60 applications percutantes de la vision par ordinateur

Les images et les vidéos jouent aujourd'hui un rôle essentiel dans la prise de décision. Nous nous appuyons sur les informations visuelles lorsque nous circulons sur des routes très fréquentées, faisons des achats en ligne, parcourons les réseaux sociaux, nous rendons à l'hôpital et même lorsque nous gérons une entreprise. 

Les données visuelles font désormais partie intégrante de notre quotidien et influencent bon nombre de nos choix. Pour que les machines puissent comprendre ces informations de la même manière, elles doivent également être capables de voir et d'interpréter le contenu visuel. 

C'est là que la vision par ordinateur fait la différence. En tant que branche de l'intelligence artificielle (IA), la vision par ordinateur permet aux machines d'interpréter et de donner un sens aux informations visuelles.

Au lieu de simplement enregistrer ce qui se passe, la technologie de vision par ordinateur peut analyser les images afin d'en extraire des informations utiles. Les solutions de vision par ordinateur peuvent detect , track et classify en fonction de leur forme, de leur taille ou de leur couleur. 

Prenons un exemple simple. Imaginons un gérant de magasin qui souhaite identifier les rayons qui se vident le plus rapidement. Les systèmes de vision par ordinateur peuvent être utilisés pour analyser les images des rayons afin de repérer les articles manquants et mettre en évidence les produits qui se vendent rapidement. Cela permet aux gérants de magasin de réapprovisionner leurs rayons à temps. 

Ces systèmes sont pilotés par des modèles de vision par ordinateur, qui sont entraînés à partir d'ensembles de données afin de reconnaître des objets et d'identifier des modèles à partir de données visuelles. Par exemple, Ultralytics est un modèle de vision rapide et fiable conçu pour offrir des capacités de vision par ordinateur en temps réel. 

Dans cet article, nous allons explorer 60 applications percutantes de la vision par ordinateur et voir comment elles sont utilisées dans différents secteurs. C'est parti !

Le rôle de la vision par ordinateur à l'ère moderne de l'IA

Avant de nous plonger dans les différentes applications de la vision par ordinateur, examinons rapidement l'importance de la vision par ordinateur aujourd'hui.

Pendant des années, le suivi et l'analyse des images ou des vidéos étaient effectués manuellement. Cette approche manuelle était chronophage, source d'erreurs et incohérente. En effet, des études montrent que les erreurs humaines représentent près d'un quart des problèmes liés à l'inspection dans les usines, ce qui ralentit la prise de décision dans de nombreux secteurs.

Les choses ont changé avec l'essor de l'apprentissage automatique et les progrès majeurs réalisés dans le domaine de la vision par ordinateur. Au cœur de l'IA visuelle se trouve l'analyse d'images, qui permet aux modèles de comprendre ce qu'ils voient. 

Cela a conduit à l'adoption rapide d'applications telles que l'inspection, le suivi et l'automatisation, le marché mondial de la vision par ordinateur devant atteindre environ 58 milliards de dollars d'ici 2032.

Cette croissance provient de la valeur ajoutée que la vision par ordinateur apporte aux applications du monde réel. En automatisant l'analyse des images et des vidéos, elle fournit des résultats plus rapides, plus précis et plus fiables. Par exemple, les routes peuvent être surveillées pour détecter les accidents. De même, les exploitations agricoles peuvent surveiller la santé des cultures en temps réel, tandis que les magasins peuvent track rayons track se vident en premier. 

Ces cas d'utilisation aident les équipes à agir plus rapidement et à prendre de meilleures décisions à l'aide de données fiables. Pour y parvenir, la vision par ordinateur s'appuie sur un ensemble de tâches fondamentales qui permettent une large gamme d'applications. 

Tâches clés de la vision par ordinateur

Les tâches de vision par ordinateur sont prises en charge par des modèles de vision par ordinateur entraînés qui apprennent à partir de grands ensembles de données et appliquent ces connaissances à des séquences vidéo en direct. Par exemple,YOLO Ultralytics , tels que YOLO26, prennent en charge plusieurs tâches dans des environnements en temps réel. 

Voici quelques-unes des tâches fondamentales de la vision par ordinateur utilisées dans un large éventail d'applications :

• Détection d'objets: elle consiste à identifier des objets dans une image ou une vidéo et à les localiser à l'aide de cadres de sélection. Elle constitue souvent le point de départ de nombreuses applications de vision par ordinateur.
• Suivi d'objet: après avoir détecté un objet, un modèle de vision peut continuer à track à travers les images d'une vidéo. Cela permet aux modèles de surveiller et de comprendre les mouvements. 
• Segmentation d'instance: elle va plus loin en séparant les objets de l'arrière-plan ou en les divisant en régions précises.
• Classification d'images: cette tâche consiste à attribuer une étiquette à une image entière. Elle peut être utilisée pour identifier les types de véhicules, distinguer les fruits mûrs des fruits verts ou classify types de défauts sur une chaîne de production.
• Estimation de la posture: elle identifie la position et l'orientation des points clés sur des objets, le plus souvent des êtres humains ou des animaux. Elle est largement utilisée dans l'analyse sportive, la surveillance des patients et la robotique pour comprendre la posture, les mouvements et les interactions.
• Détection de boîte englobante orientée (OBB): cette tâche détecte les objets et affiche leur position et leur rotation, ce qui la rend utile pour identifier les objets inclinés ou pivotés dans les images ou les vidéos.

