Des caméras RVB aux capteurs LiDAR, découvrez comment différents types de caméras de vision par ordinateur sont utilisés dans diverses applications dans différents secteurs.
De nombreux facteurs techniques, tels que les données, les algorithmes et la puissance de calcul, contribuent au succès d'une application d'intelligence artificielle (IA). Plus précisément dans le domaine de la vision par ordinateur, un sous-domaine de l'IA qui se concentre sur la capacité des machines à analyser et à comprendre les images et les vidéos, l'un des facteurs les plus critiques est la source d'entrée ou de données : la caméra. La qualité et le type de caméras utilisées pour une application de vision par ordinateur affectent directement les performances des modèles d'IA.
Choisir la bonne caméra est essentiel, car différentes tâches de vision par ordinateur nécessitent différents types de données visuelles. Par exemple, les caméras haute résolution sont utilisées pour des applications telles que la reconnaissance faciale, où les détails fins du visage doivent être capturés avec précision. En revanche, les caméras à plus faible résolution peuvent être utilisées pour des tâches telles que la surveillance des files d'attente qui dépendent davantage de modèles plus larges que de détails complexes.
De nos jours, il existe de nombreux types de caméras disponibles, chacune étant conçue pour répondre à des besoins spécifiques. Comprendre leurs différences peut vous aider à optimiser vos innovations en matière de vision par ordinateur. Explorons les différents types de caméras de vision par ordinateur et leurs applications dans différents secteurs.
Les caméras RVB (rouge, vert et bleu) sont couramment utilisées dans les applications de vision par ordinateur. Elles capturent des images dans le spectre visible dans des longueurs d'onde comprises entre 400 et 700 nanomètres (nm). Étant donné que ces images sont similaires à la façon dont les humains voient, les caméras RVB sont utilisées pour de nombreuses tâches telles que la détection d'objets, la segmentation d'instances et l'estimation de pose dans les situations où une vision de type humain est suffisante.
Ces tâches impliquent généralement l'identification et la détection d'objets à partir d'une perspective bidimensionnelle (2D), où la capture de la profondeur n'est pas nécessaire pour obtenir des résultats précis. Cependant, lorsqu'une application nécessite des informations de profondeur, comme dans la détection d'objets 3D ou la robotique, des caméras RVB-D (rouge, vert, bleu et profondeur) sont utilisées. Ces caméras combinent les données RVB avec des capteurs de profondeur pour capturer des détails 3D et fournir des mesures de profondeur en temps réel.
Une application intéressante où les caméras RVB-D peuvent être utiles est l'essayage virtuel, un concept qui devient de plus en plus populaire dans les magasins de détail. Pour faire simple, les écrans intelligents intégrés à des caméras et des capteurs RVB-D peuvent recueillir des détails tels que la taille, la morphologie et la largeur des épaules d'un client. À l'aide de ces informations, le système peut superposer numériquement des vêtements sur une image en direct du client. Les tâches de vision par ordinateur, telles que la segmentation d'instances et l'estimation de pose, peuvent traiter les données visuelles pour détecter avec précision le corps du client et aligner les vêtements afin qu'ils s'adaptent à ses proportions en temps réel.
Les essayages virtuels donnent aux clients une vue 3D de la façon dont une tenue leur irait, et certains systèmes peuvent même imiter la façon dont le tissu bougerait pour une expérience plus réaliste. La vision par ordinateur et les caméras RVB-D permettent aux clients de sauter la cabine d'essayage et d'essayer des vêtements instantanément. Cela permet de gagner du temps, de comparer plus facilement les styles et les tailles et d'améliorer l'ensemble de l'expérience d'achat.
Les caméras stéréo sont un type de caméra qui utilise plusieurs capteurs d'image pour capturer la profondeur en comparant les images sous différents angles. Elles sont plus précises que les systèmes à capteur unique. Pendant ce temps, les caméras ou capteurs temps de vol (ToF) mesurent les distances en émettant une lumière infrarouge qui rebondit sur les objets et revient au capteur. Le temps qu'il faut à la lumière pour revenir est calculé par le processeur de la caméra pour déterminer la distance.
Dans certains cas, les caméras stéréo sont intégrées à des capteurs ToF, combinant ainsi les forces des deux appareils pour capturer des informations de profondeur rapidement et avec une grande précision. La combinaison des mesures de distance en temps réel d'un capteur ToF avec la perception de profondeur détaillée d'une caméra stéréo la rend idéale pour des applications telles que les véhicules autonomes et l'électronique grand public, où la vitesse et la précision sont essentielles.
Il est possible que vous ayez utilisé une caméra Time-of-Flight (ToF) sans même vous en rendre compte. En fait, les smartphones populaires de marques comme Samsung, Huawei et Realme incluent souvent des capteurs ToF pour améliorer les capacités de détection de profondeur. Les informations de profondeur précises fournies par ces caméras sont utilisées pour créer l'effet bokeh populaire, où l'arrière-plan est flou tandis que le sujet reste parfaitement net.
Les capteurs ToF deviennent également essentiels pour d'autres applications au-delà de la photographie, telles que la reconnaissance gestuelle et la réalité augmentée (RA). Par exemple, les téléphones comme le Samsung Galaxy S20 Ultra et le Huawei P30 Pro utilisent ces capteurs pour cartographier la profondeur 3D en temps réel, améliorant ainsi la photographie et les expériences interactives.
