L'analyse vidéo basée sur l'IA est
largement utilisée dans des secteurs tels que la sécurité et la
surveillance, l'alimentation et les boissons, la vente au détail, le
transport, la fabrication et la logistique, pour n'en nommer que
quelques-uns. Selon un rapport de MarketsandMarkets Analysis (2022),
il s'agit d'un marché qui devrait avoir un TCAC de 20,9 % d'ici 2026 et
avec la large diffusion de la technologie Edge-AI , la vidéo basée sur l'IA ne fera que devenir de plus en plus puissante au fil des années. venir.
Dans ce blog, vous découvrirez :
- Qu'est-ce que l'analyse vidéo basée sur l'IA ?
- Comment ça fonctionne;
- Certaines applications et objectifs ;
- Déterminez la configuration matérielle requise pour la vidéosurveillance basée sur l'IA.
Qu'est-ce que l'analyse vidéo basée sur l'IA ?
L'analyse vidéo basée sur l'IA, également connue sous le nom d'analyse du contenu vidéo (VCA), Video AI ou Intelligent Video, fait référence au processus permettant d'obtenir des informations et des conclusions exploitables à partir de données collectées sous forme de vidéo numérique.L'analyse vidéo basée sur l'IA simplifie et allège le fardeau des tâches répétitives et fastidieuses d'observation vidéo de longues heures par des humains. L'IA peut non seulement observer des données, mais peut également être entraînée avec de grands volumes de séquences vidéo pour détecter, identifier, catégoriser et étiqueter automatiquement des objets spécifiques.
Dans l’ensemble, il s’agit d’un outil utilisé pour aider les humains à comprendre le contenu vidéo et à prendre des décisions automatisées basées sur des observations faites à partir des données collectées.
Composants clés des systèmes de vidéosurveillance basés sur l'IA
Pour bien comprendre l'AI-Video Analytics, jetons un coup d'œil rapide sous le capot pour voir comment cela est rendu possible. Le processus combine deux types d’IA, à savoir le Machine Learning et le Deep Learning. Mais avant cela, définissons brièvement l’IA.
IA, apprentissage automatique et apprentissage profond
Intelligence artificielle
L'IA signifie Intelligence Artificielle et est un domaine qui utilise l'informatique et les données pour résoudre des problèmes dans les machines (Coursera, 2023). John McCarthy, également connu comme l’un des pères fondateurs de l’intelligence artificielle, a défini l’IA en 1955 comme « la science et l’ingénierie permettant de fabriquer des machines intelligentes ». L'IA est un vaste sujet et il peut être difficile de l'apprendre d'un seul coup d'œil. Nous allons donc commencer par les trois étapes de l'IA pour l'instant.
L’IA comporte plusieurs étapes, qui peuvent être divisées en trois étapes :
La première est l’intelligence artificielle étroite (ANI), dans laquelle un ordinateur peut exécuter un ensemble simple de tâches définies, et uniquement ces tâches. La plupart des outils basés sur l’IA dont nous disposons à ce jour entrent dans cette catégorie. Par exemple, la reconnaissance vocale ou faciale.
Ensuite, l'intelligence générale artificielle (AGI) , à ce stade, est supposée être capable de prendre des décisions et de penser de manière indépendante, tout comme le font les humains. On pense que cette étape approche à grands pas car nous assistons à des progrès rapides dans les chatbots sociaux tels que ChatGPT, capables de raisonnement contextuel et de résolution de problèmes. Cette étape est plus avancée que l’ANI et est comparable à l’intelligence humaine. Une façon de déterminer si les robots ont atteint ou non le même niveau d’intelligence que les humains consiste à exécuter le test de Turing d’Alan Turing (1950). Effrayant? Passionnant? Nous vous laisserons décider.
Enfin, il y a la Super Intelligence Artificielle (ASI), dans laquelle l'IA exploite l'intelligence qui dépasse de manière exponentielle le niveau d'intelligence d'un humain par des ampleurs, qui est également prédite comme étant la singularité technologique ou « La Singularité », où la croissance de l'IA devient incontrôlable et irréversible, provoquant impact imprévisible sur la civilisation humaine. Nous pouvons parvenir à un consensus sur le niveau de peur que cette pensée suscite.
Apprentissage automatique et apprentissage profond
Il existe plusieurs sous-ensembles d'IA et des sous-ensembles au sein de ces sous-ensembles, mais les deux requis par AI-Video sont l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond. Les deux termes sont des domaines liés dans le domaine plus large de l’IA.
Vous êtes-vous déjà demandé comment l'onglet « Émissions sélectionnées pour vous » est organisé sur Netflix ?
Peut-être avez-vous remarqué les films sur votre flux après avoir terminé un film récent mettant en vedette des acteurs/actrices similaires et appartenant aux mêmes genres. Ou lorsque la lecture automatique sur YouTube crée une liste de lecture de votre musique préférée ou préférée. Ce sont des exemples quotidiens de Machine Learning en action.
