Bienvenue dans le domaine passionnant de l'intelligence artificielle appliquée au traitement d'images, où les algorithmes transforment les images en données riches. Si ChatGPT a été reconnu pour son excellence dans son domaine axé sur le traitement du langage naturel, il ne fait pas partie de l’IA de traitement d’images. Il est essentiel de mentionner que d'autres domaines de l'IA sont encore en progrès et n'ont pas atteint leur plein potentiel, comme le domaine de la Vision poursuivi par VizioSense, mais aussi par de grandes entreprises comme Facebook ou Google.
Dans cet article, nous explorons comment les algorithmes d'IA tels que ceux intégrés dans nos capteurs de stationnement intelligents transforment les pixels, dans le cadre d'une révolution visuelle en constante évolution.
Fondements de l'IA appliqués au traitement d'images
L'intelligence artificielle est capable de détecter des objets d'intérêt, de les classer et de les différencier. La vision par ordinateur est un secteur clé de l’intelligence artificielle, donnant aux systèmes informatiques la capacité d’extraire des informations à partir de contenus visuels tels que des images et des vidéos numériques. Alors que l'intelligence artificielle permet aux machines de « penser », la vision par ordinateur leur donne la capacité de « voir ».
Le cœur de la vision par ordinateur réside dans les machines. capacité à effectuer des tâches précises en temps réel, en utilisant des caméras, des ensembles de données étendus et des algorithmes avancés. Ce processus nécessite des quantités substantielles de données pour affiner les modèles, améliorant ainsi leur capacité à discerner des détails subtils. Cela implique une analyse itérative des données, avec des distinctions significatives progressivement reconnues au fil du temps.
La vision par ordinateur transforme les informations visuelles en un modèle que les machines peuvent interpréter. Enfin, le traitement de l’information les guide vers des décisions éclairées basées sur leurs observations. Ces décisions doivent néanmoins respecter un seuil de reconnaissance.
Par la suite, il peut prendre des décisions en fonction de son seuil de reconnaissance de ces modèles. Cette fusion de perception visuelle, d’apprentissage automatique et de traitement de l’information caractérise la vision par ordinateur.
Avantages pratiques du stationnement intelligent
En utilisant la vision par ordinateur, la première solution de VizioSense a été VizioPark pour révolutionner le marché des technologies de stationnement intelligent. En intégrant des fonctionnalités d'IA dans le capteur, il est possible d'extraire des informations pour le suivi du stationnement en temps réel sur le taux d'occupation d'un parking et le temps de stationnement.
Nous avons transformé les caméras en capteurs non intrusifs avec une analyse d'image locale et une transmission de données minimale. Nos capteurs sont uniques dans le sens où ils respectent la vie privée. En effet, l'image est analysée à bord afin que seule l'information sur l'occupation du siège soit extraite. Nous rendons ces images anonymes en utilisant une faible résolution et un flou, de sorte que tout ce qui ressemble à un visage humain ou à une plaque d'immatriculation n'est pas reconnaissable.
Nos capteurs offrent également la meilleure combinaison de matériel et de technologie de vision par ordinateur pour offrir des performances inégalées dans toutes les conditions météorologiques ; avec une installation rapide et peu coûteuse.
La solution VizioPark améliore l'expérience de stationnement, que ce soit dans les villes, les aéroports, les gares, les aires de repos, etc.
En effet, l'intégration de l'intelligence artificielle dans les systèmes de traitement d'images pour le stationnement intelligent optimise l'utilisation de l'espace, permet de gagner du temps et favorise le développement de l'urbanisme. Ces solutions réduisent non seulement le trafic mais contribuent également à une réduction des émissions de CO2.
VizioSense a également développé la solution VizioCount, qui compte les personnes et/ou les véhicules en temps réel, permettant ainsi leur classification et leur comptage. Cette solution est adaptable pour compter les piétons, les foules, les usagers des transports publics, le trafic routier, les files d'attente, etc.
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