La vision par ordinateur (VA) est un domaine spécialisé de l'intelligence artificielle (IA) qui permet aux ordinateurs et aux systèmes de dériver des informations significatives à partir d'images numériques, de vidéos et d'autres données visuelles. Essentiellement, elle vise à reproduire la compréhension visuelle humaine, en permettant aux machines de "voir", d'interpréter et de prendre des décisions basées sur des données visuelles. Cela implique de traiter les informations visuelles à l'aide d'algorithmes complexes et de modèles d'apprentissage profond (DL) pour reconnaître les objets, comprendre les scènes et extraire des idées de haut niveau. Contrairement au traitement d'image, qui se concentre principalement sur l'amélioration ou la manipulation des données d'image (comme l'ajustement de la luminosité ou l'application de filtres), la vision par ordinateur cherche à comprendre le contenu et le contexte au sein des visuels.
Technologies et cadres clés
Le développement d'applications de vision par ordinateur implique souvent l'utilisation de bibliothèques et de cadres spécialisés. Les technologies clés comprennent :
Exemples concrets
Les applications de vision par ordinateur sont de plus en plus répandues dans divers secteurs :
Véhicules autonomes
Les véhicules autonomes s'appuient fortement sur la vision par ordinateur pour percevoir leur environnement. Les caméras et les capteurs capturent des données visuelles en temps réel, que les algorithmes CV traitent pour détecter les piétons, les véhicules, les feux de circulation, les marquages de voie et les obstacles. Cela permet à la voiture de naviguer en toute sécurité et de prendre des décisions de conduite complexes. Explore les solutions d'Ultralytics pour la technologie de conduite autonome et apprends-en plus sur les leaders de l'industrie comme Waymo.
Analyse d'images médicales
Dans le domaine de la santé, la vision par ordinateur facilite l'analyse des images médicales et aide les radiologues et les cliniciens à diagnostiquer les maladies. Les modèles de CV peuvent analyser les radiographies, les tomodensitogrammes et les IRM pour détecter des anomalies telles que des tumeurs, des fractures ou des signes de rétinopathie diabétique avec une rapidité et une précision remarquables, ce qui pourrait conduire à des diagnostics plus précoces et à de meilleurs résultats pour les patients. Des initiatives telles que le programme Bridge2AI des NIH visent à faire progresser l'IA pour la recherche biomédicale, y compris l'imagerie médicale. Découvre comment l 'IA améliore l'analyse de l'imagerie médicale.
D'autres applications importantes comprennent le contrôle de la qualité dans la fabrication, l'agriculture de précision, la surveillance de la sécurité et les systèmes de réalité augmentée.
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