Qu’est-ce que le LiDAR alimenté par l’IA ?
Bien que le LiDAR ait été un outil précieux Dans de nombreux secteurs, depuis des décennies, l’intelligence artificielle (alimentée par l’IA) commence seulement à libérer tout son potentiel. Le LiDAR (également connu sous le nom de détection et télémétrie de la lumière) est une technique de télédétection. Les scanners laser sont utilisés pour mesurer les distances entre l'objet cible et le capteur, comme un piéton ou un bâtiment. Les équipes utilisent l'IA en conjonction avec LiDAR pour optimiser la technologie afin d'obtenir une vitesse et une précision sans précédent dans une gamme d'applications.
Depuis les années 1960, lorsque le LiDAR a été installé sur des avions pour scanner le terrain, le LiDAR existe sous une forme ou une autre. Le LiDAR est devenu plus populaire avec l’avènement du GPS dans les années 1980. Le GPS a permis d'utiliser les données des scans LiDAR pour créer des modèles 3D. Alors que les coûts du LiDAR diminuent et que la quantité de données LiDAR est disponible, le récent couplage du LiDAR avec l'IA/l'apprentissage automatique (ML) ouvre des opportunités d'innovation majeures.
Comment fonctionne le LiDAR
Un système LiDAR se compose généralement de quatre composants clés :
- Laser : utilise des impulsions lumineuses pour envoyer des ondes lumineuses vers des cibles (bâtiments, véhicules, piétons, etc.). Le type de LiDAR utilisé déterminera le type d’ondes lumineuses envoyées.
- Scanner : contrôle la vitesse à laquelle le laser scanne les objets cibles et la distance que le laser peut atteindre.
- Capteur : ce capteur mesure le temps nécessaire au faisceau lumineux pour rebondir sur l'objet d'intérêt et revenir au système LiDAR.
- GPS : il suit l'emplacement du système LiDAR pour garantir que les mesures de distance entre l'objet (ou le système) cible sont exactes.
Les systèmes LiDAR modernes peuvent envoyer jusqu'à 500 000 impulsions par seconde. Ces impulsions sont ensuite compilées dans un nuage de points. Il s'agit d'une collection de coordonnées qui représentent des objets dans l'espace. Le nuage de points peut ensuite être utilisé pour créer un modèle 3D de l'espace.
Il existe deux grands types de LiDAR.
- LiDAR aéroporté
Le LiDAR aéroporté, comme son nom l'indique, nécessite que le système soit monté sur un appareil volant, tel qu'un drone ou un avion. Le LiDAR envoie des impulsions au sol pour surveiller les conditions pertinentes. Deux types de LiDAR aériens sont disponibles :
Bathymétrique : Mesures la profondeur des plans d'eau à l'aide de la lumière verte.
Topographique : Ceci est utilisé pour cartographier la surface du terrain.
- LiDAR terrestre
Le système LiDAR peut être monté sur un véhicule ou sur un trépied fixé au sol. Il scanne dans toutes les directions et peut être utilisé pour créer des modèles 3D à partir de nuages de points. Il en existe deux types :
Mobile : Un LiDAR peut être installé sur un train ou un bateau. Il est utile pour surveiller les routes, les piétons, les panneaux et l'état ainsi que d'autres infrastructures.
Statique : Le LiDAR scanne la zone autour d'un point fixe dans le sol ou d'un élément particulier tel que l'intérieur d'un bâtiment.
LiDAR et IA :
Le LiDAR et l’IA vont de soi. LiDAR rassemble des points 3D pour créer un nuage de points. L’IA prospère en traitant des données. La fréquence d'impulsion du LiDAR peut produire plusieurs retours à partir de la même impulsion laser et varie de 10 000 à 200 000 impulsions par seconde. Les modèles d'IA peuvent traiter les résultats du retour LiDAR pour donner un sens à un environnement (par exemple, des cartes topographiques).
Pour identifier les objets clés de l’analyse, les équipes étiquetaient manuellement les données LiDAR. Cet effort nécessitait des connaissances spécialisées et était long, laborieux et fastidieux. L’IA est désormais capable d’automatiser l’étiquetage grâce à la vision par ordinateur et au traitement d’images. Il peut traiter des données d'entrée non structurées et produire des objets cibles (par exemple, des véhicules, des infrastructures, etc.) pour une analyse plus approfondie.