Explorer 60 applications de la vision par ordinateur dans différents secteurs industriels

Ensuite, explorons comment la vision par ordinateur est appliquée dans un large éventail de cas d'utilisation concrets, dans des secteurs tels que la vente au détail, la fabrication, la santé, l'automobile et l'agriculture.

1. Maintenance prédictive grâce à l'inspection visuelle

Les usines comptent un grand nombre de machines qui fonctionnent en même temps, et il peut être difficile de toutes les surveiller. Les systèmes de maintenance prédictive basés sur la vision par ordinateur utilisent des caméras pour surveiller en continu les équipements et analyser les signes visuels tels que la corrosion, les fuites, le désalignement et l'usure des surfaces. En détectant les premiers signes de défaillance, ces systèmes basés sur la vision aident les équipes à planifier la maintenance de manière proactive, à réduire les temps d'arrêt imprévus, à prolonger la durée de vie des machines et à maintenir des opérations industrielles plus sûres et plus efficaces.

2. Détection des plaques d'immatriculation

La technologie de vision par ordinateur permet de detect les plaques detect . Ces systèmes sont souvent associés à la technologie de reconnaissance optique de caractères (OCR) afin de scanner la plaque d'immatriculation d'un véhicule et d'en extraire les lettres et les chiffres.

Cela facilite l'identification des véhicules lorsqu'ils circulent sur les routes ou passent par des points de contrôle. Cette technologie est couramment utilisée dans la surveillance du trafic, les péages et les systèmes de stationnement. Elle est également appliquée aux points d'entrée et de sortie des bâtiments résidentiels ou commerciaux afin d'automatiser le suivi des véhicules et de réduire les contrôles manuels.

3. Surveillance des comportements suspects

Vous pouvez surveiller les comportements humains suspects grâce à la vision par ordinateur. Au lieu de surveiller toutes les images des caméras, les caméras et capteurs à vision intégrée s'appuient sur la détection et le suivi.

Ils peuvent detect et signaler les anomalies, telles que le vagabondage, les courses soudaines ou l'accès à des zones réglementées. Ils sont principalement utilisés dans les espaces publics, les magasins, les gares et les zones hautement sécurisées, afin d'alerter les équipes de sécurité qui peuvent ainsi intervenir rapidement en cas de comportement suspect.

4. Détection d'incendie et de fumée

La détection des incendies et de la fumée peut fournir des alertes précoces avant un incident majeur. Cela est rendu possible grâce à des modèles de vision par ordinateur. 

Ces modèles peuvent être utilisés pour observer en continu les changements visuels, tels que la dérive de la fumée, le scintillement des flammes ou une brume inhabituelle dans l'air. La détection des incendies et de la fumée est généralement utilisée dans les entrepôts, les usines, les forêts et les grands bâtiments, où une détection précoce des incendies peut faire toute la différence.

5. Véhicules autonomes

Les véhicules autonomes s'appuient généralement sur la vision par ordinateur pour interpréter les mouvements constants. Tesla, par exemple, utilise des caméras et des systèmes de vision par ordinateur pour ses voitures autonomes afin de traiter les données visuelles et detect , les panneaux de signalisation, les véhicules à proximité et les personnes. Les modèles basés sur la vision prennent en charge des tâches telles que la détection, le suivi et la segmentation, aidant ainsi la voiture à comprendre son environnement et à hiérarchiser les informations critiques.

6. Détection des graffitis par IA 

La détection des graffitis peut être effectuée à l'aide de la vision par ordinateur afin d'identifier les marques peintes sur les murs, les ponts et autres biens publics. Les systèmes intelligents peuvent scanner des images ou des vidéos afin de reconnaître les formes, les couleurs et les motifs correspondant à des graffitis, même dans des environnements urbains très fréquentés. 

Les modèles de vision par ordinateur tels que YOLO26 prennent en charge la détection d'objets et la classification d'images, qui peuvent être utilisées pour detect , permettant ainsi de signaler en temps réel les nouvelles inscriptions. Les villes intelligentes peuvent utiliser les solutions de détection des graffitis basées sur YOLO26 pour planifier plus rapidement les opérations de nettoyage, surveiller les zones et entretenir les espaces publics.

7. Entretien de la ville 

Pour assurer le bon fonctionnement d'une ville, il faut effectuer plusieurs contrôles d'entretien chaque jour. Les solutions de vision par ordinateur peuvent changer cela en surveillant les rues et les espaces publics. 

Par exemple, Singapour est réputée pour ses initiatives qui utilisent l'IA visuelle afin de préserver les espaces urbains. Des systèmes basés sur la vision surveillent les rues, les espaces publics et les infrastructures, détectant ainsi des problèmes tels que les nids-de-poule, les panneaux cassés ou les poubelles débordantes.