L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle, dans lequel des algorithmes sont utilisés pour analyser les données, apprendre des informations collectées, puis appliquer ces connaissances pour baser les décisions futures avec une interférence humaine nulle ou minimale.
Bien que le Machine Learning puisse devenir indépendamment un expert dans des fonctions spécifiques, il nécessite que des humains dirigent et guident les décisions prises lors du choix du résultat et nécessite une intervention lorsqu'il ne renvoie pas de retour précis ou souhaité. Ce processus est connu sous le nom d’apprentissage supervisé.
Ainsi, au lieu d’un humain codant chaque décision qui peut être prise par un ordinateur, un ordinateur est « formé » en collectant, en traitant et en apprenant à partir des données, puis en prenant des décisions par lui-même.
Le Deep Learning , quant à lui, est un sous-ensemble du Machine Learning et utilise des « réseaux de neurones » artificiels pour imiter les processus d’apprentissage d’un cerveau humain. Le Deep Learning imite la façon dont le cerveau humain traite les informations telles quelles, de manière non linéaire.
Ces réseaux de neurones artificiels sont constitués d’un concept appelé « couches » d’algorithmes et d’unités de calcul, qui constituent les neurones artificiels. Ces neurones constituent l’épine dorsale des algorithmes de Deep Learning. Une façon de différencier l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond est d’examiner le nombre de couches de données qu’un ordinateur doit traiter. S’il s’agit de plus de trois couches de traitement (y compris les entrées et les sorties), il s’agit d’un Deep Learning.
Là où le Machine Learning peut devenir un expert dans une fonction spécifiée grâce à l’apprentissage et à l’analyse de données pré-classées, le Deep Learning apprend de manière indépendante grâce à l’absorption d’ensembles de données beaucoup plus volumineux, de plus en plus diversifiés et non structurés sous leur forme brute, notamment des photos, des textes et des chiffres. Grâce à des volumes de données continus et importants, les algorithmes d’apprentissage profond peuvent apprendre de l’observation de modèles qui se produisent dans les groupes de données qu’ils collectent.
Le Deep Learning ne dépend pas de l’extraction de fonctionnalités comme le fait le Machine Learning, où le processus de sélection minutieuse des fonctionnalités pertinentes par des experts est spécifié. Le Deep Learning peut automatiquement apprendre et extraire des fonctionnalités directement à partir des données brutes, ce qui élimine le besoin d’ingénierie manuelle des fonctionnalités. Les réseaux de neurones profonds sont conçus pour apprendre des représentations hiérarchiques des données, capturant automatiquement des modèles et des fonctionnalités utiles à différents niveaux d'abstraction.
Considérez le Deep Learning comme une version plus avancée et développée du Machine Learning, où il peut gérer des ensembles de données plus complexes et fournir des résultats qui ne nécessitent aucune intervention humaine. En éliminant le besoin pour les ingénieurs de coder et de catégoriser explicitement les ensembles de données, le traitement des données devient beaucoup plus rapide et efficace.
En savoir plus sur le Deep Learning ici
Comment fonctionnent les analyses vidéo basées sur l'IA ?
Maintenant que nous avons couvert les
bases, passons au « comment » et aux méthodes utilisées par l'analyse
vidéo basée sur l'IA, qui est une technologie appelée « reconnaissance
d'objets ». La reconnaissance d'objets utilise le Deep Learning et
s'inscrit dans le domaine de la vision industrielle, une branche de
l'informatique qui étudie la façon dont les ordinateurs peuvent « voir
». Reconnaissance d'objets
Selon Jason Brownlee (2019), la reconnaissance d'objets fait référence à un ensemble de tâches connexes permettant d'identifier des objets dans des photographies numériques.
La première tâche est la classification d'images, où une classe est prédite pour un objet dans une image.
La deuxième tâche est appelée localisation d'objets, où l'emplacement des objets dans une image est identifié par un cadre de délimitation et une étiquette de classe.
Ensuite, la détection d'objets combine ces deux tâches, classant et localisant les objets détectés dans une image. Lorsque les utilisateurs utilisent le terme « reconnaissance d'objets », ils désignent souvent la détection d'objets. La détection d'objets est un sous-ensemble de la reconnaissance d'objets.
Pourquoi utiliser l'analyse vidéo basée sur l'IA ?
L'analyse vidéo basée sur l'IA apporte de nombreux avantages aux entreprises, notamment :
- Mesures de sécurité et de sûreté renforcées
- Optimiser l’efficacité opérationnelle
- Assurer la sécurité et la santé des travailleurs
- Enquête et analyse des incidents
Pourquoi calculer des analyses vidéo basées sur l'IA à la périphérie ?
