Catégorie : Industry applications
Modèles de vision-langage IA pour l’analyse de la vidéosurveillance
systèmes d’IA et IA agentique dans la gestion vidéo Les systèmes d’IA façonnent désormais la gestion vidéo moderne. D’abord, ils ingèrent les flux vidéo et les enrichissent de métadonnées. Ensuite, ils aident les opérateurs à décider de ce qui importe. Dans les environnements de sécurité, l’IA agentique va plus loin dans ces décisions. Une IA […]
Modèles de vision et de langage pour l’aide à la décision des opérateurs
modèles de langage et VLM pour l’aide à la décision des opérateurs Les modèles de langage et les VLM (Vision-Language Models) sont au cœur de l’aide à la décision moderne pour les opérateurs confrontés à des systèmes complexes. D’abord, les modèles de langage désignent une classe de systèmes qui prédisent du texte et suivent des […]
Modèles de vision-langage avancés pour le contexte d’alarme
vlms and ai systems: architecture of vision language model for alarms Vision and AI meet in practical systems that turn raw video into meaning. In this chapter I explain how vlms fit into ai systems for alarm handling. First, a basic definition helps. A vision language model combines a vision encoder with a language model […]
Modèles vision-langage pour le résumé vidéo
Comprendre le rôle de la vidéo dans l’IA multimodale Premièrement, la vidéo est le capteur le plus riche pour de nombreux problèmes du monde réel. De plus, la vidéo véhicule à la fois des signaux spatiaux et temporels. Ensuite, les pixels visuels, le mouvement et l’audio se combinent pour former de longues séquences d’images qui […]
Modèles de vision-langage pour la description d’événements
Comment fonctionnent les modèles vision-langage : aperçu de l’IA multimodale Les modèles vision-langage fonctionnent en reliant les données visuelles et le raisonnement textuel. D’abord, un encodeur visuel extrait des caractéristiques des images et des images issues de vidéos. Ensuite, un encodeur ou décodeur de langage transforme ces caractéristiques en tokens que peut traiter un modèle […]
Modèles vision-langage pour la compréhension des incidents
vlms: rôle et capacités dans la compréhension des incidents Tout d’abord, les vlms ont connu une croissance rapide à l’intersection de la vision par ordinateur et du langage naturel. De plus, les vlms combinent des signaux visuels et textuels pour créer un raisonnement multimodal. Ensuite, un modèle vision‑langage relie les caractéristiques d’image aux tokens linguistiques […]
Modèles vision-langage pour la détection d’anomalies
Comprendre la détection d’anomalies La détection d’anomalies est au cœur de nombreux systèmes de surveillance en sécurité, en industrie et en observation de la Terre. En surveillance vidéo, elle signale des comportements inhabituels, en surveillance industrielle elle met en évidence des équipements défaillants, et en télédétection elle révèle des changements environnementaux. Les méthodes traditionnelles se […]
Modèles vision-langage pour le contrôle d’accès
modèles vision-langage : principes et capacités Les modèles vision-langage réunissent un encodeur visuel et une compréhension du langage pour constituer un système multimodal unique. D’abord, un encodeur visuel traite les images ou les images vidéo et les convertit en embeddings. Ensuite, un modèle de langage projette les entrées textuelles dans le même espace d’embeddings afin […]
Modèles de langage visuel pilotés par l’IA pour la sécurité périmétrique
architecture IA : combinaison de la vision par ordinateur et des modèles de langage pour la sécurité périmétrique Les architectures d’IA qui combinent la vision par ordinateur et les modèles de langage transforment la manière dont les équipes protègent les périmètres. Dans ce chapitre, je décris une architecture centrale qui convertit la vidéo brute en […]
Modèle vision-langage pour la détection d’accidents de la route
Préparation des jeux de données et des métriques pour la détection d’accidents de la circulation La construction de systèmes fiables commence par le bon jeu de données. Tout d’abord, assemblez des collections multimodales qui associent images et texte. Incluez aussi des séquences vidéo avec des horodatages précis. De plus, recueillez des annotations au niveau de […]