8. Surveillance des foules 

La surveillance des foules consiste à analyser la façon dont les gens se déplacent et se rassemblent dans les espaces très fréquentés. Des caméras et des capteurs, intégrés à un algorithme de vision, peuvent traiter des flux vidéo en direct afin d'estimer la taille d'une foule, track et detect tout changement detect . 

Cela permet d'identifier les goulots d'étranglement, la surfréquentation ou toute activité inhabituelle avant qu'ils ne deviennent problématiques. La surveillance des foules est particulièrement utile dans les gares ferroviaires, les stades, lors d'événements publics et dans les centres-villes.

9. Détection des vols

Dans le domaine de la détection des vols, la technologie de vision par ordinateur est utilisée pour identifier les activités suspectes. L'IA visuelle peut aider à analyser les images filmées par les caméras à l'aide d'algorithmes d'apprentissage profond et de détection d'objets afin de track en temps réel track , les objets et les schémas de mouvement. 

Au lieu de se fier uniquement aux alarmes ou aux analyses a posteriori, ces applications de vision par ordinateur signalent les comportements inhabituels. Cette automatisation aide les magasins de détail, les entrepôts et les villes intelligentes à réduire leurs pertes et à rationaliser leurs processus de sécurité.

10. Détection de voie

Pour rouler en toute sécurité, les véhicules autonomes doivent avoir une compréhension claire de la route. La détection des voies est une application essentielle de la vision par ordinateur utilisée pour comprendre la structure de la route en temps réel. 

Les systèmes basés sur la vision peuvent identifier les marquages au sol, les bords de route et les virages. En appliquant des tâches de vision telles que la segmentation et la détection d'objets, les modèles de vision par ordinateur peuvent track même lorsque l'éclairage change ou que le trafic est dense. 

11. Détection des accidents et des collisions

La détection des accidents et des collisions utilise la technologie de vision par ordinateur pour detect et les quasi-accidents en temps réel. Les modèles de vision par ordinateur, associés à des algorithmes de détection des collisions, peuvent aider à analyser les flux vidéo en temps réel provenant des caméras de circulation, des caméras embarquées ou des drones. 

En détectant les arrêts brusques de véhicules, les mouvements anormaux ou les interactions inattendues avec des objets, ces systèmes alimentés par l'IA peuvent identifier les accidents en quelques secondes. Cela permet ainsi une intervention plus rapide des services d'urgence et une meilleure gestion du trafic dans les villes intelligentes. 

12. Surveillance du conducteur et détection de la somnolence

Les longs trajets et la circulation dense peuvent affecter la vigilance du conducteur. La surveillance de l'attention du conducteur et la détection de la somnolence, rendues possibles par les systèmes de vision par ordinateur, permettent de comprendre l'état physique du conducteur en temps réel. 

Par exemple, des caméras installées à l'intérieur du véhicule peuvent observer des indices tels que la fermeture des yeux, la fréquence des clignements, les mouvements de la tête et la direction du regard. Des modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond interprètent ensuite ces signaux. Lorsque des signes de fatigue ou de distraction apparaissent, le système peut émettre des alertes ou des avertissements. 

13. Systèmes de stationnement intelligents

Trouver une place de stationnement dans une ville très fréquentée peut être difficile, mais la technologie de vision par ordinateur facilite aujourd'hui cette tâche. Les systèmes de stationnement intelligents utilisent des caméras et des modèles de vision par ordinateur basés sur l'IA pour surveiller les parkings en temps réel. 

Les modèles de vision peuvent detect les places detect et occupées, aidant ainsi les conducteurs à trouver rapidement et efficacement des places de stationnement. Ils sont couramment utilisés dans les centres commerciaux, les aéroports, les complexes de bureaux et les centres-villes afin d'améliorer l'efficacité du stationnement. 

14. Analyse de la carte thermique des clients

Les détaillants peuvent utiliser l'analyse des cartes thermiques des clients pour comprendre comment les acheteurs se déplacent dans un magasin. Des caméras équipées d'une fonction de vision track pauses et track rassemblements des clients, puis transforment ces données en cartes thermiques codées par couleur. 

Les zones très fréquentées apparaissent dans des couleurs plus chaudes, tandis que les zones plus calmes apparaissent dans des nuances plus froides. Ces informations sont particulièrement utiles pour améliorer l'agencement, mieux placer les produits, réduire l'encombrement près des caisses et analyser le comportement des clients. 

15. Détection du logo de la marque

De nombreuses entreprises médiatiques utilisent désormais la vision par ordinateur pour detect dans les images et les vidéos sur toutes les plateformes, y compris les publicités, les événements et les publications sur les réseaux sociaux. En détectant et en classifiant les logos, les entreprises peuvent mesurer la portée de leurs campagnes, surveiller l'exposition de leur marque et detect rapidement toute utilisation detect ou frauduleuse de leurs logos. Cela signifie que les équipes marketing et juridiques peuvent surveiller la présence de la marque à grande échelle sans avoir à examiner manuellement de grands volumes de contenu visuel. 