Avec les capacités de performances accrues des appareils embarqués, davantage de données sont traitées aux endroits où les données sont collectées, comme les capteurs et les systèmes embarqués. L'analyse vidéo basée sur l'IA est également exécutée en périphérie plutôt que dans le cloud pour les raisons suivantes :- Latence réduite. Lorsque la vidéo basée sur l'IA se produit à la périphérie, le temps nécessaire pour recevoir une réponse est minimisé car il n'est pas nécessaire d'envoyer les données dans les deux sens depuis le cloud. Cela fait une différence radicale dans les situations où des actions doivent être prises en temps réel et améliore considérablement les conditions en termes de sécurité et de surveillance, ce qui explique souvent pourquoi la vidéo basée sur l'IA est mise en œuvre en premier lieu.
- Confidentialité et sécurité accrues. La vulnérabilité est réduite car l’analyse a lieu là où les données sont collectées, et non sur Internet où les données peuvent être piratées. Il s’agit d’un avantage supplémentaire lors de l’analyse de données stockant des informations personnellement identifiables telles que des données de reconnaissance faciale.
- Efficacité de la bande passante. Les entreprises peuvent bénéficier de l’efficacité de la bande passante grâce à l’informatique en périphérie, car seules les données nécessaires nécessitant un traitement ultérieur sont envoyées vers le cloud. Cela libère davantage de capacité de bande passante et réduit les coûts de transfert de données et la consommation d'énergie.
- Fonctionnement hors ligne. Le calcul de vidéos basées sur l'IA à la périphérie peut se produire même sans connectivité à Internet. Ceci est particulièrement avantageux dans les zones où la connectivité continue peut être interrompue ou parfois indisponible sur des sites distants.
- Prise de décision en temps réel. Un objectif intéressant pour l'informatique d'analyse vidéo basée sur l'IA à la périphérie est la capacité des ordinateurs à calculer et à exécuter de manière indépendante des décisions critiques qui peuvent avoir des conséquences désastreuses si l'on attend une analyse plus approfondie effectuée au niveau du cloud.
- Évolutivité améliorée. Lorsque l'IA-Vidéo est analysée au niveau des capteurs eux-mêmes, cela s'améliore et laisse place à l'évolutivité, car cela permet à davantage d'appareils de supporter la charge de traitement et d'analyse des données. L'activation de l'exécution de tâches parallèles sur plusieurs appareils périphériques allège la charge et répartit les tâches efficacement.
De quoi les systèmes informatiques industriels ont-ils besoin pour exécuter AI Video ?
Souvent, les ordinateurs chargés des applications d'analyse vidéo basées sur l'IA sont placés dans des environnements difficiles et défavorables, notamment des terrains éloignés où se trouvent des niveaux élevés de poussière et de particules en suspension dans l'air, des terrains instables ou mobiles à proximité d'autres objets en mouvement à proximité, ou des environnements extérieurs avec des oscillations. températures et changements climatiques drastiques, voire exposition à des niveaux élevés d'humidité ou aux embruns atmosphériques. Ces conditions exercent une pression supplémentaire sur ces systèmes, en plus des exigences de compatibilité logicielle pour les niveaux continus et exigeants de traitement de données impliqués dans l'IA-Vidéo.Accélérateurs matériels pour l'analyse vidéo basée sur l'IA
Les conditions difficiles en périphérie nécessitent des systèmes capables de fonctionner de manière fiable 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, sans interruption, tout en exécutant des fonctions critiques, telles que des ordinateurs industriels robustes et sans ventilateur.Il existe des exigences matérielles spécifiques à prendre en compte pour des performances optimales et des résultats satisfaisants lors de l'utilisation de l'analyse vidéo basée sur l'IA dans vos applications industrielles.
Premièrement, un processeur puissant est essentiel pour gérer les calculs complexes impliqués dans les algorithmes d’IA. Les systèmes informatiques industriels utilisés pour l'analyse vidéo basée sur l'IA incluent généralement des GPU (Graphics Processing Units) pour des capacités avancées de traitement d'image.
Les accélérateurs d'IA dédiés tels que les ASIC (Application-Specific Integrated Circuits) tels que le Tensor Processing Unit (TPU) de Google et HAILO accélèrent les applications d'apprentissage en profondeur intégrées sur les appareils de pointe. Les FPGA (Field-Programmable Gate Arrays) sont également couramment utilisés pour un traitement parallèle efficace.
Ensuite, une mémoire suffisante, à la fois RAM et stockage, est nécessaire pour stocker et accéder efficacement à de grandes quantités de données. Les solutions de stockage à haut débit, telles que les SSD NVMe (Non-Volatile Memory Express Solid-State Drives), facilitent une récupération rapide des données.
Enfin, la compatibilité avec les modèles de langage et les cadres logiciels d’IA garantit une intégration et une utilisation fluides des capacités d’IA.