26 mars 2025
Découvrez comment Ultralytics YOLO11 peut aider les entreprises à surveiller les systèmes existants grâce à la vision par ordinateur basée sur l'IA, améliorant ainsi l'efficacité et réduisant les coûts de mise à niveau.
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De nombreuses entreprises, en particulier dans les secteurs de la fabrication, de l'automatisation industrielle, de l'aérospatiale, des télécommunications et de l'énergie, dépendent des systèmes existants pour leurs opérations quotidiennes. Cependant, la maintenance de ces anciens systèmes entraîne souvent des coûts élevés et des défis techniques. Malgré cela, la principale raison pour laquelle les entreprises continuent d'utiliser les systèmes existants est qu'ils sont profondément intégrés à leurs flux de travail.
Près des deux tiers des entreprises dépensent plus de 2 millions de dollars pour la maintenance et la mise à niveau des systèmes existants. Ces anciens systèmes ont été conçus pour une époque différente, où l'automatisation et l'analyse en temps réel n'étaient pas une priorité. Les entreprises avaient l'habitude de s'appuyer sur des processus manuels ou des outils de surveillance obsolètes, ce qui entraînait des inefficacités et des risques opérationnels plus élevés. Par conséquent, de nombreuses entreprises se retrouvent bloquées avec ces systèmes obsolètes, incapables de passer facilement à des solutions plus modernes sans perturbations importantes.
C'est là que l'IA et la vision par ordinateur, qui permettent aux ordinateurs de comprendre et d'analyser les données visuelles, peuvent intervenir et aider. Plus précisément, les modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLO11 peuvent être utilisés pour détecter et surveiller les systèmes existants comme les compteurs et les jauges.
Dans cet article, nous explorerons comment YOLO11 peut être utilisé dans la surveillance des systèmes existants, ses avantages et comment les entreprises peuvent l'intégrer facilement dans leurs flux de travail existants.
Les systèmes existants sont essentiels pour de nombreuses industries, mais leur transformation en systèmes numériques n'est pas toujours simple. La modernisation de ces systèmes est importante pour améliorer l'efficacité et réduire les risques. Voici quelques-uns des défis techniques et environnementaux auxquels les entreprises sont confrontées lors de la mise à jour des systèmes existants :
De nombreuses machines existantes utilisent des cadrans, des compteurs et des jauges analogiques qui ne peuvent pas être connectés aux systèmes numériques. Les solutions de vision par l'IA peuvent utiliser des caméras pour surveiller ces appareils, et les images peuvent être traitées en temps réel pour convertir leurs lectures en enregistrements numériques pour un suivi et un reporting faciles.
L'un des avantages de l'utilisation de la vision par ordinateur est que les problèmes opérationnels peuvent être détectés presque instantanément. En cas d'urgence, des alertes automatisées peuvent avertir les opérateurs lorsque les valeurs dépassent les limites de sécurité.
En dehors de cela, la vision par ordinateur est une option plus économique. La mise en place de caméras et la mise en œuvre d'un système d'IA pour analyser ces images sont rentables par rapport aux mises à niveau traditionnelles ou aux méthodes de surveillance manuelles. Plutôt que des mises à niveau coûteuses de l'infrastructure, les modèles de vision par l'IA comme YOLO11 peuvent fonctionner avec l'équipement existant, ce qui rend la modernisation plus abordable.
De nos jours, l'IA est en plein essor, et il existe une variété de modèles et de techniques à prendre en compte lors de la mise en œuvre d'une solution d'IA. Vous vous demandez peut-être ce qui rend un modèle comme YOLO11 si spécial ?
YOLO11 prend en charge diverses tâches de vision par ordinateur telles que la détection d'objets, la segmentation d'instances et le suivi d'objets, et est idéal pour la surveillance en temps réel. L'un de ses principaux avantages est sa capacité à fonctionner efficacement sur les appareils périphériques. Cela signifie qu'il peut traiter les données localement, sans dépendre d'une connexion réseau solide ou d'une infrastructure cloud.
Dans les usines ou les environnements industriels où les réseaux sont faibles ou peu fiables, le déploiement de YOLO11 sur des dispositifs périphériques assure une surveillance continue en temps réel sans interruption, réduisant ainsi le besoin de solutions coûteuses basées sur le cloud et en faisant un choix plus abordable et pratique pour les entreprises.
De plus, YOLO11 est reconnu pour ses performances supérieures en termes de précision et de vitesse par rapport à ses prédécesseurs. Avec 22 % de paramètres en moins que YOLOv8m, YOLO11m atteint une précision moyenne (mAP) plus élevée sur l'ensemble de données COCO.
