12 cas d'utilisation de l'imagerie aérienne grâce à la vision par ordinateur

Chaque jour, des drones et des satellites capturent des images de fermes, de villes, de côtes, de forêts et d'infrastructures. Vus du ciel, ils peuvent capturer des changements subtils mais significatifs, tels que la croissance inégale des cultures, l'augmentation des embouteillages, le déplacement des côtes ou l'activité dans les zones surveillées. 

Bon nombre de ces signaux sont générés par l'activité humaine, mais ils sont souvent difficiles à detect le sol. L'imagerie aérienne permet d'observer clairement ces environnements, même dans des endroits éloignés ou dangereux. 

Cependant, à mesure que le volume de données collectées augmente, la simple visibilité ne suffit plus. Les applications à grande échelle telles que l'agriculture ou la surveillance urbaine peuvent générer des milliers d'images, rendant l'examen manuel lent, laborieux et peu pratique.

La technologie de vision par ordinateur offre une meilleure alternative en automatisant ce processus d'analyse et d'examen. L'IA visuelle est un domaine de l'intelligence artificielle (IA) qui permet aux machines d'interpréter et de comprendre les données visuelles. En particulier, les modèles de vision par ordinateur peuvent detect classify , cartographier des limites précises et track en temps réel sur de vastes quantités d'images aériennes, ce qui permet une surveillance cohérente et évolutive des changements.

Dans cet article, nous allons explorer les raisons pour lesquelles la vision par ordinateur est essentielle pour les systèmes d'imagerie aérienne intelligents et passer en revue 12 cas d'utilisation de l'imagerie aérienne où les données visuelles peuvent être transformées en informations exploitables. C'est parti !

Transformer les images aériennes en informations exploitables grâce à la vision par ordinateur

Les systèmes d'imagerie aérienne génèrent des tonnes de données spatiales. Par exemple, un drone survolant une ville peut capturer des milliers de photographies aériennes haute résolution des quartiers urbains et de l'activité humaine. 

De même, l'imagerie satellite peut fournir un flux continu de données visuelles. L'examen manuel de ces données peut s'avérer difficile. Souvent, l'analyse des images doit être effectuée rapidement et avec précision, en particulier dans des cas d'utilisation tels que l'évaluation des dommages causés par un tremblement de terre, où le temps est un facteur critique. 

La vision par ordinateur facilite le traitement de ces données en convertissant les images prises par des drones et des satellites en informations compréhensibles par une machine. Les solutions d'IA visuelle fonctionnent en introduisant les données visuelles capturées dans des modèles de vision par ordinateur, qui effectuent ensuite diverses tâches de vision. Celles-ci comprennent la détection d'objets, la cartographie de vastes zones d'intérêt et le suivi des changements au fil du temps. 

Les modèles tels que Ultralytics sont conçus pour des tâches de vision en temps réel telles que la détection d'objets, la segmentation d'instances et le suivi d'objets. Ils peuvent traiter efficacement des images sur de petits appareils ou sur de vastes zones géographiques, ce qui permet de convertir les données aériennes en temps réel en informations exploitables dès leur capture.

Tâches essentielles de vision par ordinateur pour les cas d'utilisation d'images aériennes

Voici un aperçu détaillé de certaines tâches courantes de vision par ordinateur utilisées pour extraire des informations significatives à partir d'images aériennes :

• Classification d'images : cette tâche consiste à attribuer des étiquettes à des images entières, telles que les types de cultures, les catégories de couverture terrestre ou les conditions environnementales, ce qui facilite l'organisation et le filtrage de grands ensembles de données aériennes.
• Détection d'objets : des éléments spécifiques présentant un intérêt, notamment des personnes, des véhicules, des bâtiments ou des animaux, peuvent être identifiés et localisés dans une image à l'aide de la détection d'objets. Cette tâche constitue la base de nombreux workflows d'analyse aérienne.
• Segmentation d'instance : elle peut être utilisée pour cartographier les limites précises des objets au niveau des pixels, ce qui est essentiel pour des applications telles que l'agriculture et la surveillance environnementale qui nécessitent des mesures détaillées de la superficie.
• Suivi d'objets : s'appuyant sur la détection, le suivi d'objets suit les objets identifiés sur plusieurs images ou périodes. Cela permet de mieux comprendre les schémas de mouvement et les changements au fil du temps, ce qui est essentiel pour surveiller les scènes dynamiques.

