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 tous les secteurs d'activité.
Les technologies telles que les drones étaient autrefois limitées et accessibles uniquement aux chercheurs et aux spécialistes, mais aujourd'hui, le matériel de pointe devient plus accessible à un public plus large. Cette évolution modifie la manière dont nous collectons les données visuelles. Grâce à une technologie plus accessible, nous pouvons désormais capturer des images et des vidéos à partir d'une variété de sources, au-delà des caméras traditionnelles.
Parallèlement, l'analyse d'images, rendue possible par la vision artificielle, une branche de l'intelligence artificielle (IA), évolue rapidement, permettant aux machines d'interpréter et de traiter plus efficacement les données visuelles. Ces progrès ont ouvert de nouvelles possibilités en matière d'automatisation, de détection d'objets et d'analyse en temps réel. Les machines peuvent désormais reconnaître des modèles, suivre des mouvements et donner un sens à des données visuelles complexes.
Parmi les principaux types de données visuelles figurent les images RVB (rouge, vert, bleu), couramment utilisées pour la reconnaissance d'objets, l'imagerie thermique, qui permet de détecter les signatures thermiques dans des conditions de faible luminosité, et les données de profondeur, qui permettent aux machines de comprendre les environnements en 3D. Chacun de ces types de données joue un rôle essentiel dans les diverses applications de l'IA visuelle, qui vont de la surveillance à l'imagerie médicale.
Dans cet article, nous allons explorer les principaux types de données visuelles utilisés dans l'IA Vision et voir comment chacun d'entre eux contribue à améliorer la précision, l'efficacité et les performances dans divers secteurs. Commençons par le commencement !
En règle générale, 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. Il s'agit des 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, et tous deux capturés à l'aide d'appareils photo standard. La principale différence réside dans le fait que les images capturent un seul moment, tandis que les vidéos sont une séquence d'images qui montrent comment les choses évoluent dans le 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, avec l'aide de 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, en revanche, sont essentielles lorsque le mouvement ou le temps est un facteur, comme pour la reconnaissance de gestes, la surveillance ou le suivi d'actions. Les vidéos pouvant être considérées comme une série d'images, les modèles de vision artificielle tels que 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 permet d'améliorer la surveillance des cultures et de suivre les changements au cours des cycles de croissance pour une gestion plus efficace des exploitations agricoles.
Les données de profondeur ajoutent une troisième dimension aux informations visuelles en indiquant la distance entre les objets et la caméra ou le 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 nécessaire à la lumière pour se rendre à un objet et 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. 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 conçu pour des applications et des environnements spécifiques. Voici un examen plus approfondi de ces deux types :
Les véhicules autonomes constituent une application importante des données LiDAR, qui jouent un rôle clé dans des tâches telles que la détection des voies de circulation, l'évitement des collisions et l'identification des objets proches. 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.
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 obstacles. Ce type de données est particulièrement utile pour la surveillance et la détection des 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.
De même, les images infrarouges peuvent aider à détecter des fuites dans les canalisations ou l'isolation en identifiant les différences de température qui indiquent des fuites de gaz ou de fluides, ce qui est crucial pour prévenir les situations dangereuses et améliorer l'efficacité énergétique.
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 d'entre elles étant choisie dans un but spécifique, comme la détection d'une végétation saine ou l'identification de matériaux de surface.
L'imagerie hyperspectrale va encore plus loin en captant la lumière dans des centaines de gammes de longueurs d'onde très étroites et continues. On obtient ainsi une signature lumineuse détaillée pour chaque pixel de l'image, ce qui permet de mieux comprendre les matériaux observés.
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, tels que des carences en nutriments ou un stress. Les chercheurs peuvent ainsi évaluer la santé des plantes et optimiser les pratiques agricoles sans avoir recours à des méthodes invasives.
L'imagerie radar et l'imagerie sonar sont des technologies qui détectent et cartographient 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 nécessaire au signal pour 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 réduite, par exemple en cas de brouillard, de pluie ou de nuit. Comme elle ne dépend pas de la lumière, elle peut détecter des aéronefs, des véhicules ou des terrains dans l'obscurité totale. Le radar est donc 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 que la lumière ne peut 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-marin. Les progrès réalisés dans le domaine de la vision par ordinateur permettent aujourd'hui d'améliorer encore la détection sous-marine en combinant les données sonar avec une analyse intelligente pour améliorer la détection et la prise de décision.
Jusqu'à présent, les différents types de données dont nous avons parlé étaient 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 réalistes.
Les données simulées sont similaires, mais elles impliquent la création d'environnements virtuels qui reproduisent le comportement du monde physique, 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 réside dans le fait que les données simulées reproduisent un comportement réaliste, et pas seulement une apparence.
Ces types de données sont utiles pour l'entraînement des modèles de vision artificielle, 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 telles que 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 du temps.
Par exemple, dans le domaine de la santé, les données synthétiques peuvent être utilisées pour former des modèles de segmentation des cellules cancéreuses 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 souplesse et contrôle, et comblent les lacunes lorsque les images réelles sont limitées.
Maintenant que nous avons vu comment fonctionnent les différents types de données visuelles et ce qu'elles peuvent faire, examinons de plus près les types de données qui conviennent le mieux 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 multimodale des capteurs devient essentielle. En combinant les données RVB avec d'autres types de données comme les données thermiques, de profondeur ou 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 de la surchauffe des équipements rend les opérations plus efficaces et plus sûres. En fin de compte, les meilleurs résultats sont obtenus en sélectionnant ou en combinant les types de données en fonction des besoins spécifiques de votre application.
Lors de l'élaboration de modèles d'IA visuelle, le choix du bon type de données visuelles est crucial. Des 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 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. Au fur et à mesure que la technologie s'améliore, elle ouvrira probablement la voie à une IA plus rapide, plus adaptable et plus efficace dans tous les secteurs d'activité.
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