En termes simples, YOLO11 peut détecter les objets plus précisément et plus rapidement, même avec moins de puissance de traitement. Cela le rend plus efficace pour repérer les problèmes et surveiller les systèmes en temps réel, tout en utilisant moins de ressources, ce qui est particulièrement utile pour les systèmes existants.
Ensuite, explorons quelques cas d'utilisation concrets où YOLO11 automatise les processus en utilisant la vision par ordinateur pour suivre et analyser les relevés, le tout sans avoir à modifier l'équipement existant.
Diverses machines industrielles utilisent des jauges analogiques pour mesurer la pression, la température et les niveaux de fluide. Les relevés manuels prennent du temps et entraînent souvent des incohérences, en particulier dans les opérations à grande échelle. YOLO11 peut améliorer ces processus.
Voici un aperçu plus détaillé du fonctionnement de la surveillance des jauges analogiques à l'aide de YOLO11 :
Bien qu'il s'agisse de la méthode générale, les étapes exactes peuvent varier en fonction de facteurs tels que le type de jauge, les conditions environnementales et l'angle ou la qualité des images capturées. Des ajustements peuvent être effectués pour garantir des relevés précis en fonction de ces variables.
De nombreux fournisseurs de services publics dépendent encore de compteurs mécaniques pour suivre la consommation d'eau, de gaz et d'électricité. Dans certains cas, des visites manuelles sur site sont nécessaires pour collecter les relevés, ce qui prend du temps et augmente les coûts.
YOLO11 automatise le processus de surveillance en utilisant la vision par ordinateur pour détecter et recadrer les parties pertinentes des cadrans du compteur. Ce faisant, les valeurs numériques sur le cadran peuvent être isolées, et l'OCR peut être utilisé pour les lire.
Grâce aux données collectées à l'aide de la vision par ordinateur, les fournisseurs de services publics peuvent analyser plus efficacement les habitudes de consommation. L'intégration de l'analyse des données dans le processus de surveillance permet de suivre les tendances historiques d'utilisation, d'identifier les anomalies et de détecter les irrégularités telles que les pics ou les baisses soudaines de consommation, qui pourraient indiquer des problèmes tels que des fuites ou des compteurs défectueux.
Les systèmes existants tels que les unités de commande industrielles, les moniteurs de réseau électrique et les panneaux d'automatisation d'usine reposent sur des panneaux de commande analogiques avec des commutateurs, des boutons et des voyants lumineux pour afficher l'état de la machine et les codes d'erreur. Généralement, les opérateurs inspectent ces panneaux manuellement, ce qui prend du temps et augmente le risque de réponses tardives.
YOLO11 peut optimiser ce processus en identifiant et en suivant avec précision les composants du panneau de commande. Il peut détecter les commutateurs, les étiquettes et les voyants lumineux, et déterminer leurs positions et leurs états. Il peut identifier si les voyants lumineux indiquent des avertissements ou un fonctionnement normal.
Par exemple, si un voyant d'avertissement est activé, YOLO11 peut immédiatement détecter le changement, et les opérateurs peuvent être alertés, ce qui permet des temps de réponse plus rapides et réduit le risque de manquer des problèmes critiques.
La vision par ordinateur est un moyen pratique de surveiller les systèmes existants sans remplacer le matériel existant. Cependant, comme toute autre technologie, elle présente des avantages et des limites. Examinons les deux pour avoir une meilleure idée de la façon dont elle peut être appliquée efficacement.
Voici quelques façons dont la Vision IA a un impact positif sur la surveillance des systèmes existants :
En attendant, voici quelques considérations à garder à l'esprit :
La surveillance efficace des systèmes existants ne nécessite pas toujours le remplacement du matériel existant. De nombreuses entreprises utilisent des équipements obsolètes, mais la Vision IA offre un moyen de suivre les performances sans apporter de modifications majeures.
YOLO11 rend cela possible en utilisant la détection d'objets et d'autres tâches de vision par ordinateur. Il peut lire les jauges, les compteurs et les panneaux de commande avec des caméras pour une surveillance en temps réel, sans qu'il soit nécessaire de modifier le système. Le modèle fonctionne de manière fluide sur les appareils périphériques, ce qui en fait une solution idéale pour les industries où la connectivité au cloud est limitée. Cela permet aux entreprises de traiter les données sur site et de résoudre rapidement les problèmes opérationnels.
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