Exploration de différents types de données pour les applications de Vision AI.

Le type le plus courant d'ensembles d'images et de vidéos d'IA

Généralement, lorsque tu utilises un smartphone pour prendre une photo ou visionner des images de vidéosurveillance, tu travailles avec des images RVB. RVB signifie rouge, vert et bleu, et ce sont les trois canaux de couleur qui représentent les informations visuelles dans les images numériques. 

Les images et les vidéos RVB sont des types de données visuelles étroitement liés utilisés dans la vision par ordinateur, tous deux capturés à l'aide d'appareils photo standard. La principale différence est que les images capturent un seul moment, tandis que les vidéos sont une séquence d'images qui montrent comment les choses changent au fil du temps.

Les images RVB sont généralement utilisées pour des tâches de vision artificielle telles que la détection d'objets, la segmentation d'instances et l'estimation de la pose. Ultralytics YOLO11. Ces applications reposent sur l'identification de motifs, de formes ou de caractéristiques spécifiques dans une seule image. 

Les vidéos, en revanche, sont essentielles lorsque le mouvement ou le temps est un facteur, comme pour la reconnaissance des gestes, la surveillance ou le suivi des actions. Comme les vidéos peuvent être considérées comme une série d'images, les modèles de vision par ordinateur comme YOLO11 les traitent image par image pour comprendre les mouvements et les comportements au fil du temps.

Par exemple, YOLO11 peut être utilisé pour analyser des images ou des vidéos RVB afin de détecter les mauvaises herbes et de compter les plantes dans les champs agricoles. Cela améliore la surveillance des cultures et aide à suivre les changements au cours des cycles de croissance pour une gestion agricole plus efficace.

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Les données de profondeur dans l'IA de la vision : LiDAR et perception 3D

Les données de profondeur ajoutent une troisième dimension aux informations visuelles en indiquant la distance qui sépare les objets de la caméra ou du capteur. Contrairement aux images RVB qui ne capturent que la couleur et la texture, les données de profondeur fournissent un contexte spatial. Elles mettent en évidence la distance entre les objets et la caméra, ce qui permet d'interpréter la disposition en 3D d'une scène.

Ce type de données est capturé à l'aide de technologies telles que le LiDAR, la vision stéréo (qui utilise deux caméras pour imiter la perception humaine de la profondeur) et les caméras à temps de vol (qui mesurent le temps que met la lumière à se rendre à un objet et à en revenir). 

Parmi ceux-ci, le LiDAR (Light Detection and Ranging) est souvent le plus fiable pour mesurer la profondeur. Il fonctionne en envoyant des impulsions laser rapides et en mesurant le temps qu'elles mettent à rebondir. Il en résulte une carte 3D très précise, appelée nuage de points, qui met en évidence la forme, la position et la distance des objets en temps réel.

Le rôle croissant du LiDAR dans les systèmes Vision AI

La technologie LiDAR peut être divisée en deux types principaux, chacun conçu pour des applications et des environnements spécifiques. Voici un examen plus approfondi de ces deux types :

• LiDAR aéroporté : Généralement utilisés pour cartographier de vastes zones, les scanners LiDAR aéroportés sont montés sur des drones ou des avions afin de capturer des données haute résolution pour la cartographie topographique à grande échelle. Cette technique est idéale pour arpenter les terrains, les forêts et les paysages.
  
  
• LiDAR terrestre : Ce type de données LiDAR est collecté à partir de capteurs montés sur des véhicules ou des plateformes stationnaires pour des applications telles que la surveillance des infrastructures, la construction et la cartographie intérieure. Il fournit des données très détaillées pour des zones plus petites et localisées, ce qui le rend utile pour des tâches telles que la planification urbaine et l'arpentage de structures spécifiques.

Une application impactante des données LiDAR se trouve dans les véhicules autonomes, où elles jouent un rôle clé dans des tâches telles que la détection des voies, l'évitement des collisions et l'identification des objets à proximité. Le LiDAR génère des cartes 3D détaillées et en temps réel de l'environnement, ce qui permet au véhicule de voir les objets, de calculer leur distance et de naviguer en toute sécurité.

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Utilisation des données thermiques et infrarouges dans les applications d'IA

Les images RVB capturent ce que nous voyons dans le spectre de la lumière visible ; cependant, d'autres technologies d'imagerie, comme l'imagerie thermique et infrarouge, vont plus loin. L'imagerie infrarouge capture la lumière infrarouge émise ou réfléchie par les objets, ce qui la rend utile dans des conditions de faible luminosité.