16. Surveillance des stocks en rayon

Les rayons vides passent souvent inaperçus jusqu'à ce qu'un client les signale. La surveillance des stocks en rayon permet d'éviter ce problème grâce à des caméras qui scannent régulièrement les rayons. Les systèmes de vision par IA peuvent scanner les images des rayons, detect , compter les articles et track au fil du temps à l'aide de la détection et du suivi d'objets. Cela permet de résoudre un problème courant dans le commerce de détail, à savoir les occasions manquées de réapprovisionnement. 

17. Détection des fuites dans les dalles

La technologie de vision par ordinateur peut être utilisée pour identifier les fuites dans les dalles de bâtiments en analysant les images des caméras thermiques. Ces systèmes effectuent des tâches telles que la détection et la segmentation d'objets afin de repérer les signes subtils d'humidité, de fissures ou de problèmes structurels. Grâce aux caméras thermiques, les équipes de maintenance peuvent detect à un stade précoce, ce qui réduit le recours aux inspections manuelles. La détection des fuites dans les dalles est largement utilisée dans les maisons, les bâtiments commerciaux et les grandes installations afin de réduire les coûts de réparation. 

18. Contrôle qualité

Le contrôle qualité consiste à vérifier si un produit fini répond aux normes requises avant d'être livré aux clients. Les modèles de vision par ordinateur peuvent être utilisés pour comparer les produits à des références prédéfinies, afin de détecter les problèmes visibles qui affectent leur utilisation, leur sécurité ou leur apparence. Cela permet aux fabricants de maintenir une qualité constante à grande échelle et de réduire les retours sans ralentir la production. 

19. Détection des défauts

La détection des défauts vérifie les produits afin de détecter des problèmes tels que des fissures, des rayures ou des étiquettes incorrectes. Elle utilise des tâches de vision par ordinateur telles que la détection d'objets pour repérer les défauts, même lorsque les articles se déplacent rapidement sur une chaîne de production. 

Lorsqu'un défaut est détecté, le produit peut être automatiquement signalé ou retiré. Cela garantit que seuls les articles de haute qualité sont conservés, sans ralentir les processus de fabrication.

20. Détection de surface 

La vision par ordinateur est également utilisée pour inspecter la finition extérieure des produits et garantir une qualité constante. Les modèles basés sur la vision analysent la texture, l'uniformité des couleurs, les revêtements et le polissage afin de detect les finitions detect ou les dommages superficiels. Cette application est courante dans les secteurs où l'apparence est aussi importante que les performances, tels que l'électronique, la construction automobile et les biens de consommation.

21. Inspection des articles manquants

Avant que les produits ne soient scellés ou expédiés, des caméras alimentées par l'IA peuvent vérifier que tous les articles requis sont présents. Grâce à l'apprentissage automatique et à la vision par ordinateur, ces systèmes peuvent rapidement detect les bouteilles, pièces ou composants emballés detect , réduisant ainsi les erreurs et les retouches. En combinant la détection d'objets et la surveillance en temps réel, les fabricants peuvent maintenir une qualité constante et éviter des erreurs coûteuses.

22. Surveillance de la chaîne de montage

Les lignes de production peuvent être surveillées en temps réel à l'aide d'une technologie de vision par ordinateur afin d'identifier les pièces mal alignées, les bourrages ou les étapes manquées. Les systèmes de vision peuvent track et vérifier leur position à mesure qu'ils se déplacent le long de la ligne. 

Lorsqu'un problème est détecté, les équipes peuvent être immédiatement alertées, ce qui réduit les temps d'arrêt, améliore les flux de travail et maintient la qualité des produits. Cette automatisation garantit le bon déroulement des opérations tout en facilitant la prise de décision en temps opportun.

23. Automatisation des entrepôts 

Les systèmes de vision par ordinateur peuvent jouer un rôle crucial dans l'automatisation moderne des entrepôts. Par exemple, dans les entrepôts Amazon, des robots guidés par la vision identifient les colis, track mouvements et déterminent où les stocker ou les prélever. En combinant les données visuelles avec la robotique alimentée par l'IA, les entrepôts peuvent rationaliser les flux de travail, réduire les erreurs humaines et garantir que les colis parviennent plus rapidement à leur destination. 

24. Suivi des stocks

Grâce aux progrès réalisés dans le domaine de la vision par ordinateur, les entreprises peuvent surveiller les niveaux de stock en temps réel, detect les articles detect ou égarés et mettre à jour automatiquement les registres. Cela permet une gestion plus précise des stocks, contribue à éviter les surstockages ou les pénuries et facilite la prise de décision dans les entrepôts, les magasins de détail et les environnements de fabrication.

25. Comptage et identification des comprimés

Dans le domaine de la santé, il est essentiel de compter et d'identifier avec précision les comprimés afin d'éviter toute erreur. Les systèmes de vision par ordinateur peuvent utiliser la détection d'objets et la classification d'images pour identifier les types de comprimés et les compter automatiquement. Des caméras intégrées capturent des images haute résolution des médicaments, et des algorithmes basés sur l'IA les analysent en temps réel, aidant ainsi les pharmacies, les hôpitaux et les cliniques à maintenir leurs flux de travail. 