Les caméras thermiques, comme leur nom l'indique, sont largement utilisées pour la détection de chaleur dans diverses applications, notamment dans les industries manufacturières et les usines automobiles. Ces caméras mesurent la température et peuvent être utilisées pour alerter les utilisateurs lorsqu'elles détectent des niveaux de chaleur critiques, qu'ils soient trop élevés ou trop bas. En détectant le rayonnement infrarouge, invisible à l'œil nu, elles fournissent des relevés de température précis. Souvent appelées caméras infrarouges, leurs utilisations s'étendent également au-delà des environnements industriels. Par exemple, les caméras thermiques sont également utilisées dans l'agriculture pour surveiller la santé du bétail, dans les inspections de bâtiments pour identifier les fuites de chaleur, et dans la lutte contre les incendies pour localiser les points chauds.
Les machines et les systèmes électriques des usines de fabrication ou des plateformes pétrolières et gazières fonctionnent souvent en continu et génèrent de la chaleur comme sous-produit. Avec le temps, une accumulation excessive de chaleur peut se produire dans des composants tels que les moteurs, les roulements ou les circuits électriques, ce qui peut entraîner une défaillance de l'équipement ou des risques pour la sécurité.
Les caméras thermiques peuvent aider les opérateurs à surveiller ces systèmes en détectant rapidement les pics de température anormaux. Un moteur en surchauffe peut être programmé pour la maintenance et pour éviter des pannes coûteuses. En intégrant l'imagerie thermique dans les inspections régulières, les industries peuvent mettre en œuvre une maintenance prédictive, réduire les temps d'arrêt, prolonger la durée de vie des équipements et assurer un environnement de travail plus sûr. Globalement, les performances de l'usine peuvent être améliorées et le risque de défaillances inattendues peut être minimisé.
Les caméras haute vitesse sont conçues pour capturer plus de 10 000 images par seconde (IPS) afin de pouvoir traiter les mouvements rapides avec une précision exceptionnelle. Par exemple, lorsque des produits se déplacent rapidement sur une chaîne de production, des caméras haute vitesse peuvent être utilisées pour les surveiller et détecter toute anomalie.
D'autre part, les caméras à ralenti peuvent être utilisées pour capturer des images à des fréquences d'images élevées, puis réduire la vitesse de lecture. Cela permet aux spectateurs d'observer des détails souvent manqués en temps réel. Ces caméras sont utilisées pour évaluer les performances des armes à feu et des matériaux explosifs. La capacité de ralentir et d'analyser les mouvements complexes est idéale pour ce type d'application.
Dans certaines situations, la combinaison de caméras haute vitesse et de caméras à ralenti peut aider à l'analyse détaillée des objets se déplaçant rapidement et lentement au sein d'un même événement. Disons que nous analysons une partie de golf. Les caméras haute vitesse peuvent mesurer la vitesse d'une balle de golf, tandis que les caméras à ralenti peuvent analyser les mouvements de swing et le contrôle corporel d'un golfeur.
Les caméras multispectrales sont des dispositifs spécialisés capables d'enregistrer plusieurs longueurs d'onde du spectre lumineux, y compris l'ultraviolet et l'infrarouge, en une seule prise de vue. L'imagerie multispectrale fournit des données détaillées précieuses que les caméras traditionnelles ne peuvent pas capturer. Semblables aux caméras hyperspectrales, qui capturent des bandes de lumière encore plus étroites et continues, les caméras multispectrales sont utilisées dans des domaines tels que l'agriculture, la géologie, la surveillance environnementale et l'imagerie médicale. Par exemple, dans le domaine de la santé, les caméras multispectrales peuvent aider à visualiser différents tissus en capturant des images sur plusieurs longueurs d'onde.
De même, les drones équipés d'imagerie multispectrale font des progrès significatifs dans l'agriculture. Ils peuvent identifier les plantes malsaines ou celles affectées par les insectes et les parasites à un stade précoce. Ces caméras peuvent analyser le spectre proche infrarouge, et les plantes saines réfléchissent généralement plus de lumière proche infrarouge que leurs homologues malsaines. En adoptant de telles techniques d'IA dans l'agriculture, les agriculteurs peuvent mettre en œuvre des contre-mesures précoces pour augmenter le rendement et réduire les pertes de récoltes.
Les caméras LiDAR (Light Detection and Ranging) utilisent des impulsions laser pour créer des cartes 3D et détecter des objets à distance. Elles sont efficaces dans de nombreuses conditions telles que le brouillard, la pluie, l'obscurité et les températures élevées, bien que les intempéries telles que la pluie ou le brouillard puissent avoir un impact sur leurs performances. Le LiDAR est couramment utilisé dans des applications telles que les voitures autonomes pour la navigation et la détection d'obstacles.
Le LiDAR agit comme les yeux de la voiture, en envoyant des impulsions laser et en mesurant le temps qu'elles mettent à revenir. Ces informations aident la voiture à calculer les distances et à identifier des objets tels que les voitures, les piétons et les feux de circulation, offrant ainsi une vue à 360 degrés pour une conduite plus sûre.
En matière de vision par ordinateur, les caméras servent d'yeux qui permettent aux machines de voir et d'interpréter le monde de la même manière que les humains. Choisir le bon type de caméra est essentiel au succès des différentes applications de vision par ordinateur. Des caméras RVB standard aux systèmes LiDAR avancés, chaque type offre des caractéristiques uniques adaptées à des tâches spécifiques. En comprenant la variété des technologies de caméras et leurs utilisations, les développeurs et les chercheurs peuvent mieux optimiser les modèles de vision par ordinateur pour relever des défis complexes du monde réel.
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