9 mai 2025
Découvrez comment les types de données visuelles tels que l'imagerie thermique, le LiDAR et les images infrarouges permettent diverses applications de vision par ordinateur dans différents secteurs.
La technologie telle que les drones était autrefois limitée et accessible uniquement aux chercheurs et aux spécialistes, mais de nos jours, le matériel de pointe devient de plus en plus accessible à un public plus large. Cette évolution change la façon dont nous collectons les données visuelles. Grâce à une technologie plus accessible, nous pouvons désormais capturer des images et des vidéos à partir de diverses sources, au-delà des caméras traditionnelles.
Parallèlement, l'analyse d'images, rendue possible par la vision par ordinateur, une branche de l'intelligence artificielle (IA), évolue rapidement, permettant aux machines d'interpréter et de traiter les données visuelles plus efficacement. Cette avancée a ouvert de nouvelles possibilités pour l'automatisation, la détection d'objets et l'analyse en temps réel. Les machines peuvent désormais reconnaître des motifs, suivre les mouvements et donner un sens à des entrées visuelles complexes.
Certains types clés de données visuelles comprennent les images RVB (Rouge, Vert, Bleu), qui sont couramment utilisées pour la reconnaissance d'objets, l'imagerie thermique, qui aide à détecter les signatures thermiques dans des conditions de faible luminosité, et les données de profondeur, qui permettent aux machines de comprendre les environnements 3D. Chacun de ces types de données joue un rôle essentiel dans l'alimentation de diverses applications de l'IA de vision, allant de la surveillance à l'imagerie médicale.
Dans cet article, nous explorerons les principaux types de données visuelles utilisés dans l'IA de vision et examinerons comment chacun contribue à améliorer la précision, l'efficacité et les performances dans divers secteurs. Commençons !
En général, lorsque vous utilisez un smartphone pour prendre une photo ou visionner des images de vidéosurveillance, vous travaillez avec des images RVB. RVB signifie rouge, vert et bleu, et ce sont les trois canaux de couleur qui représentent l'information visuelle dans les images numériques.
Les images et vidéos RVB sont des types de données visuelles étroitement liés utilisés en vision par ordinateur, tous deux capturés à l'aide de caméras standard. La principale différence est que les images capturent un seul instant, 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 par ordinateur telles que la détection d'objets, la segmentation d'instances et l'estimation de pose, prises en charge par des modèles tels que Ultralytics YOLO11. Ces applications reposent sur l'identification de motifs, de formes ou de caractéristiques spécifiques dans une seule image.
Les vidéos, quant à elles, sont essentielles lorsque le mouvement ou le temps est un facteur, comme pour la reconnaissance des gestes, la surveillance ou le suivi des actions. Étant donné que 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 le mouvement et le comportement 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 tout au long des cycles de croissance pour une gestion agricole plus efficace.
Les données de profondeur ajoutent une troisième dimension à l'information visuelle en indiquant la distance entre les objets et la caméra ou le capteur. Contrairement aux images RVB qui ne font que capturer 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 3D d'une scène.
Ce type de données est capturé à l'aide de technologies telles que le LiDAR, la vision stéréoscopique (qui utilise deux caméras pour imiter la perception humaine de la profondeur) et les caméras Time-of-Flight (qui mesurent le temps nécessaire à la lumière pour atteindre un objet et revenir).
Parmi celles-ci, le LiDAR (Light Detection and Ranging) est souvent le plus fiable pour la mesure de la profondeur. Il fonctionne en envoyant des impulsions laser rapides et en mesurant le temps qu'elles mettent à revenir. Le résultat est 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.
La technologie LiDAR peut être divisée en deux types principaux, chacun étant conçu pour des applications et des environnements spécifiques. Voici un aperçu plus détaillé des deux types :
Une application importante des données LiDAR se trouve dans les véhicules autonomes, où elles jouent un rôle clé dans des tâches telles que la détection de voie, l'évitement de collision et l'identification des objets à proximité. Le LiDAR génère des cartes 3D détaillées et en temps réel de l'environnement, permettant au véhicule de voir les objets, de calculer leur distance et de naviguer en toute sécurité.
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 au-delà. 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 obstructions. Ce type de données est particulièrement utile pour la surveillance et la détection de problèmes, en particulier dans les industries où les changements de température peuvent signaler des problèmes potentiels.
