Comment les caméras AI détectent les objets et reconnaissent les visages

L’intelligence artificielle (IA) existe depuis des décennies, mais ce n’est que récemment que les caméras IA sont devenues monnaie courante. Avec un logiciel de reconnaissance d’objets, les caméras peuvent désormais reconnaître les visages et les objets qu’ils rencontrent dans le monde.

Cette technologie a un large éventail d’applications, comme aider les entreprises à reconnaître les clients potentiels ou à identifier les objets nuisibles dans l’environnement. Les ramifications sont profondes, car la détection d’objets alimentée par l’IA change complètement ce dont une caméra CCTV conventionnelle est capable. Cependant, la technologie sous-jacente est vraiment innovante.

Que sont les caméras AI ?

Tout d’abord, clarifions une chose : une caméra AI n’est pas un nouvel appareil que vous pouvez utiliser pour prendre des images visuelles ou faire des vidéos. Au lieu de cela, une caméra AI est très similaire à une caméra conventionnelle, sauf qu’elle est connectée à un boîtier de traitement visuel qui exploite des technologies telles que la vision par ordinateur pour «apprendre» à partir de données visuelles.

À l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique, les caméras IA peuvent traiter les informations à partir d’images visuelles. Par exemple, les caméras AI utilisent des capteurs pour analyser les images et identifier les meilleurs paramètres pour capturer une image. Cependant, ce n’est qu’une des nombreuses utilisations.

La détection d’objets est déjà largement utilisée dans de nombreux secteurs verticaux. Par exemple, les caméras IA peuvent être utilisées pour la reconnaissance faciale, la détection de véhicules ou pour détecter d’autres objets sémantiques. Dans certains secteurs, les entreprises s’appuient sur des caméras IA pour appliquer les protocoles de sécurité, les caméras étant capables de détecter si les employés portent ou non un équipement de sécurité.

Les caméras IA peuvent être utilisées à de nombreuses fins sur le lieu de travail, notamment pour surveiller le comportement des employés et détecter les menaces potentielles pour la sécurité avant qu’elles ne deviennent un problème. Par exemple, les caméras d’intelligence artificielle peuvent détecter lorsqu’un employé travaille trop près de matières dangereuses ou que des panneaux d’avertissement ont été ignorés.

Fonctionnement de la détection d’objets par caméra AI

La détection d’objet utilise un algorithme qui traite les données d’image capturées par la caméra et les compare à des objets connus dans une base de données. L’algorithme identifie ensuite tous les objets similaires à ceux trouvés dans sa base de données et renvoie les résultats en conséquence.

Par exemple, si une caméra AI est configurée pour détecter les visages, elle peut comparer les images qu’elle capture avec les visages stockés dans sa base de données et détecter les traits du visage qui leur correspondent. Ce processus permet à la caméra de reconnaître des personnes ou d’autres objets même lorsqu’ils sont partiellement masqués ou méconnaissables par les humains.

Les caméras AI utilisent des algorithmes de détection d’objets pour détecter les situations dangereuses en temps réel. Cela leur permet d’alerter immédiatement les gens quand quelque chose qui sort de l’ordinaire se produit. Avec les caméras AI, les objets dangereux peuvent être détectés avant qu’un accident ne se produise, sauvant ainsi des vies et évitant des erreurs coûteuses.

Certains exemples incluent la détection de personnes qui ne portent pas d’équipement de protection sur un chantier de construction ou l’avertissement des travailleurs en cas de chute d’objets avant qu’ils ne frappent quelqu’un à la tête.

De plus, ces caméras peuvent également être utilisées pour la reconnaissance faciale, permettant aux employeurs de suivre l’assiduité et de surveiller le comportement des employés sur le lieu de travail plus efficacement que jamais.

Formation des caméras AI pour détecter des objets spécifiques

Une chose à noter ici est que les outils alimentés par l’IA ne sont aussi efficaces que les ensembles de données sur lesquels ils sont formés. Ainsi, par exemple, si une caméra IA doit être formée pour détecter un objet spécifique, tel qu’un véhicule, elle doit être alimentée par des centaines de milliers d’images de voitures.