26. Tri du linge

Dans les grandes blanchisseries, le tri manuel est lent et souvent source d'erreurs. Les systèmes de vision par ordinateur peuvent utiliser des caméras et des modèles d'IA pour trier automatiquement les vêtements par couleur, taille ou type de tissu. 

En détectant chaque article et en le dirigeant vers le bac ou le cycle de lavage approprié, ces systèmes améliorent la rapidité et la cohérence. Cela les rend particulièrement utiles dans les hôtels, les hôpitaux et les blanchisseries industrielles où l'efficacité et la précision sont essentielles.

27. Détection des fissures

La vision par ordinateur permet de détecter des fissures difficiles à repérer à l'œil nu. À l'aide de caméras et de traitements d'images, des modèles d'IA scannent des surfaces telles que des routes, des murs, des ponts et des machines afin de detect les detect signes de détérioration. 

Grâce à des tâches telles que la détection et la segmentation d'objets, même les plus petites fractures peuvent être identifiées à un stade précoce. Cela aide les équipes à planifier les réparations à temps et à réduire les risques pour la sécurité.

28. Comptage cellulaire en microscopie

Les expériences en laboratoire reposent souvent sur la connaissance du nombre exact de cellules présentes dans un échantillon. Cela a conduit les chercheurs à utiliser des modèles de vision par ordinateur qui prennent en charge la segmentation d'images et le comptage d'objets. Ces modèles detect les cellulesdetect , séparent celles qui se chevauchent et les comptent automatiquement, ce qui permet de gagner du temps et d'améliorer la précision.

29. Détection des fissures dans les boucles

La vision par ordinateur peut aider les médecins à repérer les fractures en boucle sur les radiographies, qui sont fréquentes chez les enfants et faciles à manquer. Les modèles d'apprentissage profond peuvent être affinés pour analyser les données d'imagerie médicale, en apprenant les formes et les textures des os afin de detect les courbures ou les fissures detect . En particulier, la classification des images peut mettre en évidence les zones préoccupantes, aidant ainsi les radiologues à établir des diagnostics plus rapides et plus précis.

30. Détection des chutes de patients

Dans les hôpitaux et les maisons de retraite, il est essentiel d'assurer la sécurité des patients 24 heures sur 24. Le personnel ne peut pas être présent à tout moment. Cependant, des technologies telles que la vision par ordinateur peuvent aider à surveiller les mouvements des patients et à détecter les risques potentiels en temps réel.

Par exemple, en suivant la posture corporelle et les schémas de mouvement, les systèmes basés sur la vision peuvent detect les chutes detect en temps réel. Lorsqu'une chute est détectée, le système peut alerter instantanément les soignants, ce qui permet une intervention rapide. Cela est particulièrement important pour les personnes âgées ou les patients en convalescence, pour lesquels une assistance rapide peut réduire le risque de blessures graves et améliorer la qualité globale des soins.

31. Surveillance des patients en soins intensifs

Dans une unité de soins intensifs, les patients doivent être surveillés de près en permanence. Cela peut être fastidieux et exigeant pour le personnel médical, en particulier pendant les longues gardes. Les systèmes de vision par ordinateur peuvent être utilisés pour aider à suivre en continu les mouvements et la posture des patients, ce qui permet aux équipes soignantes de se concentrer sur les tâches critiques tout en réagissant rapidement en cas de problème.

32. Suivi des instruments chirurgicaux

Pendant une intervention chirurgicale, il est essentiel de suivre chaque instrument médical. Des caméras suspendues peuvent être intégrées à un système de vision par ordinateur afin de detect track les instruments track tout au long de l'intervention. Cela améliore la sécurité dans la salle d'opération, réduit les retards et permet aux chirurgiens et aux infirmières de rester pleinement concentrés sur l'intervention.

33. Diagnostic par imagerie médicale

Le diagnostic médical par imagerie peut être optimisé grâce à la vision par ordinateur. Cela permet aux médecins d'analyser les scans plus clairement et plus rapidement. 

À l'aide de l'apprentissage profond et des réseaux neuronaux convolutifs, les systèmes de vision analysent les radiographies, les IRM et les tomodensitogrammes afin d'identifier des modèles visuels. Par exemple, dans le cadre de la détection des tumeurs, les capacités de vision telles que le traitement d'images, la segmentation et la détection d'objets permettent de mettre en évidence les zones suspectes et facilitent l'établissement d'un diagnostic précis.

34. Détection de la conformité des EPI

Dans les environnements industriels très actifs, il est difficile de surveiller chaque travailleur à tout moment. Les caméras équipées d'un système de vision peuvent remédier à ce problème en observant en permanence les zones de travail et en vérifiant que les équipements de sécurité requis, tels que les casques, les gants et les gilets réfléchissants, sont bien portés. En détectant en temps réel les équipements de protection individuelle (EPI) manquants, ces systèmes contribuent à prévenir les accidents et à améliorer la sécurité globale sur le lieu de travail.

35. Surveillance des plantes et des cultures

La surveillance des plantes et des cultures permet aux agriculteurs de contrôler la santé des cultures tout au long de la saison de croissance. Des caméras placées sur des drones, des tracteurs ou des poteaux fixes peuvent capturer régulièrement des images des plantes dans les champs. 

