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Le monde se tourne vers l’intelligence artificielle.
C’est dans ce contexte que la société Geo4i travaille depuis maintenant quelques mois dans ce domaine appliqué à l’imagerie spatiale, en vue d’améliorer encore ses capacités d’analyse géospatiale.
Bien sûr, l’humain reste au cœur du renseignement image et l’image est là pour répondre à une question (précise) posée par un demandeur.
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Cependant, il nous semblait intéressant, dans le cadre du développement de nos chaînes de traitement automatique (dont l’objectif est d’accélérer les processus de traitement d’image) de s’intéresser à cette technique afin de continuer à recentrer l’analyste sur son cœur de métier : l’ANALYSE.

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Ainsi, après nous être familiarisé avec le sujet, nous avons tenté diverses approches afin d’obtenir les meilleurs résultats en terme d’identification de cibles, dans la continuité de notre outil d’aide à l’identification de matériel, Help4i.

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La chaîne est actuellement intégrée à notre plateforme, GEOSPACE, dans une version bêta et le taux de réussite est de l’ordre de 85%.

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Même si les résultats obtenus nous semblent encore insuffisant, l’expérience que nous venons d’acquérir dans cette technologie nous a permis de redéfinir une nouvelle méthode d’apprentissage des modèles de deep learning qui devrait nous permettre d’augmenter sensiblement le taux d’identification des objectifs.

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Bien entendu, les travaux ont déjà commencé et sont plutôt concluant. 😊

 

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