Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'analyse vidéo et la détection d'objets sont devenues des domaines cruciaux pour les applications de vision par ordinateur grâce à l'utilisation des réseaux de neurones convolutifs (CNN). Ces technologies permettent de traiter et d'interpréter de grandes quantités de données vidéo en temps réel, facilitant ainsi des applications dans des domaines variés tels que la sécurité, les transports, la santé et le divertissement.
L'analyse vidéo à l'aide de CNN implique plusieurs étapes clés :
Extraction de Frames : La vidéo est d'abord décomposée en une série d'images individuelles, appelées frames. Chaque frame est ensuite traitée comme une image unique par le CNN.
Prétraitement : Chaque frame subit un processus de prétraitement, comprenant la normalisation et la redimension des dimensions, pour s'assurer qu'elles soient compatibles avec le modèle CNN.
Classification et Détection : Le CNN est ensuite appliqué à chaque frame pour classer ou détecter des objets d'intérêt. Cela peut inclure des tâches telles que l'identification des personnes, la reconnaissance d'actions ou la localisation d'objets spécifiques.
La détection d'objets dans des vidéos nécessite une méthode plus sophistiquée que la simple classification. Voici quelques techniques utilisées :
Modèles de Détection comme YOLO et SSD : Ces modèles sont capables de détecter plusieurs objets dans une image en une seule passe. YOLO (You Only Look Once) et SSD (Single Shot Detector) sont populaires pour leur rapidité et précision.
RCNN et ses Variantes : RCNN (Regionbased Convolutional Neural Networks) et ses améliorations comme Fast RCNN et Faster RCNN, segmentent l'image en régions possibles d'objets avant d'appliquer un CNN pour la classification et la localisation précises.
Suivi d'Objets : Après la détection, il est souvent nécessaire de suivre les objets détectés au fil du temps. Les algorithmes tels que SORT (Simple Online and Realtime Tracking) et Deep SORT couplent les techniques de détection avec des algorithmes de suivi pour maintenir la trace des objets à travers les frames.
Les applications de l'analyse vidéo et de la détection d'objets sont nombreuses :
Sécurité et Surveillance : Détection d'intrusions, suivi des individus dans des espaces publics.
Transports : Systèmes de conduite autonome, surveillance du trafic, prévention des collisions.
Santé : Surveillance des patients, reconnaissance des gestes médicaux.
Divertissement : Analyses sportives en temps réel, effets spéciaux dans la production de films.
En conclusion, l'analyse vidéo et la détection d'objets grâce aux CNN ont transformé la manière dont les ordinateurs interprètent et interagissent avec les données visuelles, ouvrant la voie à des innovations continues dans les technologies de vision par ordinateur.