Cette utilisation de la vision par ordinateur permet aux systèmes d'analyser des indices visuels, tels que la couleur des feuilles, la taille des plantes et les schémas de croissance, afin de detect les detect signes de stress, de carences nutritionnelles ou de pénurie d'eau. En identifiant les problèmes à un stade précoce, les agriculteurs peuvent réagir plus rapidement, améliorer le rendement des cultures et éviter des pertes à grande échelle.

36. Surveillance du bétail

La surveillance du bétail utilise la vision par ordinateur pour observer le comportement des animaux sans supervision humaine constante. Des caméras track , leur posture et leur niveau d'activité afin d'identifier tout signe de blessure, de maladie ou de stress. 

Par exemple, une réduction des mouvements ou des habitudes de marche inhabituelles peuvent être le signe de problèmes de santé. Ces systèmes s'appuient sur la détection et le suivi pour surveiller en permanence les troupeaux, aidant ainsi les agriculteurs à gérer plus efficacement les grandes exploitations.

37. Détection des incendies de forêt

Les incendies de forêt se déclarent souvent dans des zones reculées où la surveillance humaine est limitée. Les systèmes de vision par ordinateur analysent les données visuelles provenant des tours de guet, des drones et des images aériennes afin de detect les detect signes, tels que de minces traînées de fumée, des changements de couleur de la végétation ou de subtils mouvements liés à la chaleur. En réduisant les fausses alertes causées par le brouillard ou les nuages, ces systèmes en temps réel permettent aux autorités de réagir plus rapidement et d'empêcher les incendies de se propager.

38. Détection de la maturité des fruits du dragon

Savoir à quel moment récolter le fruit du dragon est un excellent exemple d'application très spécifique de la vision par ordinateur, où le timing a une incidence directe sur la qualité et la durée de conservation. Les modèles basés sur la vision utilisent la détection et la classification d'images pour évaluer la maturité et prédire le moment optimal pour la récolte. Les exploitations agricoles commencent déjà à utiliser des caméras alimentées par l'IA pour rationaliser les contrôles de maturité, rendant la récolte plus rapide, plus précise et plus cohérente.

39. Observation des oiseaux

L'observation des oiseaux est devenue plus précise grâce à la vision par ordinateur. Les caméras intelligentes et les jumelles alimentées par l'IA utilisent des algorithmes de vision par ordinateur, notamment des modèles tels que YOLO26, pour prendre en charge des tâches telles que la détection d'objets et l'estimation de la pose. Cela permet aux chercheurs et aux passionnés de track , d'observer les comportements et d'étudier les schémas de migration. 

40. track d'animaux dans la neige

Dans les régions enneigées, les traces d'animaux peuvent révéler des indices précieux sur les déplacements de la faune sauvage. Des modèles de vision par ordinateur tels que YOLO26 peuvent être utilisés pour detect track les traces track dans les régions enneigées. 

En analysant les motifs visuels, ces modèles facilitent l'identification des espèces, l'estimation de leurs déplacements et l'étude de leurs migrations. Cela permet aux chercheurs et aux défenseurs de l'environnement de surveiller les populations en temps réel, d'observer leurs comportements et de protéger la faune sauvage.

41. Exploitation ferroviaire 

Les réseaux ferroviaires fonctionnent en permanence, avec des horaires serrés et des risques pour la sécurité, ce qui complique la surveillance manuelle. La technologie de vision par ordinateur permet d'automatiser ces contrôles en analysant les données visuelles provenant des caméras installées le long des voies, des gares et des systèmes embarqués. 

Grâce à la détection d'objets et à la segmentation d'instances, les modèles de vision peuvent detect track en temps réel track , les problèmes de signalisation, les obstacles en bordure de voie ou les personnes pénétrant dans des zones réglementées. Cela permet de réduire les erreurs humaines, de rationaliser les flux de travail et de garantir une exploitation ferroviaire plus sûre et plus fiable à grande échelle. 

42. Tâches OCR liées aux documents

Le traitement des documents est devenu beaucoup plus facile grâce aux systèmes de reconnaissance optique de caractères basés sur la vision par ordinateur. Ces systèmes detect d'abord les zones detect dans les images telles que les factures, les formulaires et les reçus, puis en extraient le contenu afin qu'il puisse être recherché et utilisé.

Une fois capturé, le texte peut être automatiquement traité, analysé ou résumé. Cela aide les entreprises à améliorer la précision et à rationaliser les flux de travail impliquant un volume important de documents dans les domaines de la finance, de la santé et des opérations.

43. Détection et suivi des joueurs

Les grands événements sportifs ont commencé à utiliser la technologie de vision par ordinateur pour track les mouvements track sur le terrain. Les modèles de vision analysent minutieusement les images en direct des matchs à l'aide de la détection d'objets, du suivi d'objets et de l'estimation de la posture. 

Les entraîneurs et les analystes utilisent ces données pour étudier les performances, le positionnement et le travail d'équipe. En fait, le suivi des joueurs est désormais courant dans le football, le basket-ball et le cricket, ce qui permet aux équipes de prendre des décisions fondées sur des données pendant les entraînements et les matchs. 

