La vision par ordinateur permet de transformer des images ou des vidéos en données : trouver un objet, compter une quantité, comparer un état, vérifier une présence ou établir des statistiques sur une période.
Nous traitons la vision par ordinateur comme faisant partie d’un système et non comme un algorithme autonome. Des résultats utiles nécessitent une caméra ou une source d'image, un modèle, une interface de validation, une base de données et des règles de gestion des erreurs.
De telles solutions peuvent devenir des prototypes de recherche pour les hôpitaux, les villes, les laboratoires, les programmes éducatifs ou les entreprises qui ont besoin d'automatiser le contrôle visuel.
La vision par ordinateur s’adapte là où les données visuelles se répètent et a une valeur pratique.
La précision dépend de l'éclairage, de l'angle, de l'arrière-plan, de la résolution, de la diversité des échantillons et de la qualité des annotations. Le processus de collecte de données est donc aussi important que le modèle.
Pour une utilisation pratique, une interface est nécessaire où l'utilisateur voit le résultat, peut le confirmer ou le corriger et ainsi améliorer la base d'exemples.
Recherche Système de reconnaissance d'instruments chirurgicaux pour l'hôpital Saint-Panteleimon Le laboratoire a étudié et développé un système de vision par ordinateur basé sur une caméra pour reconnaître, former et cataloguer numériquement des milliers d'instruments chirurgicaux.
Recherche Analyse intelligente du trafic et des embouteillages sur l'infrastructure routière de Lviv Un projet de recherche du laboratoire en collaboration avec le conseil municipal de Lviv pour analyser les flux de circulation, la charge aux intersections et les facteurs de congestion dans les rues de Lviv.
Oui, mais la vidéo ajoute de la complexité : images, fréquence de traitement, suivi des objets, statistiques temporelles et exigences en matière de ressources serveur.
Oui, si les objets sont suffisamment visibles et s’il existe des règles pour éviter le double comptage. La vidéo nécessite souvent un suivi sur plusieurs images.
Une description des objets, des exemples d'images ou de vidéos, des critères d'exactitude, des cas difficiles et une compréhension des conditions de fonctionnement sont nécessaires.
Le laboratoire est prêt à discuter de recherche, prototypes et projets non commerciaux avec des universités, laboratoires, entreprises, hôpitaux et institutions publiques.