Détection par boîte englobante orientée (OBB) : en ce qui concerne les images aériennes où les objets apparaissent sous différents angles, les boîtes englobantes orientées permettent de capturer plus précisément l'orientation et la forme des objets, améliorant ainsi la qualité de détection d'objets tels que les navires, les véhicules et les infrastructures.

12 cas d'utilisation concrets de l'imagerie aérienne grâce à la vision par ordinateur

Maintenant que nous comprenons mieux la vision par ordinateur dans l'imagerie aérienne, discutons de quelques applications concrètes de l'imagerie aérienne où l'IA visuelle peut être utilisée.

1. Gestion de l'irrigation et agriculture de précision

Les problèmes liés à l'eau se développent souvent lentement et passent inaperçus dans le domaine agricole. Des problèmes tels que les fuites d'irrigation, la distribution inégale de l'eau et le stress hydrique des cultures peuvent s'accumuler au fil du temps sans signes évidents. Lorsque les dommages causés aux cultures deviennent visibles, les agriculteurs ont déjà perdu leur rendement.

L'imagerie aérienne peut être utilisée pour surveiller l'ensemble des terres agricoles en même temps. Depuis les airs, les changements dans la santé et l'humidité des cultures sont beaucoup plus faciles à detect lors d'inspections au sol.

Ces données peuvent être analysées par vision artificielle afin de séparer les zones cultivées et detect tels que les zones sèches ou les zones sur-irriguées. Cela permet d'agir rapidement, d'utiliser l'eau de manière plus efficace et d'obtenir des rendements agricoles plus élevés à moindre coût.

2. Évaluation des dommages causés par les tremblements de terre et les glissements de terrain

Même un léger retard dans la prise de décision peut avoir un impact négatif sur les opérations de sauvetage et d'intervention lors d'une catastrophe naturelle. Les catastrophes telles que les tremblements de terre et les glissements de terrain entraînent souvent l'instabilité des bâtiments et le blocage des routes, ce qui complique les opérations de sauvetage en rendant certaines zones inaccessibles. Cela peut rendre les inspections terrestres traditionnelles lentes, dangereuses, voire parfois impossibles.

La télédétection, rendue possible grâce aux données aériennes et à l'imagerie satellite, offre aux équipes d'intervention une vue rapide et étendue des régions touchées. En quelques minutes, elles peuvent voir les bâtiments effondrés, les routes endommagées et les zones les plus touchées sans avoir à attendre d'y avoir physiquement accès.

Les systèmes de vision par ordinateur peuvent apporter une aide supplémentaire aux équipes de secours en utilisant ces données aériennes pour identifier les structures endommagées et les routes bloquées. Les systèmes intégrés à des modèles tels que Ultralytics peuvent être entraînés à detect , les débris et les obstacles routiers directement à partir d'images aériennes. Cela aide les équipes de secours à réagir plus rapidement et à allouer les ressources plus efficacement lors de la gestion des catastrophes.

3. Audit de conformité des villes intelligentes et détection des changements

Les infractions urbaines telles que les décharges illégales, l'utilisation abusive des terres et l'empiètement sur l'espace public se produisent souvent sans que personne ne s'en aperçoive. Lorsque elles sont enfin remarquées sur le terrain, le problème s'est souvent déjà propagé à plusieurs zones.

L'imagerie aérienne facilite la surveillance de ces problèmes dans les zones urbaines. Par exemple, les images régulières prises par des drones offrent une vue claire et actualisée des rues, des terrains ouverts et des espaces publics difficiles d'accès lors d'inspections manuelles.

Les modèles Vision AI peuvent être utilisés pour analyser ces photographies aériennes afin de detect les sites detect et les structures non autorisées. En combinaison avec les systèmes d'information géographique (SIG) et les données de zonage, les responsables municipaux peuvent track des infractions au fil du temps, identifier les zones similaires et appliquer plus efficacement les règles d'entretien.