44. Suivi de balle

Le suivi du ballon est un autre bon exemple de la manière dont la vision par ordinateur peut aider les analystes sportifs. Dans les sports rapides, suivre le ballon peut être difficile. 

Les systèmes de vision par ordinateur peuvent detect ballon et track mouvement image par image, enregistrant sa position, sa vitesse et sa direction en temps réel. Ces données facilitent l'analyse des performances et la prise de décisions équitables dans des sports tels que le football, le cricket et le golf.

45. Détection des cartes à jouer

Les environnements de jeu réglementés, tels que les casinos, utilisent la vision par ordinateur pour surveiller les jeux de cartes comme le blackjack en identifiant et en suivant les cartes sur la table en temps réel. Cela permet de garantir l'équité du jeu, d'empêcher la tricherie et de maintenir la transparence. Des modèles de vision tels que YOLO26 peuvent être utilisés pour reconnaître les cartes en fonction de leur forme, de leur numéro et de leur symbole.

46. Analyse des risques de blessures

Les blessures chez les athlètes se développent souvent progressivement en raison d'une mauvaise posture ou de mouvements répétitifs. Les systèmes d'IA dédiés à la vision peuvent aider à détecter ces problèmes à un stade précoce en analysant les mouvements des joueurs pendant les entraînements et les matchs. 

Les caméras dotées d'une intelligence artificielle peuvent track la position track , l'équilibre et les schémas de mouvement afin d'identifier les mouvements dangereux. Cela permet aux équipes de corriger leur posture, d'améliorer leurs routines d'entraînement et de réduire le risque de blessures graves.

47. Contrôle gestuel dans les jeux vidéo

Le contrôle gestuel dans les jeux vidéo est étroitement lié à la vision par ordinateur. Les systèmes basés sur la vision detect interprètent les mouvements des mains et du corps, permettant ainsi aux joueurs de contrôler les jeux sans manettes physiques. 

Cette approche est largement utilisée dans les expériences de réalité augmentée et virtuelle, où des actions telles que faire un signe de la main, sauter ou pointer du doigt sont traduites en temps réel en réponses dans le jeu, créant ainsi une expérience plus immersive.

48. Analyse des étiquettes nutritionnelles

La lecture des étiquettes nutritionnelles peut prendre beaucoup de temps, en particulier lorsque les formats diffèrent d'une marque à l'autre. Les solutions de vision par ordinateur permettent de simplifier cette tâche. 

En traitant les images des étiquettes alimentaires, les systèmes de vision par ordinateur peuvent extraire des informations clés telles que les calories, les ingrédients et les nutriments. Grâce au traitement d'images, à la reconnaissance optique de caractères et à l'apprentissage automatique, les étiquettes nutritionnelles peuvent être scannées à l'aide d'un smartphone ou d'un simple scanner, ce qui facilite l'accès aux informations et leur comparaison.

49. Comptage des personnes

Connaître le nombre de personnes présentes dans un espace aide les entreprises et les villes à mieux planifier. Les systèmes basés sur la vision par ordinateur peuvent compter les personnes qui entrent ou sortent d'une zone à l'aide des flux vidéo provenant des lieux publics. 

Ces solutions s'appuient sur la détection et le suivi d'objets pour suivre les mouvements en temps réel. Elles sont utilisées dans les magasins de détail, les centres de transport et les villes intelligentes pour gérer les flux de personnes et améliorer la sécurité. 

50. Surveillance du flux de circulation 

La surveillance du trafic est essentielle pour assurer la sécurité routière et réduire les embouteillages. Des caméras et des capteurs associés à la vision par ordinateur permettent de track en temps réel et d'analyser le flux de circulation. Cela aide les urbanistes à mieux comprendre les schémas de circulation et à optimiser la synchronisation des feux de signalisation afin d'améliorer la gestion globale du trafic.

51. Inspection des pipelines 

La technologie de vision par ordinateur permet d'inspecter de longues canalisations sans mettre en danger la vie humaine. Des drones équipés de caméras haute résolution et d'algorithmes basés sur la vision peuvent inspecter les canalisations à la recherche de corrosion, de fuites ou de fissures. Cette automatisation réduit les risques pour les personnes, accélère les contrôles de maintenance et permet une surveillance continue sur de longues distances, rendant ainsi l'exploitation des canalisations plus sûre.

52. Inspection des bouchons de bouteilles

Les bouchons de bouteilles peuvent parfois disparaître ou ne pas fermer correctement, ce qui peut entraîner des problèmes de détérioration ou de sécurité. Il s'agit là d'une préoccupation majeure dans l'industrie des boissons. Les systèmes de vision par ordinateur peuvent aider à résoudre ce problème en surveillant les chaînes de production et en utilisant des caméras pour detect les bouchons detect , mal fixés ou mal alignés.

53. Gestion des parcs

La gestion de grands parcs de stockage où les conteneurs et les véhicules sont en mouvement constant n'est pas aussi simple qu'il y paraît. Les systèmes basés sur la vision gèrent cette complexité en identifiant les conteneurs, en suivant leur position et en enregistrant leurs mouvements en temps réel. 

