La caméra de vision artificielle SEA.AI s’appuie sur l’intelligence artificielle (IA) pour déterminer automatiquement, en une fraction de seconde, si un objet se trouvant dans l’eau à l’avant représente ou non une menace de collision (objet d’intérêt – homme à la mer). Mais pour que l’IA soit efficace, elle doit être entraînée : une tâche considérable !
La Sécurité Maritime grâce à l’Apprentissage Profond et à l’Analyse Approfondie des Données
Le matériel de SEA.AI sur les navires comprend une unité de vision avec des caméras capturant des images à l’aide de caméras couleur et thermiques à faible luminosité. Ces images sont traitées par un algorithme d’intelligence artificielle qui utilise une vaste base de données pour détecter les menaces. Depuis sa création en 2018, le processus d’apprentissage de SEA.AI a rapidement évolué, identifiant des objets communs et collectant des données à partir de diverses sources, ce qui a donné lieu à une base de données dépassant les 9 millions d’images.
La magie de SEA.AI réside dans la détection et l’identification d’objets grâce à l’extraction de caractéristiques telles que la couleur, la structure, la forme et la température. Chaque objet possède une « signature visuelle » unique, mais des variables telles que l’éclairage, les conditions météorologiques, etc. influent sur son apparence. Pour garantir une identification précise, la caméra marine SEA.AI s’appuie sur des centaines de milliers d’images. La collecte passive d’images, bien que précieuse, peut ne pas offrir des données optimales pour l’identification des risques de collision.
Essais en Conditions Réelles et Algorithmes Avancés pour une Meilleure Sécurité Maritime
L’une des demandes les plus fréquentes que SEA.AI reçoit de la part de personnes intéressées est la suivante : « …SEA.AI peut-il détecter un conteneur semi-submergé ?Dans la plupart des cas, la détection d’un conteneur flottant est simple en raison de sa taille plus importante que celle des bouées, de sa structure rectangulaire rigide et de la différence de température entre le conteneur et l’eau environnante.
En l’occurrence, l’équipe R&D de SEA.AI est partie de Brest à bord d’un bateau de recherche(Association Céladon). qui est équipé de tous les modèles de caméras marines de SEA.AI et d’unités de caméras montées à différentes hauteurs au-dessus du niveau de la mer. Cette configuration permet à la fois de fournir davantage de données à l’algorithme et de tester l’IA dans des situations de navigation « réelles ». Une étape obligatoire pour prouver que les trois systèmes sont capables d’identifier les conteneurs et pour former l’intelligence artificielle en vue de futures détections.
Tests Rigoureux par les Ingénieurs R&D de SEA.AI
Shaban Almouahed, l’un des ingénieurs R&D de SEA.AI, explique : « Nous avons placé un conteneur dans l’eau et essayé d’acquérir des images à partir de différentes directions et dans différentes conditions d’éclairage et de réflexion du soleil, tout au long de la journée. Nous avons essayé de simuler différents scénarios de collision pour tester les performances du système. Ces images nous permettent de dire : « Nous sommes maintenant capables de détecter un conteneur avec un pourcentage élevé de fiabilité, comme d’autres objets ».
Ces tests permettent également de valider la portée de la détection d’objets de différentes tailles, mais cela dépend également du modèle de SEA.AI utilisé. Par exemple, le Sentry, utilisé sur les grands navires, a une plus grande portée de détection grâce à la configuration de ses caméras de champ proche et de champ lointain, et peut balayer 360° autour du navire. Le SEA.AI Competition, quant à lui, a une portée de détection moindre mais présente l’avantage d’être suffisamment petit pour être monté en tête de mât des bateaux de course. La portée à laquelle le Sentry détecte de petits objets (bouée ou personne à la mer) dans l’eau est de 700 m, alors que pour le Competition 640, utilisé sur les voiliers de course, des objets similaires sont détectés dans un rayon de 150 m (sur la base d’une modélisation physique et d’une validation en conditions réelles).
Les données n’ont de valeur que si vous pouvez leur donner un sens et les utiliser. Cela nécessite une compréhension approfondie de la mer ainsi qu’une vision par ordinateur de pointe, ce qui est la force de SEA.AI depuis longtemps, avec la plus grande base de données au monde.