4. Réseau routier et analyse du trafic

La gestion des réseaux routiers est difficile lorsque la visibilité repose uniquement sur des capteurs au sol et des caméras fixes. Bien qu'ils puissent mettre en évidence des points isolés préoccupants sur la route, ils ont du mal à saisir le comportement du trafic dans l'ensemble d'une ville.

L'imagerie aérienne haute résolution résout ce problème en affichant les routes, les intersections et le flux de circulation dans une seule vue. Grâce à cette méthode, il est plus facile de detect , les ralentissements et les stationnements illégaux qu'avec les systèmes terrestres. Lorsque les systèmes aériens sont intégrés à des modèles de vision tels queYOLO Ultralytics , ils peuvent aider à analyser le trafic sur de vastes zones. 

5. Expertise immobilière et évaluation immobilière

Des mesures précises sont essentielles lors de l'arpentage de terrains et de bâtiments à des fins d'évaluation, de planification ou de réglementation. Les levés manuels peuvent prendre beaucoup de temps, en particulier sur des propriétés vastes ou difficiles d'accès, et même de petites incohérences peuvent entraîner des retards ou des travaux supplémentaires.

Les drones et autres plateformes aériennes permettent de capturer des images actualisées des propriétés depuis les airs. Associées à la photogrammétrie et au LiDAR, ces images peuvent générer des modèles tridimensionnels détaillés du terrain et des structures environnantes, réduisant ainsi la nécessité de se rendre fréquemment sur place.

La vision par ordinateur facilite ce processus en aidant à identifier les caractéristiques visibles des propriétés, à délimiter approximativement les frontières et à mesurer les distances ou les superficies à partir des images. Ces résultats sont généralement examinés et validés par des géomètres, ce qui aide les équipes à travailler plus efficacement tout en garantissant la précision.

6. La photographie aérienne pour une narration plus cinématographique

Dans certaines situations, les outils traditionnels de réalisation cinématographique, tels que les supports de caméra et les grues, peuvent limiter la manière dont certaines prises de vue sont capturées, en particulier lorsqu'il est nécessaire d'obtenir des vues larges ou des mouvements rapides et dynamiques. Les drones permettent de surmonter ces limites en offrant des prises de vue aériennes fluides sur de grands espaces. 

Ils offrent aux cinéastes la liberté de capturer des paysages grandioses, des scènes d'action complexes et des travellings aériens difficiles à réaliser depuis le sol. Les drones équipés d'une vision par ordinateur peuvent également être utilisés pour track dans des images haute résolution, ce qui permet à la caméra de suivre en douceur des sujets en mouvement, tels que des véhicules. Cela réduit le besoin d'un contrôle manuel constant et aide les équipes à capturer plus efficacement des images cinématographiques stables.

7. Surveillance des frontières et du périmètre

La surveillance des vastes régions frontalières et périphériques peut s'avérer difficile en raison de l'étendue du terrain, de l'éloignement des sites et de l'accès limité au sol. Le maintien d'une couverture constante dans ces zones nécessite souvent des ressources importantes et peut néanmoins laisser des lacunes en matière de visibilité.

Les systèmes d'imagerie aérienne peuvent constituer un moyen évolutif d'améliorer la connaissance de la situation dans de vastes régions. Les drones et autres plateformes aériennes peuvent collecter des images qui offrent une visibilité continue sans nécessiter une présence constante au sol. 

Les techniques de vision par ordinateur peuvent être utilisées pour analyser ces données afin d'identifier des schémas de mouvement, tels que des personnes ou des véhicules, track au fil du temps et mettre en évidence les activités irrégulières. Cela aide les organisations à améliorer leurs temps de réponse et à allouer leurs ressources plus efficacement.

8. Surveillance des populations fauniques

Les études traditionnelles sur la faune sauvage, telles que les patrouilles au sol ou les vols à basse altitude, peuvent perturber les animaux et entraîner souvent des lacunes dans la collecte de données, en particulier dans les habitats vastes ou éloignés. Ces méthodes peuvent également être difficiles à adapter de manière cohérente au fil du temps.

