IA et apprentissage profond appliqués à la vision par ordinateur.
La vision par ordinateur est une branche de l’intelligence artificielle (IA) qui permet aux ordinateurs d’extraire des informations significatives à partir d’images numériques, de vidéos et d’autres entrées visuelles, leur permettant de prendre des décisions ou des recommandations. Alors que l’IA permet aux ordinateurs de penser, la vision par ordinateur leur permet de voir et de comprendre les données visuelles. Les algorithmes d’apprentissage profond ont considérablement amélioré la vision par ordinateur en améliorant la précision de tâches telles que la reconnaissance d’images, la détection d’objets et la segmentation. Ces modèles peuvent analyser et interpréter automatiquement les données visuelles, réduisant ainsi le besoin d’intervention manuelle, rationalisant les flux de travail et économisant du temps et des ressources. Ils peuvent gérer des ensembles de données à grande échelle et sont facilement évolutifs, ce qui les rend idéaux pour des applications telles que les systèmes de surveillance et les véhicules autonomes. De plus en plus de secteurs industriels s’appuient sur des services d’intelligence artificielle, tant les avantages sont importants.
Solutions d’IA sur mesure pour le traitement d’images avancé.
Nous mettons à profit notre expertise et notre passion pour créer des solutions d’IA personnalisées pour vos besoins complexes en matière de traitement et d’analyse d’images. Notre équipe de data scientists, d’ingénieurs logiciels et d’ingénieurs en machine learning travaille ensemble pour concevoir des modèles d’IA avancés. Ces modèles convertissent les données visuelles brutes en informations précieuses et exploitables, vous offrant ainsi un avantage concurrentiel. Qu’il s’agisse de détection d’objets, de reconnaissance faciale ou d’autres défis liés à la vision par ordinateur, nous vous accompagnons à chaque étape du processus. Nous nous engageons à fournir des solutions d’IA innovantes, évolutives et fiables pour vous aider à optimiser vos processus, à améliorer la prise de décision et à faire progresser votre entreprise.
Nous vous accompagnons à echaque étape de votre projet.
Construire un modèle algorithmique de traitement d’images nécessite de nombreuses étapes. Il est crucial que nos experts interviennent dès le début du projet pour aider à qualifier les données à collecter.
Comprendre vos besoins
Lors de la phase d’étude initiale, nous travaillons avec vous pour comprendre en profondeur les exigences, les objectifs et les contraintes de votre projet. Cela implique d’analyser vos besoins commerciaux, d’évaluer la faisabilité technique et de définir la portée du projet. Nos experts fournissent des informations stratégiques et des recommandations pour vous aider à atteindre vos objectifs de manière efficace.
Collecte et prétraitement des données
La phase de collecte des données se concentre sur la collecte, la conservation et la préparation des données nécessaires à votre solution de vision par ordinateur basée sur l’IA. Nous vous aidons à vous procurer des ensembles de données pertinents et de haute qualité, en veillant à ce qu’ils soient correctement étiquetés et annotés pour améliorer la précision et la fiabilité des modèles d’IA. Notre équipe participe également à l’augmentation et au prétraitement des données pour améliorer les performances du modèle.
- Rassemblez un ensemble diversifié de données d’images pertinentes pour votre problème.
- Nettoyage et prétraitement des données en les redimensionnant, en les normalisant et en les augmentant.
- Divisez l’ensemble de données en ensembles d’entraînement, de validation et de test.
Sélection et formation des modèles
La phase de modélisation consiste à développer et à former des modèles d’intelligence artificielle adaptés à vos besoins spécifiques. En utilisant des cadres et des outils d’apprentissage automatique de pointe, nous créons des modèles qui interprètent et analysent avec précision les données visuelles. Notre équipe s’assure que les modèles sont robustes, évolutifs et capables de fournir des résultats précis.
- Choisissez une architecture de modèle appropriée.
- Entraînez le modèle à l’aide des données d’entraînement.
- Optimiser les hyperparamètres (taux d’apprentissage, taille du lot, etc.).
Post-traitement et déploiement
Une fois les modèles développés, la phase de traitement commence. Cette étape consiste à intégrer les modèles d’intelligence artificielle dans vos systèmes et flux de travail existants. Nous vous accompagnons dans l’optimisation des pipelines de traitement, garantissant un fonctionnement fluide et des performances en temps réel. Nos experts vous aident également à déployer les modèles sur différentes plateformes, des systèmes basés sur le cloud aux appareils de pointe.
- Évaluer les performances du modèle sur l’ensemble de validation.
- Appliquez des étapes de post-traitement pour affiner les prédictions du modèle.
- Déployez le modèle dans l’environnement souhaité (cloud, périphérique Edge, etc.).
Tests et surveillance en conditions réelles
La phase finale consiste en des tests rigoureux visant à valider les performances et la fiabilité de la solution de vision par ordinateur basée sur l’IA. Nous effectuons des tests approfondis dans diverses conditions pour garantir que les modèles répondent aux normes de précision et de robustesse souhaitées. Notre équipe travaille en étroite collaboration avec vous pour affiner le système en fonction des commentaires et des performances réelles, garantissant ainsi qu’il répond systématiquement à vos objectifs commerciaux.
- Testez le modèle sur des données réelles.
- Surveillez ses performances et effectuez les ajustements nécessaires.