Un exemple intéressant est l'utilisation de l'imagerie thermique 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 une défaillance de l'équipement, des incendies ou des dommages coûteux.
De même, les images infrarouges peuvent aider à détecter les fuites dans les pipelines ou l'isolation en identifiant les différences de température qui indiquent des fuites de gaz ou de liquides, ce qui est crucial pour prévenir les situations dangereuses et améliorer l'efficacité énergétique.
Alors que l'imagerie infrarouge et thermique capture des aspects spécifiques du spectre électromagnétique, l'imagerie multispectrale collecte la lumière de quelques gammes de longueurs d'onde sélectionnées, chacune étant 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 sur des centaines de gammes de longueurs d'onde très étroites et continues. Cela fournit une signature lumineuse détaillée pour chaque pixel de l'image, offrant une compréhension beaucoup plus approfondie de tout matériau observé.
L'imagerie multispectrale et hyperspectrale utilisent toutes deux des capteurs et des filtres spéciaux pour capturer la lumière à différentes longueurs d'onde. Les données sont ensuite organisées dans 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 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, tels que les carences en nutriments ou le stress. Cela aide les chercheurs à évaluer la santé des plantes et à optimiser les pratiques agricoles sans avoir recours à des méthodes invasives.
L'imagerie radar et sonar sont des technologies qui détectent et cartographient les objets en envoyant des signaux et en analysant leurs réflexions, de manière similaire au LiDAR. Contrairement à l'imagerie RVB, qui repose 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 tous deux des impulsions et mesurent le temps qu'il faut au signal pour revenir d'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 les avions, les véhicules ou le terrain dans l'obscurité totale. Cela fait du radar un choix fiable dans 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 propagent 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-marines. Les progrès de la vision par ordinateur permettent désormais d'améliorer encore la détection sous-marine en combinant les données sonar avec une analyse intelligente pour une détection et une prise de décision améliorées.
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'aspect réaliste.
Les données simulées sont similaires, mais impliquent la création d'environnements virtuels qui reproduisent le comportement du monde physique, y compris la réflexion de la lumière, la formation d'ombres et le mouvement des objets. Bien que toutes les données visuelles simulées soient synthétiques, toutes les données synthétiques ne sont pas simulées. La principale différence est que les données simulées reproduisent un comportement réaliste, et pas seulement l'apparence.
Ces types de données sont utiles pour l'entraînement de 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 les types d'objets, les positions et l'éclairage, et ajouter automatiquement des étiquettes telles que des boîtes englobantes pour l'entraînement. Cela permet de créer rapidement de grands ensembles de données diversifiés, sans avoir besoin de photos réelles ni d'étiquetage manuel, ce qui peut être coûteux et prendre du temps.
Par exemple, dans le domaine de la santé, les données synthétiques peuvent être utilisées pour entraîner des modèles à segmenter les cellules cancéreuses du sein, où la collecte et l'étiquetage de grands ensembles de données d'images réelles sont difficiles. Les données synthétiques et simulées offrent flexibilité et contrôle, comblant les lacunes lorsque les visuels du monde réel sont limités.
Maintenant que nous avons examiné le fonctionnement des différents types de données visuelles et ce qu'ils peuvent faire, examinons de plus près les types de données les mieux adaptés à des tâches spécifiques :
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 RVB avec d'autres types de données comme les données thermiques, de profondeur ou LiDAR, les systèmes peuvent surmonter les limitations individuelles, améliorant ainsi la fiabilité et l'adaptabilité.
Par exemple, dans l'automatisation d'entrepôt, l'utilisation de RVB pour la reconnaissance d'objets, de la profondeur pour la mesure de la distance et des données thermiques 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 votre application.
Lors de la création de modèles de Vision IA, le choix du bon type de données visuelles est crucial. Les tâches telles que la détection d'objets, la segmentation et le suivi de mouvement reposent non seulement sur des algorithmes, mais aussi sur la qualité des données d'entrée. Des ensembles de données propres, diversifiés et précis aident à réduire le bruit et à améliorer les performances.
En combinant des types de données tels que RVB, profondeur, thermique et 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 Vision IA plus rapide, plus adaptable et plus percutante dans tous les secteurs.
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