Les systèmes aériens constituent un moyen moins intrusif de surveiller la faune sauvage. Les drones équipés de capteurs multispectraux permettent aux équipes d'observer les animaux à distance et facilitent la collecte de données plus cohérentes, même dans une végétation dense ou dans des conditions de faible luminosité. 

Les modèles de vision par ordinateur peuvent ensuite analyser ces images pour aider à détecter et compter les animaux, aider les équipes à répartir plus efficacement les ressources et prendre des décisions plus éclairées en matière de protection des habitats et d'efforts de conservation.

9. Améliorer la sécurité dans les mines grâce à la surveillance aérienne

Les sites miniers impliquent souvent l'utilisation d'engins lourds et un terrain changeant, ce qui peut rendre les inspections de routine fastidieuses. Se fier uniquement aux inspections au sol peut également nécessiter des visites plus fréquentes sur site.

Les images satellites et aériennes permettent aux inspecteurs et aux exploitants de visualiser l'ensemble des sites miniers depuis les airs. Cette perspective plus large facilite l'observation des changements au niveau des limites des carrières, des routes de transport, des stocks et de l'emplacement des équipements par rapport aux contrôles effectués au sol. 

La vision par ordinateur facilite ce processus en détectant et en délimitant les éléments visibles tels que les véhicules, les stocks, les routes de transport et les limites des carrières. Cela permet aux équipes de concentrer leurs inspections sur des emplacements spécifiques, de réduire les visites inutiles sur site et de maintenir une surveillance constante de la sécurité.

10. Détection des incendies de forêt et analyse de leur propagation

Les incendies de forêt peuvent se propager rapidement, parfois même plus rapidement que les équipes au sol ne peuvent intervenir. Au moment où les incendies sont signalés, de vastes zones peuvent déjà être touchées. 

Grâce aux drones et aux systèmes d'imagerie satellite, il est plus facile de detect rapidement detect dans les grandes zones forestières. Ils facilitent également la surveillance environnementale, même dans les zones difficiles d'accès.

Plus précisément, les modèles de vision par ordinateur peuvent detect et les flammes et track des incendies au fil du temps. Ces systèmes peuvent également faciliter l'évaluation rapide des dommages, aidant ainsi les équipes d'intervention à agir plus rapidement et à limiter les conséquences à long terme.

11. Surveillance des ports et des havres

Les ports doivent gérer un trafic maritime constant, des horaires serrés et un espace limité, ce qui rend difficile d'avoir une vue d'ensemble de tout ce qui s'y passe. Les méthodes de surveillance traditionnelles passent souvent à côté des activités en temps réel, telles que le mouvement des conteneurs ou l'accumulation du trafic.

Les images aériennes ou prises par drone offrent un moyen simple d'obtenir une vue claire des opérations portuaires depuis les airs. Elles permettent de voir où se trouvent les navires, comment circule le trafic et où se forment les embouteillages dans le port. La vision par IA peut ensuite analyser ces images pour track et repérer rapidement les embouteillages, aidant ainsi les ports à gérer le trafic plus facilement et à maintenir l'efficacité des opérations.

12. Détection des déversements d'hydrocarbures

Les marées noires sont difficiles à identifier à leurs débuts, en particulier dans les vastes zones océaniques. Au moment où elles sont signalées, elles peuvent déjà s'être propagées et avoir endommagé l'écosystème environnant.

La vue aérienne offerte par les drones fournit des images claires des eaux libres. Il est ainsi plus facile de voir les changements de couleur et de texture de la surface depuis une altitude plus élevée. 

Ces images peuvent être analysées à l'aide de la vision par ordinateur afin de detect de segment rapidement segment et track . Cela permet un confinement plus rapide et contribue à réduire les dommages à long terme causés aux écosystèmes marins.

Principaux points à retenir

Associées à la vision par ordinateur, les images aériennes deviennent plus que de simples visuels statiques et commencent à fournir des informations pratiques. À mesure que les volumes de données augmentent, ces systèmes deviennent plus rapides et plus automatisés, l'analyse s'effectuant plus rapidement après la capture. Cette évolution fait passer les images aériennes d'une simple observation à une prise de décision plus éclairée et plus rapide.

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