Nous pouvons désormais créer des modèles 3D précis et à jour grâce au gain de temps offert par l’IA. Ces progrès ont conduit à de nombreuses applications de l’IA et du LiDAR applicables dans tous les secteurs.
LiDAR alimenté par l'IA : applications du monde réel
Le LiDAR est vital pour de nombreuses industries, notamment l’architecture, la fabrication et l’océanographie. Ce ne sont là que quelques exemples d’applications d’IA dans lesquelles le LiDAR peut être utilisé :
Voitures autonomes
Même si les voitures autonomes ne sont pas encore courantes sur les routes, elles le seront dans un avenir proche. Ces véhicules nécessiteront un LiDAR alimenté par l’IA pour numériser et créer des modèles 3D de la zone et prendre des décisions sur la manière de procéder. Ceci s’ajoute à l’entrée de données des caméras et du RADAR. Pour la sécurité des passagers, un LiDAR précis est essentiel.
Agriculture
Les équipes utilisent des systèmes LiDAR basés sur l'IA sur des drones pour créer des cartes topographiques pour l'agriculture. Ces cartes sont utilisées par les agriculteurs pour déterminer les meilleures zones pour les cultures et où appliquer les engrais. Le LiDAR peut être utilisé par les agriculteurs pour suivre les rendements des cultures après la dispersion des graines.
Sécurité dans la construction et militaire
Depuis des décennies, de nombreuses armées utilisent le LiDAR pour identifier des objets suspects et repérer les frontières. Nous pourrions bientôt assister à une surveillance autonome des zones de danger potentielles, grâce aux opportunités accrues de l’IA. Les travailleurs occupant des emplois dangereux dans la construction ou dans des domaines connexes peuvent être protégés par des robots autonomes.
Grâce à l’amélioration de la puissance de traitement informatique et à l’allocation de davantage de ressources pour investir dans les opportunités d’IA, LiDAR et AI continuent de croître en partenariat. Le LiDAR étant déjà utilisé dans de nombreux secteurs, l’innovation fera bientôt partie de tous les aspects de nos vies. Cela nous aidera à expérimenter la technologie basée sur l’IA d’une manière que nous apprécions.
Applications d'informatique spatiale : des voitures intelligentes aux téléphones intelligents
Les informations 3D complètes des objets numérisés et de leur environnement sont accessibles à l'aide du LiDAR. Cela ouvre un large éventail d'applications, en particulier lorsque les informations spatiales, telles que la profondeur, la distance, la géométrie et les dimensions, sont importantes pour votre cas d'utilisation particulier. Il peut s'agir de la gestion des stocks dans le commerce de détail ou de l'assurance qualité dans la construction. Un grand cas d'utilisation qui a suscité beaucoup d'intérêt cette année est celui des constructeurs automobiles qui utilisent le LiDAR pour détecter des objets sur les routes, améliorant ainsi leurs applications ADAS (Advanced Driver-Assistance System). Même les smartphones peuvent utiliser LiDAR. L'iPhone 12 Pro est livré avec LiDAR pour aider à séparer l'arrière-plan du premier plan et à prendre de meilleures photos en mode portrait. Il ne s’agit là que d’une petite partie des nombreuses applications LiDAR que l’on peut trouver dans divers secteurs.
Deep Learning 3D pour l’informatique spatiale
Le Deep Learning (DL) est utilisé par des experts de tous les secteurs pour comprendre les données numérisées en 3D. Il est presque impossible de comprendre tous les points de données sans l'IA. L'IA vous donne également la possibilité d'analyser des images 2D à grande échelle. Les algorithmes DL sont capables de comparer les solutions DL en une dimension (par exemple la reconnaissance vocale) et en 2D (pour les signaux d'image). Ils peuvent également maintenir des performances en temps réel et une faible empreinte mémoire, avec des dimensions supplémentaires ajoutées. Les experts tentent de tirer le meilleur parti des données irrégulières et de maintenir la précision. Ce n'est pas une tâche facile. Comment peuvent-ils créer une IA capable de générer un raisonnement fiable à partir d’analyses imparfaites ? Et comment alimentent-ils ces nouvelles applications ? Ce sont tous des sujets fascinants sur lesquels nous devrions continuer à rechercher et qui pourraient contribuer à améliorer la convivialité des modèles LiDAR DL.
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