L'imagerie thermique, en revanche, détecte la chaleur émise par les objets et montre les différences de température, ce qui lui permet de fonctionner dans l'obscurité totale ou à travers la fumée, le brouillard et d'autres obstacles. Ce type de données est particulièrement utile pour surveiller et détecter les problèmes, notamment dans les industries où les changements de température peuvent signaler des problèmes potentiels.

Un exemple intéressant est celui de l'imagerie thermique utilisée pour surveiller les composants électriques afin de détecter les signes de surchauffe. En détectant les différences de température, les caméras thermiques peuvent identifier les problèmes avant qu'ils n'entraînent des pannes d'équipement, des incendies ou des dommages coûteux. 

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De même, les images infrarouges peuvent aider à détecter les fuites dans les canalisations ou l'isolation en identifiant les différences de température qui indiquent que des gaz ou des fluides s'échappent, ce qui est crucial pour prévenir les situations dangereuses et améliorer l'efficacité énergétique.

L'imagerie multispectrale et hyperspectrale dans l'IA

Alors que l'imagerie infrarouge et l'imagerie thermique capturent des aspects spécifiques du spectre électromagnétique, l'imagerie multispectrale recueille la lumière de quelques gammes de longueurs d'onde sélectionnées, chacune choisie dans un but spécifique, comme la détection d'une végétation saine ou l'identification des matériaux de surface. 

L'imagerie hyperspectrale va encore plus loin en capturant la lumière dans des centaines de gammes de longueurs d'onde très étroites et continues. Cela permet d'obtenir une signature lumineuse détaillée pour chaque pixel de l'image, offrant ainsi une compréhension beaucoup plus approfondie de tout matériau observé.

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L'imagerie multispectrale et hyperspectrale utilise des capteurs et des filtres spéciaux pour capter la lumière à différentes longueurs d'onde. Les données sont ensuite organisées en une structure 3D appelée cube spectral, chaque couche représentant une longueur d'onde différente. 

Les modèles d'IA peuvent analyser ces données pour détecter des caractéristiques que les caméras ordinaires ou l'œil humain ne peuvent pas voir. Par exemple, dans le domaine du phénotypage des plantes, l'imagerie hyperspectrale peut être utilisée pour surveiller la santé et la croissance des plantes en détectant des changements subtils dans leurs feuilles ou leurs tiges, comme des carences en nutriments ou du stress. Cela aide les chercheurs à évaluer la santé des plantes et à optimiser les pratiques agricoles sans avoir recours à des méthodes invasives.

Analyser l'imagerie radar et sonar à l'aide de l'IA

L'imagerie radar et l'imagerie sonar sont des technologies qui permettent de détecter et de cartographier des objets en envoyant des signaux et en analysant leurs réflexions, à l'instar du LiDAR. Contrairement à l'imagerie RVB, qui s'appuie sur les ondes lumineuses pour capturer des informations visuelles, le radar utilise des ondes électromagnétiques, généralement des ondes radio, tandis que le sonar utilise des ondes sonores. Les systèmes radar et sonar émettent des impulsions et mesurent le temps que met le signal à rebondir sur un objet, fournissant ainsi des informations sur sa distance, sa taille et sa vitesse.

L'imagerie radar est particulièrement utile lorsque la visibilité est mauvaise, par exemple en cas de brouillard, de pluie ou de nuit. Comme elle ne dépend pas de la lumière, elle peut détecter des avions, des véhicules ou des terrains dans l'obscurité totale. Cela fait du radar un choix fiable pour l'aviation, la surveillance météorologique et la navigation autonome.

En comparaison, l'imagerie sonar est couramment utilisée dans les environnements sous-marins où la lumière ne peut pas atteindre. Elle utilise des ondes sonores qui se déplacent dans l'eau et rebondissent sur les objets immergés, ce qui permet de détecter les sous-marins, de cartographier les fonds marins et d'exécuter des missions de sauvetage sous-marin. Les progrès de la vision par ordinateur permettent aujourd'hui d'améliorer encore la détection sous-marine en combinant les données du sonar avec une analyse intelligente pour une meilleure détection et une meilleure prise de décision.

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Données visuelles synthétiques et simulées pour l'entraînement des modèles d'IA

Jusqu'à présent, les différents types de données dont nous avons parlé sont ceux qui peuvent être collectés dans le monde réel. Cependant, les données visuelles synthétiques et simulées sont toutes deux des types de contenu artificiel. Les données synthétiques sont générées à partir de zéro à l'aide de la modélisation 3D ou de l'IA générative pour produire des images ou des vidéos d'apparence réaliste. 

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Les données simulées sont similaires mais impliquent la création d'environnements virtuels qui reproduisent la façon dont le monde physique se comporte, notamment la réflexion de la lumière, la formation d'ombres et le mouvement des objets. Si toutes les données visuelles simulées sont synthétiques, toutes les données synthétiques ne sont pas simulées. La différence essentielle est que les données simulées reproduisent un comportement réaliste, et pas seulement l'apparence.

