Application de supervision de parking
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L’analyse d’image peut s’avérer utile pour en extraire les informations suivantes :
Cependant, répondre aux trois critères ci-dessus peut s’avérer être une tache ardue. L’analyse appliquée sur des images RGB de grandes résolutions (2592 × 1944) implique souvent des calculs gourmands en ressources matérielles.
Cette tache est d’autant plus ardue lorsque l’on souhaite faire fonctionner notre solution d’analyse d’image dans un contexte complètement embarquée (sans déporter la puissance de calcul sur un cloud).
Une bonne architecture de réseau de neurones combiné avec des méthodes d’apprentissage avancées peut faire une énorme différence sur les performances finale.
Les récentes avancées dans le domaine de l’analyse d’image nous ont permis de rendre possible une analyse d’image répondant aux critères précédents dans un contexte embarqués.
Dans l’image ci-dessus, une image RGB est passée au réseau de neurones. Ce dernier renvoi une carte complète des objets qu’il a détecté (position et type).
Concrètement, la Brain Board peut exécuter notre IA. Dans ces conditions, effectuer une analyse prend ~20 secondes sur une image RGB de 2592 × 1944 sans pré-traitements.
Bien sûr, sur d’autres systèmes plus puissants, on peut atteindre le temps réel avec notre architecture d’IA.
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