Tendances de la vision par ordinateur qui domineront l’industrie en 2023

La vision par ordinateur est les yeux de la machine. Les modèles d’IA sont construits pour recréer la capacité des êtres vivants à regarder le monde qui les entoure, à l’interpréter et à le comprendre. Les machines le font en analysant des images, des vidéos et des objets qui les entourent.

Des développements récents tels que le robot Optimus de Tesla et la conduite entièrement autonome reposaient principalement sur la vision par ordinateur pour la détection d’objets et le suivi d’images. Même les modèles 2D à 3D utilisent la vision par ordinateur pour l’analyse et l’interprétation des images. La Conférence sur la vision par ordinateur et la reconnaissance de formes (CVPR) 2022 a reçu un total de 8 161 soumissions et des milliers d’entre elles ont tenté de résoudre un problème différent en IA/ML.

En voyant ces avancées et développements grâce à la vision par ordinateur, examinons certaines des tendances prévisibles dans le domaine.

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Véhicules autonomes

L’objectif de réaliser des véhicules autonomes est de longue date. L’un des aspects les plus importants de la réalisation de ces véhicules autonomes est l’identification des objets autour du véhicule pour qu’il puisse traverser et naviguer en toute sécurité. C’est là que les algorithmes basés sur la vision par ordinateur entrent en jeu. Des entreprises comme Tesla ont adopté des techniques telles que l’étiquetage automatique pour développer leurs véhicules à conduite autonome.

La même technologie peut être utile pour d’autres applications basées sur le transport comme classification des véhicules, analyse des flux de trafic, identification des véhicules, surveillance de l’état des routes, systèmes d’évitement des collisions et détection de l’attention du conducteur.

Utilisation accrue de l’informatique de pointe

À mesure que la demande de traitement en temps réel des données visuelles augmente, il y aura probablement une tendance à utiliser l’informatique de pointe pour effectuer des calculs plus près de la source des données. Traditionnellement, les tâches de vision par ordinateur ont été effectuées sur des serveurs centralisés ou des systèmes basés sur le cloud, ce qui peut prendre du temps et nécessiter une connexion Internet stable. L’informatique de périphérie permet à ces systèmes de prendre des décisions rapides et précises sur la base de données visuelles sans envoyer les données dans les deux sens vers le cloud pour traitement.

Robotique

L’un des principaux domaines où la vision par ordinateur devrait jouer un rôle important dans la robotique est de permettre aux robots de naviguer et de manipuler des objets dans leur environnement en utilisant des algorithmes pour analyser les images et les vidéos des caméras, des robots pour détecter et identifier des objets, ainsi que comprendre leur forme, leur taille et leur emplacement. Cela peut permettre aux robots d’effectuer des tâches telles que saisir et déplacer des objets, ainsi que d’éviter les obstacles et de naviguer dans des environnements complexes.

Les robots peuvent comprendre et réagir au comportement humain grâce à la vision par ordinateur en analysant les expressions faciales, le langage corporel et d’autres indices visuels. En conséquence, les robots pourraient potentiellement être utilisés dans des applications telles que service à la clientèle, éducation et soins de santé.

Soins de santé, sûreté et sécurité

• Analyse d’images médicales: La vision par ordinateur peut être utilisée pour analyser des images médicales, telles que des radiographies, des tomodensitogrammes et des IRM, afin de détecter des anomalies ou des maladies. Par exemple, un système de vision par ordinateur pourrait être formé pour reconnaître la présence d’une tumeur dans une IRM.

• Diagnostic et planification du traitement: La vision par ordinateur peut être utilisée pour faciliter le diagnostic et la planification du traitement. Par exemple, un système de vision par ordinateur pourrait être utilisé pour analyser des images médicales et recommander le traitement le plus approprié pour un patient en fonction de son état spécifique.

• Surveillance de la santé des patients: La vision par ordinateur peut être utilisée pour surveiller la santé des patients en analysant les signes vitaux tels que la fréquence cardiaque, la fréquence respiratoire et la pression artérielle.

• Chirurgie robotique: La vision par ordinateur peut être utilisée en chirurgie robotique pour aider les chirurgiens à effectuer des procédures complexes. Par exemple, un système de vision par ordinateur pourrait être utilisé pour guider le mouvement d’un robot chirurgical, en veillant à ce qu’il reste sur sa trajectoire et évite d’endommager les tissus environnants.

Détail

Les magasins et les magasins de détail peuvent être installés avec des caméras pour analyser les articles sur les étagères et détecter automatiquement le stock et également reconnaître les articles qui se vendent le plus. Outre la gestion des stocks, la réalité augmentée peut également être utilisée pour créer des « salles d’essayage virtuelles » ou des « miroirs virtuels » pour essayer des articles sans les toucher ni même aller à la story, un peu comme la façon dont les filtres fonctionnent sur Snapchat ou Instagram en superposant des articles sur le dessus. de la personne devant la caméra.

IA centrée sur les données

L’optimisation de la qualité des données est aussi importante que l’augmentation de la quantité de données lorsqu’il s’agit de former des modèles et de créer des algorithmes. Les modèles de reconnaissance d’images sont conçus pour permettre aux machines d’identifier et de classer les images de différents objets et l’étiquetage de ces images est important pour extraire les informations correctes des données. Par conséquent, une technologie de vision par ordinateur non supervisée et automatisée augmenterait la précision et les informations lorsque les données sont moins disponibles.

reconstruction 3D

En 2022, nous avons été témoins de modèles texte-image et cela a finalement conduit à des modèles texte-3D. Cela a en outre conduit à des modèles de reconstruction 3D utilisant des méthodes telles que Neural Radiance Fields (NeRF) qui pourraient recréer des images 2D dans des maillages 3D pouvant être utilisés pour la recréation de scènes et également pour la construction de modèles dans le métaverse. Cela peut également être utilisé pour créer des expériences immersives de réalité virtuelle et augmentée, permettant aux utilisateurs d’interagir avec les environnements numériques de manière plus réaliste et naturelle.

SpaceTech

Apple propose des applications basées sur la vision par ordinateur qui peuvent détecter des objets dans le ciel si vous pointez votre téléphone vers celui-ci. Ce n’est là qu’un des cas d’utilisation de la vision par ordinateur dans l’industrie spatiale. En analysant les images et les données recueillies par des capteurs satellitaires ou aériens, nous pouvons cartographier et analyser avec précision la surface et l’environnement de la Terre. De plus, en analysant les données géospatiales via les satellites, nous pouvons prédire les futures catastrophes telles que les tremblements de terre et les ouragans, puis travailler efficacement pour réduire leur impact.

La vision par ordinateur peut également être utilisée pour l’exploration spatiale en localisant et en identifiant des objets spatiaux et en détectant également leurs diverses caractéristiques. L’identification de ces objets peut également être utilisée pour nettoyer l’espace, pour lequel la NASA, l’ISRO et toutes les autres grandes entreprises de technologie prévoient des projets.

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