Ces types de données sont utiles pour l'entraînement des modèles de vision par ordinateur, en particulier lorsque les données du monde réel sont difficiles à collecter ou lorsque des situations spécifiques et rares doivent être simulées. Les développeurs peuvent créer des scènes entières, choisir des types d'objets, des positions et des éclairages, et ajouter automatiquement des étiquettes comme des boîtes de délimitation pour l'entraînement. Cela permet de constituer rapidement des ensembles de données importants et diversifiés, sans avoir besoin de photos réelles ou d'étiquetage manuel, ce qui peut être coûteux et prendre beaucoup de temps.

Par exemple, dans le domaine de la santé, les données synthétiques peuvent être utilisées pour former des modèles permettant de segmenter les cellules du cancer du sein, lorsqu'il est difficile de collecter et d'étiqueter de vastes ensembles de données d'images réelles. Les données synthétiques et simulées offrent flexibilité et contrôle, comblant les lacunes là où les visuels du monde réel sont limités.

Choisir le bon type de données visuelles pour ton application d'intelligence artificielle.

Maintenant que nous avons vu comment fonctionnent les différents types de données visuelles et ce qu'elles peuvent faire, examinons de plus près quels types de données conviennent le mieux à des tâches spécifiques :

• images RVB : Elle est parfaite pour les tâches générales de vision par ordinateur telles que la classification d'images et la détection d'objets. Elle capture la couleur et la texture mais est limitée dans des conditions difficiles comme une faible luminosité ou une mauvaise visibilité.
  
  
• Imagerie LiDAR : Ce type d'imagerie offre une cartographie 3D de haute précision à l'aide d'impulsions laser. Il est idéal pour les applications qui nécessitent des mesures de distance précises, comme la robotique, les véhicules autonomes et l'inspection des infrastructures.
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• L'imagerie thermique : Comme elle permet de détecter les différences de température, elle est utile dans des conditions de faible visibilité, comme la surveillance nocturne, la lutte contre les incendies ou la détection des fuites de chaleur dans les machines et les bâtiments.
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• Imagerie multispectrale et hyperspectrale : Elle est utile pour les tâches qui nécessitent une analyse détaillée des matériaux, comme la surveillance agricole, le contrôle de la qualité des produits pharmaceutiques ou la télédétection. Ces méthodes permettent d'obtenir des informations plus approfondies en capturant des données sur une large gamme de longueurs d'onde au-delà de la lumière visible.
  
  
• Imagerie radar et sonar : Elles sont privilégiées dans les environnements à faible visibilité. Le radar utilise des ondes radio et est utile dans l'aviation et la navigation, tandis que le sonar utilise des ondes sonores pour fonctionner pour la détection sous-marine.
  
  
• Données visuelles synthétiques et simulées : Elles sont idéales pour entraîner les modèles d'IA lorsque les données du monde réel sont limitées, indisponibles ou difficiles à étiqueter. Ces visuels artificiels aident à construire des ensembles de données diversifiés pour des scénarios complexes comme des événements rares ou des conditions critiques pour la sécurité.

Parfois, un seul type de données peut ne pas fournir suffisamment de précision ou de contexte dans des situations réelles. C'est là que la fusion de capteurs multimodaux devient essentielle. En combinant le RVB avec d'autres types de données comme le thermique, la profondeur ou le LiDAR, les systèmes peuvent surmonter les limites individuelles, améliorant ainsi la fiabilité et l'adaptabilité. 

Par exemple, dans l'automatisation des entrepôts, l'utilisation du RVB pour la reconnaissance des objets, de la profondeur pour la mesure de la distance et du thermique pour la détection des équipements en surchauffe rend les opérations plus efficaces et plus sûres. En fin de compte, les meilleurs résultats proviennent de la sélection ou de la combinaison de types de données en fonction des besoins spécifiques de ton application.

Principaux enseignements

Lors de la construction de modèles d'IA Vision, le choix du bon type de données visuelles est crucial. Les tâches telles que la détection d'objets, la segmentation et le suivi de mouvements reposent non seulement sur des algorithmes, mais aussi sur la qualité des données d'entrée. Des ensembles de données propres, diversifiés et précis permettent de réduire le bruit et d'améliorer les performances.

En combinant des types de données comme le RVB, la profondeur, le thermique et le LiDAR, les systèmes d'IA obtiennent une vue plus complète de l'environnement, ce qui les rend plus fiables dans diverses conditions. À mesure que la technologie continue de s'améliorer, elle ouvrira probablement la voie à une IA de vision plus rapide, plus adaptable et plus impactante dans tous les secteurs d'activité.

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