\u00f4le continu des positions et des mouvements des objets dans des images successives d’une s\u00e9quence vid\u00e9o. Il est essentiel pour des applications telles que la vid\u00e9osurveillance, l’interaction homme-machine et la robotique. Les algorithmes de suivi doivent relever des d\u00e9fis tels que les occlusions, les changements d’\u00e9chelle et les variations des conditions d’\u00e9clairage. Les algorithmes de suivi d’objets multiples (MOT), tels que le filtre de Kalman et le filtre \u00e0 particules, sont couramment utilis\u00e9s pour pr\u00e9dire et mettre \u00e0 jour les positions des objets au fil du temps.<\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n La recherche d’images bas\u00e9e sur le contenu (CBIR) permet d’extraire des images d’une base de donn\u00e9es en fonction de leur contenu visuel. Il s’agit de comparer les caract\u00e9ristiques d’une image d’interrogation avec celles des images de la base de donn\u00e9es afin de trouver les plus similaires. Les techniques d’extraction de caract\u00e9ristiques, telles que les histogrammes de couleur, les descripteurs de texture et les caract\u00e9ristiques profondes, jouent un r\u00f4le crucial dans les syst\u00e8mes CBIR. Le CBIR trouve des applications dans les moteurs de recherche d’images, l’analyse d’images m\u00e9dicales et la gestion des ressources num\u00e9riques. Un exemple courant est un moteur de recherche d’images tel que Google Images.<\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n
2. Pr\u00e9traitement :<\/strong> Nettoyage et am\u00e9lioration des images acquises pour une meilleure analyse.
3. Extraction des caract\u00e9ristiques :<\/strong> Identification de mod\u00e8les ou de caract\u00e9ristiques pertinents dans les images.
4. Prise de d\u00e9cision :<\/strong> Exploitation des caract\u00e9ristiques extraites pour tirer des conclusions ou prendre des mesures.<\/p>\r\nComment fonctionne la vision par ordinateur ?<\/h2>\r\n
Les mod\u00e8les cl\u00e9s de la vision par ordinateur<\/h2>\r\n
Classification des images<\/h3>\r\n
D\u00e9tection d’objets<\/h3>\r\n
Suivi des objets<\/h3>\r\n
Recherche d’images bas\u00e9e sur le contenu<\/h3>\r\n
Applications de la vision par ordinateur<\/h3>\r\n