- Continuez à affiner le modèle en fonction des commentaires des utilisateurs et des nouvelles données.
Step 1
Comprendre vos besoins
Lors de la phase d’étude initiale, nous travaillons avec vous pour comprendre en profondeur les exigences, les objectifs et les contraintes de votre projet. Cela implique d’analyser vos besoins commerciaux, d’évaluer la faisabilité technique et de définir la portée du projet. Nos experts fournissent des informations stratégiques et des recommandations pour vous aider à atteindre vos objectifs de manière efficace.
Step 2
Collecte et prétraitement des données
La phase de collecte des données se concentre sur la collecte, la conservation et la préparation des données nécessaires à votre solution de vision par ordinateur basée sur l’IA. Nous vous aidons à vous procurer des ensembles de données pertinents et de haute qualité, en veillant à ce qu’ils soient correctement étiquetés et annotés pour améliorer la précision et la fiabilité des modèles d’IA. Notre équipe participe également à l’augmentation et au prétraitement des données pour améliorer les performances du modèle.
- Rassemblez un ensemble diversifié de données d’images pertinentes pour votre problème.
- Nettoyage et prétraitement des données en les redimensionnant, en les normalisant et en les augmentant.
- Divisez l’ensemble de données en ensembles d’entraînement, de validation et de test.
Step 3
Extraction et représentation de caractéristiques
Lors de la phase d’extraction, nous utilisons des techniques avancées pour identifier et extraire les caractéristiques critiques des données visuelles. Cela implique l’utilisation d’algorithmes sophistiqués pour détecter des motifs, des objets et d’autres informations pertinentes dans les images et les vidéos. Notre processus d’extraction est conçu pour maximiser l’efficacité et l’efficience des efforts de modélisation ultérieurs. Les techniques courantes incluent :
- SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) : identifie les caractéristiques locales telles que les coins ou les taches dans les images.
- HOG (Histogramme des gradients orientés) : Capture les informations de bord et de texture.
- CNN (Convolutional Neural Networks) : apprend automatiquement les fonctionnalités hiérarchiques.
Step 4
Sélection et formation des modèles
La phase de modélisation consiste à développer et à former des modèles d’intelligence artificielle adaptés à vos besoins spécifiques. En utilisant des cadres et des outils d’apprentissage automatique de pointe, nous créons des modèles qui interprètent et analysent avec précision les données visuelles. Notre équipe s’assure que les modèles sont robustes, évolutifs et capables de fournir des résultats précis.
- Choisissez une architecture de modèle appropriée.
- Entraînez le modèle à l’aide des données d’entraînement.
- Optimiser les hyperparamètres (taux d’apprentissage, taille du lot, etc.).
Step 5
Post-traitement et déploiement
Une fois les modèles développés, la phase de traitement commence. Cette étape consiste à intégrer les modèles d’intelligence artificielle dans vos systèmes et flux de travail existants. Nous vous accompagnons dans l’optimisation des pipelines de traitement, garantissant un fonctionnement fluide et des performances en temps réel. Nos experts vous aident également à déployer les modèles sur différentes plateformes, des systèmes basés sur le cloud aux appareils de pointe.
- Évaluer les performances du modèle sur l’ensemble de validation.
- Appliquez des étapes de post-traitement pour affiner les prédictions du modèle.
- Déployez le modèle dans l’environnement souhaité (cloud, périphérique Edge, etc.).
Step 6
Tests et surveillance en conditions réelles
La phase finale consiste en des tests rigoureux visant à valider les performances et la fiabilité de la solution de vision par ordinateur basée sur l’IA. Nous effectuons des tests approfondis dans diverses conditions pour garantir que les modèles répondent aux normes de précision et de robustesse souhaitées. Notre équipe travaille en étroite collaboration avec vous pour affiner le système en fonction des commentaires et des performances réelles, garantissant ainsi qu’il répond systématiquement à vos objectifs commerciaux.
- Testez le modèle sur des données réelles.
- Surveillez ses performances et effectuez les ajustements nécessaires.
- Continuez à affiner le modèle en fonction des commentaires des utilisateurs et des nouvelles données.
Solutions IA embarquées pour les plateformes aux ressources limitées.
Chez id3 Technologies, nous sommes spécialisés dans les algorithmes d’IA embarqués, garantissant des performances élevées tout en optimisant la consommation de ressources. Notre approche se concentre sur la création d’algorithmes efficaces qui fournissent des résultats robustes et précis avec une puissance de calcul et une utilisation de mémoire minimales. Cela est particulièrement adaptés pour des applications dans les systèmes embarqués telles que les appareils IoT ou les dispositifs mobiles. En tirant parti de l’intelligence artificielle embarquée, nous obtenons des capacités de traitement et de prise de décision en temps réel même dans des environnements aux ressources limitées. Nos solutions sont conçues pour être évolutives et adaptables.
Applications
Sécurité et surveillance
Détection d’intrusion, suivi d’objets, analyse de flux vidéo en temps réel.
Automobile
Aide à la conduite, détection des piétons, reconnaissance des panneaux de signalisation.
Santé
Analyse d’images médicales, détection précoce des maladies, surveillance de la croissance tumorale.
Industrie
Contrôle qualité, automatisation des processus, maintenance prédictive.
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