Des caméras surveillent l'activité dans la cour et mettent automatiquement à jour les systèmes. Cette solution de vision basée sur l'IA vise à améliorer la logistique et le flux de travail global. 

54. Détection d'espèces rares 

Les espèces rares sont souvent difficiles à étudier car elles sont peu communes et vivent généralement dans des zones protégées ou reculées. Cependant, les systèmes basés sur la vision peuvent collecter des données visuelles à l'aide de pièges photographiques, de drones ou d'images satellites. 

Ces systèmes utilisent la classification d'images pour reconnaître les animaux en fonction de caractéristiques telles que leur forme, leur couleur et leurs marques. Cela permet à Vision AI de detect automatiquement detect , d'enregistrer les observations au fil du temps et track sans perturber la faune sauvage.

55. Systèmes de caisse automatique

La vision par ordinateur a rendu le passage en caisse automatique plus rapide et plus facile. Les acheteurs peuvent scanner et payer leurs articles sans avoir à faire la queue. 

Ceci est rendu possible grâce à des caméras en magasin, des scanners intelligents et des bornes équipées d'un système de vision qui surveillent la manière dont les produits sont pris et placés, aidant ainsi les systèmes à reconnaître les articles avec précision. Il en résulte une réduction des erreurs, un passage en caisse plus rapide et une expérience d'achat globalement plus fluide dans les magasins de détail très fréquentés.

56. Détection de l'usure des pneus 

Au fil du temps, les pneus perdent de leur adhérence, mais les changements sont souvent subtils et difficiles à remarquer. Les systèmes basés sur la vision installés dans les garages ou les centres de service inspectent la surface des pneus afin de detect d'usure ou de dommages, tels que la profondeur insuffisante de la bande de roulement ou les motifs irréguliers. En identifiant les problèmes à un stade précoce, ces systèmes contribuent à prévenir les conditions de conduite dangereuses et à rendre l'entretien des pneus plus prévisible.

57. Comptage des articles

Grâce à la vision par ordinateur, le comptage des articles peut être automatisé en détectant et en suivant les produits sur des images ou des vidéos. Par exemple, les systèmes de vision peuvent compter les cartons emballés sur un tapis roulant, surveiller les niveaux de stock dans les supermarchés ou track qui se déplacent sur une chaîne de montage pendant les étapes de lavage ou de traitement. Cette approche est largement utilisée dans les entrepôts, les usines et les environnements de vente au détail pour réduire les écarts de stock, identifier rapidement les articles manquants et maintenir des données d'inventaire précises.

58. Détection des espèces sous-marines 

Explorer la vie sous la surface de l'océan n'est pas chose facile, mais la vision par ordinateur a permis de rationaliser track des espècestrack et de le rendre plus efficace. Les chercheurs peuvent utiliser les données visuelles fournies par des drones sous-marins et des caméras submersibles pour identifier en temps réel les poissons, les coraux et d'autres espèces marines. Ces informations permettent track , d'étudier les habitats et de surveiller les écosystèmes océaniques sans perturber la vie marine.

59. Détection des déchets de cuisine 

Les grandes cuisines commerciales produisent chaque jour d'importants déchets alimentaires. Aujourd'hui, des systèmes basés sur la vision sont utilisés pour automatiser l'ensemble du processus de réduction des déchets alimentaires. 

Ces systèmes de vision par ordinateur utilisent des caméras placées près des zones de préparation ou des poubelles intelligentes pour identifier les aliments, mesurer la taille des portions et track les tendances track . Plusieurs chaînes hôtelières et entreprises de restauration utilisent ces données pour adapter leurs menus, réduire les déchets et diminuer leurs coûts. 

60. Classification de la qualité des aliments

Le classement de la qualité des aliments est de plus en plus automatisé grâce à l'utilisation de systèmes de vision par ordinateur dans les usines de transformation alimentaire. À mesure que les fruits, les légumes et les produits emballés avancent sur les chaînes de production, les modèles de vision peuvent les trier en fonction de leur taille, de leur couleur, de leur maturité et de leurs défauts superficiels à l'aide de la détection et de la classification. Cela réduit les inspections manuelles, minimise les erreurs humaines et garantit que seuls des aliments de haute qualité parviennent aux clients, même lorsque de grands volumes sont traités quotidiennement.

Principaux points à retenir 

La vision par ordinateur est en passe de devenir un élément central des systèmes de production et d'exploitation de pointe. Les tâches de vision fondamentales, telles que la détection, le suivi, la segmentation et la classification, sont désormais utilisées dans de nombreuses industries, notamment les soins de santé, la vente au détail, l'agriculture et les véhicules autonomes. Ce qui change le plus, c'est le degré d'évolutivité et de praticité atteint par ces systèmes.

Vous souhaitez approfondir vos connaissances en matière d'IA ? Rejoignez notre communauté en pleine expansion et apprenez-en davantage sur la vision par ordinateur sur notre référentiel GitHub. Consultez les pages consacrées aux solutions et découvrez l'IA dans le secteur manufacturier et la vision par ordinateur dans le domaine de la santé. Découvrez nos options de licence pour vous lancer dès aujourd'hui dans la vision par ordinateur !