La première étape consiste donc à former une caméra AI pour collecter des images de l’objet que vous souhaitez qu’elle détecte. Vous avez besoin de suffisamment d’images pour que la caméra dispose de suffisamment de points de données pour reconnaître avec précision l’objet lorsqu’il apparaît dans le monde réel. Plus votre ensemble de données est varié, mieux c’est ; envisagez d’inclure différentes perspectives, conditions d’éclairage, couleurs et images sous différents angles.

Si vous souhaitez que votre système de caméra AI détecte des objets spécifiques, vous pouvez entraîner votre algorithme à l’aide de bibliothèques open source telles que TensorFlow Lite ou PyTorch. Ce processus implique l’écriture de code qui permettra à votre algorithme de prendre des images ou des vidéos et de produire des étiquettes qui correspondent à ce qu’elles contiennent.

Les avantages de l’utilisation de caméras IA pour la détection d’objets

Il existe plusieurs raisons pour lesquelles les caméras IA, telles que la gamme de caméras IA de D-Link, deviennent de plus en plus populaires dans de nombreux secteurs. Ils offrent un certain nombre d’avantages qui justifient facilement le coût légèrement plus élevé.

Temps de détection plus rapides

Les caméras de détection d’objets sont conçues pour détecter des objets rapidement et avec précision. Malheureusement, les systèmes de caméras traditionnels peuvent souvent être lents et peu fiables lorsqu’il s’agit de détecter des objets, s’appuyant généralement sur l’observation humaine pour pouvoir localiser des objets.

Les caméras de détection d’IA continuent de s’améliorer au fil du temps, réduisant considérablement les temps de détection dans l’ensemble. Pour les environnements au rythme rapide, comme un chantier de construction ou une voie publique, cela peut faire une différence cruciale.

Précision accrue

Les caméras de détection d’objets offrent également une précision accrue par rapport aux systèmes de caméras traditionnels. Cela est dû en partie à leur capacité à reconnaître des objets sous plusieurs angles et distances et à distinguer différents types d’objets même s’ils semblent similaires en taille ou en forme. Cela les rend idéaux pour une utilisation dans les applications de surveillance de sécurité ou de gestion des stocks, où la précision est primordiale. Plus important encore, à mesure qu’ils s’améliorent, leur précision continue de s’améliorer. Au fil du temps, ils deviennent plus précis que leurs homologues humains.

Économies de coûts

Enfin, les caméras de détection d’objets offrent des économies de coûts par rapport aux caméras traditionnelles en raison de leur précision accrue et de leurs temps de détection plus rapides. En investissant dès le départ dans un système alimenté par l’IA, vous pouvez économiser de l’argent à long terme en évitant les erreurs coûteuses ou les opportunités manquées causées par des résultats inexacts ou lents des systèmes traditionnels. De plus, ces systèmes nécessitent un entretien minimal car ils n’ont pas besoin d’un étalonnage régulier comme le font les autres systèmes de caméras.

Hautement évolutif

Le principal avantage de l’utilisation de caméras IA est qu’elles sont hautement évolutives et peuvent facilement couvrir de plus grandes zones sans alourdir les ressources. Contrairement aux méthodes d’identification manuelles, qui nécessitent plusieurs opérateurs humains pour interpréter ce qu’ils voient dans une image, les caméras IA fournissent des résultats plus fiables qui sont beaucoup moins sujets aux erreurs dues à la fatigue ou à une mauvaise identification.

L’IA continue de repousser les limites du possible

L’intelligence artificielle continue de redéfinir ce qui est possible en utilisant les technologies conventionnelles. Par conséquent, la détection d’objets peut jouer un rôle critique dans de nombreuses situations et peut même aider à sauver des vies.

Cependant, la détection d’objets n’est qu’une des façons dont les entreprises utilisent l’intelligence artificielle. Il y en a beaucoup d’autres, des chatbots à l’écriture de contenu en passant par la création artistique !