Osamu Mitsumura, chef de produit chez Panasonic Industry Europe, explique : « Connaître la localisation des personnes est essentiel pour concevoir un espace intelligent. Aujourd’hui, les entreprises cherchent à comprendre et à optimiser l’utilisation de leurs bâtiments, notamment dans les secteurs du commerce, de l’hôtellerie et de la santé. De même, le secteur de l’éclairage s’intéresse de plus en plus à la création d’ambiances personnalisées. La pandémie a également mis en lumière l’importance de la gestion des espaces à forte fréquentation ou confinés, tels que les bureaux ou les toilettes publiques. L’idéal pour les solutions de suivi et de comptage de personnes a toujours été l’évolutivité et la rentabilité. Grid-EYE 90° offre ces deux atouts. »
Auparavant, Grid-EYE était utilisé dans diverses applications où les valeurs de température absolue servaient à détecter les points chauds dans une cuisine intelligente ou les zones plus chaudes d'une pièce pour la climatisation intelligente. Grid-EYE est également parfaitement adapté aux applications de comptage et de suivi de personnes. Les concepteurs de produits innovants ont utilisé Grid-EYE 60° comme une alternative économique aux solutions à base de caméras ou sans fil.
La nouvelle variante de Grid-EYE s'appuie sur la vaste expertise de Panasonic en matière de technologies de détection innovantes. Le nouvel objectif grand angle de 90° offre à Grid-EYE un champ de vision plus large, surpassant les capteurs précédents qui offraient des champs de vision de 36° et 60°. Avec le lancement de Grid-EYE 90°, les concepteurs de systèmes peuvent capturer la signature infrarouge d'une zone plus étendue, nécessitant ainsi moins de capteurs pour couvrir une zone donnée. Cela en fait le choix idéal pour améliorer l'efficacité des dispositifs de comptage et de suivi de personnes.
Infrarouge basse résolution et apprentissage automatique : une nouvelle approche du comptage et du suivi.
L’acquisition de données réussie avec Grid-EYE n’est que la première étape vers un comptage de personnes efficace. Différentes techniques peuvent être employées pour exploiter les données du capteur. L’utilisation d’algorithmes de traitement du signal classiques fonctionne bien, mais peut se heurter à des difficultés avec les capteurs infrarouges. Contrairement aux appareils fonctionnant dans le spectre visible, où la qualité des données est sans ambiguïté, les signaux infrarouges peuvent être difficiles à traiter, en particulier ceux à basse résolution, très sensibles au bruit, comme Grid-EYE. Des éléments courants tels qu’une tasse de café chaude, une fenêtre ouverte ou un ordinateur en surchauffe, qui ne posent aucun problème dans le spectre visible, constituent d’énormes défis en infrarouge. Cela complexifie considérablement le développement d’algorithmes.
L’apprentissage automatique (AA) est une solution à ce problème. Branche de l’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage automatique repose sur l’utilisation de réseaux de neurones auto-apprenants pour tirer des conclusions à partir des données d’entrée. Le réseau de neurones peut être entraîné à l’aide d’un ensemble de données connues et annotées afin de concevoir un modèle d’apprentissage automatique, qui peut ensuite être déployé sur le terrain. Cela permet de décharger les réseaux neuronaux de tâches complexes qui nécessitaient auparavant des algorithmes personnalisés et du matériel coûteux.
Collaboration avec CN Group pour l'acquisition de données :
Un modèle d'apprentissage automatique performant ne peut être construit qu'à partir d'un jeu de données de haute qualité. Contrairement à des applications plus courantes, comme la vision par ordinateur, pour lesquelles de nombreux jeux de données sont déjà disponibles, les capteurs tels que Grid-EYE n'en disposent généralement pas. Consciente de ce manque, Panasonic a entamé une collaboration avec CN Group, une société de logiciels appartenant à Ciklum. CN Group possède une expertise dans de nombreux domaines, notamment la conception mécanique, l'électronique embarquée (matériel et logiciel), l'apprentissage automatique et l'Internet des objets (IoT). À l'aide d'un dispositif matériel comprenant un capteur Grid-EYE et une caméra, CN Group crée des jeux de données contenant des informations visuelles et thermiques issues d'une scène observée. De plus, grâce à des techniques de vision par ordinateur, les données sont automatiquement annotées lorsque des personnes sont détectées dans le champ de vision de la caméra. La contribution de CN Group à la création d'ensembles de données avec des annotations rapides ouvre un large éventail de possibilités pour la création d'ensembles de données thermiques personnalisés pour n'importe quel lieu : salles de réunion, cages d'escalier, etc. Panasonic et CN Group estiment que cette collaboration permettra la création de systèmes d'apprentissage automatique plus personnalisés pour le suivi et le comptage des personnes à l'aide de Grid-EYE.
