Quel est le rôle de l’intelligence artificielle dans la vision par ordinateur ?

En utilisant la technologie de vision par ordinateur, les ordinateurs peuvent identifier ou confirmer visuellement des choses. Par exemple, il peut détecter et différencier les voitures des personnes. Alors, comment la vision par ordinateur atteint-elle ses objectifs ?

Cette technologie fonctionne sur de grandes quantités de données pour acquérir des connaissances. Il peut collecter et analyser des données de différents types, modèles et qualités, et peut être utilisé, par exemple, pour identifier les changements dans les projets au fil du temps. Il s’agit d’une technologie très complexe et à plusieurs niveaux. La vision par ordinateur pilotée par l’humain a de nombreuses applications. Même s'il n'en est encore qu'à ses débuts, des rapports indiquent que l'utilisation de la vision par ordinateur présente des avantages significatifs pour les organisations de nombreux secteurs différents. Voici quelques exemples et descriptions

• Le personnel médical peut utiliser des algorithmes d'intelligence artificielle pour numériser différents fichiers d'imagerie, notamment des radiographies et des images par résonance magnétique, afin de détecter des anomalies et des difficultés et d'améliorer le diagnostic.
• Les géants mondiaux de la vente au détail peuvent tirer parti de la vision par ordinateur basée sur l'intelligence artificielle pour maximiser l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement et améliorer la productivité globale. De plus, il peut être utilisé pour améliorer l’expérience client et réduire les taux de rotation. Les géants de la vente au détail utilisent la technologie pour repérer les étagères vides, reconstituer les stocks et recommander des produits pertinents aux clients en fonction de leurs préférences, de leurs habitudes de navigation ou d'achat.
• Grâce à la vision par ordinateur, les voitures autonomes peuvent comprendre leur environnement. Les conducteurs humains ne conduiront pas de voitures autonomes. Par conséquent, une identification précise des objets et de l’environnement est cruciale pour éviter une tragédie.
• Les autorités ont commencé à utiliser la vision par ordinateur basée sur l'intelligence artificielle pour surveiller les espaces publics tels que les aéroports, les musées, les stades et les gares afin de détecter rapidement les activités suspectes ou les activités d'individus louches, ou pour mettre en évidence des menaces potentielles. La technologie devient de plus en plus efficace pour réduire la criminalité.
• La qualité des cultures, l'état des sols et la détection de nombreuses maladies des plantes sont évalués grâce à la vision par ordinateur de l'intelligence artificielle. Cette technologie peut grandement aider les agriculteurs à l’utiliser pour augmenter les rendements agricoles et minimiser le gaspillage des ressources.

La technologie de vision par ordinateur repose principalement sur l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique. L'intelligence artificielle permet à la vision par ordinateur de comprendre, de reconnaître et d'analyser une grande variété d'entrées visuelles. Les modèles d'IA, les modèles logiques et les modèles peuvent rapidement ingérer, assimiler et apprendre de grandes quantités d'entrées visuelles étiquetées et non étiquetées. Les ordinateurs dotés de vision par ordinateur sont capables de distinguer des caractéristiques, des modèles et des corrélations uniques dans les films, les images et les graphiques d'informations. L'apprentissage automatique est la branche de l'intelligence artificielle qui rend possible la vision par ordinateur

L'apprentissage automatique utilise de grands ensembles de données d'entraînement pour découvrir des modèles. Même les photos, caractéristiques ou objets les plus complexes peuvent être trouvés grâce à des algorithmes ou à une logique d'apprentissage automatique. Même les photos les plus complexes peuvent être segmentées grâce à l’apprentissage automatique pour rechercher des anomalies. Avec la segmentation d'image, un ordinateur peut diviser une image en ses composants logiques. Par exemple, les voitures peuvent être classées en fonction de caractéristiques telles que les vitres, le pare-brise, les roues et la direction. Grâce à la segmentation d'images, plusieurs parties logiques peuvent être distinguées

De plus, le but de la segmentation d'images est d'explorer plus en profondeur et de déterminer les caractéristiques uniques de chaque composant. L'ensemble du processus est très complexe et les risques sont élevés. Si l’identification et le traitement des données sont inexacts, cela peut conduire à des conclusions erronées. Par exemple, si une voiture autonome identifie par erreur un piéton portant une chemise rayée comme un passage piéton alors qu'elle roule sur la route, cela aura des conséquences désastreuses

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