Récemment, notre propre Patrice Roulet, vice-président, technologie et co-fondateur chez Immervision, a présenté à AutoSens Detroit, la conférence virtuelle réunissant la principale communauté mondiale pour le développement de technologies ADAS et de véhicules autonomes. Dans son discours, Patrice a expliqué comment les caméras équipées d’objectifs et de capteurs à très grand angle peuvent être spécifiées, simulées et conçues dans le but d’améliorer la perception de la machine.

Les systèmes de vision intelligents sont complexes. Ils ne sont pas faciles à prototyper et pas faciles à comparer. Un élément qui ajoute à la complexité est les nombreux composants avec de multiples paramètres qui interagissent ensemble. Lorsque vous examinez le pipeline de la caméra, en commençant par l’objectif, puis les capteurs et le traitement d’image, plusieurs paramètres ont un impact sur la qualité des pixels , la quantité de pixels et leur fiabilité. Tous ces facteurs se combinent pour déterminer la qualité de votre image finale.

machine perception

Depuis plus de 20 ans, Immervision travaille à la compréhension de tous les aspects du système de vision et de la technologie des caméras. De la conception d’objectifs grand angle avec la technologie de pixels intelligents à la fourniture d’une solution de caméra complète équipée pour diverses exigences d’application, nous avons investi du temps et des connaissances pour devenir des experts. Au début, nous nous concentrions principalement sur les besoins de la vision humaine. Récemment, nous avons vu plus de demandes de vision par ordinateur et ces exigences sont différentes, ce qui ajoute une autre couche de complexité qui affecte la perception de la machine.

Comment la technologie peut-elle améliorer la perception et la précision de la machine ?

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L’optique grand angle avec gestion intelligente des pixels est inspirée de l’œil humain et devrait agir de la même manière pour fournir un large champ de vision, tout en capturant en même temps la résolution dans la zone d’intérêt, comme le ferait un œil. La gestion des pixels et le contrôle de la distorsion sont deux éléments cruciaux pour capturer une “vue plus humaine”, mais vous devez également prendre en compte la fonction de transfert de modulation (MTF), l’aberration et le RI (illumination relative). Les nouvelles exigences de vision par ordinateur entraînent une augmentation de la qualité et de la quantité de pixels afin que l’objet dans la zone de champ puisse être mis au point et agrandi, ce qui ne peut être réalisé qu’avec la technologie d’objectif grand angle Immervision. 

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Voir plus intelligemment 

Toutes les technologies doivent être « plus intelligentes » pour fonctionner plus efficacement avec l’intelligence artificielle. Mais comment maximiser tous les différents paramètres pour optimiser l’efficacité des algorithmes d’apprentissage automatique ? La meilleure façon est de commencer avec les algorithmes d’objectif, d’appareil photo et de traitement d’image appropriés, conçus exprès [pour l’apprentissage automatique, la perception de la machine]. et vous verrez un impact sur les algorithmes de Machine Learning (ML). Chez Immervision, nous comparons différents types de lentilles simulant différents paramètres que nous faisons ensuite passer à travers le réseau de neurones pour mesurer les différences de précision. Nous pouvons ensuite évaluer l’efficacité du réseau en tenant compte de l’ensemble du pipeline d’imagerie, du verre à l’IA, en déterminant quel traitement est le meilleur pour maximiser la précision du réseau.

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Ces images montrent ce que les différents objectifs produisent comme image sur le capteur d’image (CMOS). La
gestion intelligente des pixels apporte plus de pixels là où l’application l’exige. dans cet exemple sur la périphérie de l’image.
La gestion intelligente des pixels est effectuée par l’objectif. La conception optique crée cette fonctionnalité.

Voir une meilleure qualité

Prétraitez l’image pour maximiser la précision et l’efficacité de la perception de la machine afin de fournir aux clients la qualité de perception qu’ils demandent. Nous avons développé différents algorithmes appelés ‘ adaptative dewarping ‘ pour remapper les pixels et changer leur qualité en fonction de l’application. Par exemple, si nous nous concentrons sur la ligne droite devant un véhicule, avec le redressement adaptatif, nous avons la possibilité, en temps réel, d’adapter/remapper les pixels, donc selon le besoin, nous pouvons nous concentrer sur la ligne droite ou l’objet proportion. Cela nous donne la capacité unique de fournir une image finement ajustée en fonction de l’application.

dewarping

Qu’est-ce que toutes ces technologies contribuent à améliorer la perception et la précision de la machine ? 

Comme nous pouvons contrôler intentionnellement les critères de performance clés de l’objectif et de l’appareil photo, tels que la distorsion, nous pouvons améliorer la précision de la perception de la machine, comme l’estimation de la profondeur d’une seule image, la classification des objets, etc. Le pipeline de simulation avec apprentissage automatique dans la boucle peut prédire le résultat du système de caméra de vision intelligente avant de s’engager dans la phase de prototypage.

Pour le traitement d’image, une fois que vous avez identifié quel traitement peut maximiser la précision de la perception de la machine, vous pouvez appliquer ce processus pour “déformer” et remapper les pixels afin de maximiser l’efficacité du réseau neuronal et d’obtenir une augmentation de 5 % de la précision et de la précision.

Grâce à ces technologies, vous constaterez également une amélioration notable dans différentes conditions, notamment un éclairage difficile, des objets en bordure du champ de vision, ainsi que la détection d’objets petits et lointains.

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Nous sommes des experts dans le domaine de l’optique, de la caméra, du traitement d’image et de la vision par ordinateur. Depuis 2000 et grâce à une approche collaborative entre scientifiques, ingénieurs logiciels et concepteurs optiques, nous avons développé et breveté une large gamme d’algorithmes de traitement d’image avancés qui répondent aux défis spécifiques de l’imagerie grand angle de manière radicalement nouvelle et offrent une qualité d’image supérieure.

Consultez ces articles et contenus supplémentaires pour vous donner plus d’idées sur ce que nous pouvons faire pour la perception des machines.