Vision-AI | the Next Distruption in Data AccuracyVision-AI | the Next Distruption in Data Accuracy...
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© VIMOC Technologies 2019 – Ce document est la propriété de Vimoc et Excelerate Systems – France. Pas de reproduction, réutilisation ou diffusion sans autorisation préalable, explicite et écrite
Vision-AI | the Next Distruption in Data Accuracy
Excelerate Systems - FranceAadel BenyoussefVP – Europe
@aadel_ben
VIMOC TechnologiesTarik HammadouCEO
la prochaine disruption pour l’authenticité des données
@thammadou #dataquitaine2019
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https://www.youtube.com/watch?v=_yKga54tx6U
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Est-ce les seuls usages que nous devons faire ?
La convergence des
▪ Technologies de Vision Numérique
▪ Cloud
▪ Algorithmes
Pour apporter des solutions pérennes, sécurisées et respectueuses des
données personnelles
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Le monde change rapidement
à la Multi-Mobilité
Un marché qui devrait atteindre 57 milliards de dollars d'ici 2024 -Transparency Market Research-
Les plus grandes opportunités concernent : Les Infrastructures « Intelligentes » (BigData, I.A) et les IoT, 223 milliards de dollars d'ici 2026 -Orbis Research-
de l’Auto-mobility
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Et en introduisant de nouveaux défis et de nouvelles opportunités....
StationnementIntersections
Auto Partage Sécurité des piètons et des cyclistes
Bordures de routes
Véhicules autonomes
...des solutions plus intelligentes sont nécessaires
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Comment supporter la
croissances exponentielle
de ces IoT ?
Nous ne pourrons pas
tous les connecter au
Cloud
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Combinons
les réseaux neuronaux distribués
(DDNN) avec la technologie du
Edge Computing
Traiter toutes les données
brutes et n’envoyer que
les éléments utiles au
Cloud
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Architecture : BigData - DDNN {IA} - Edge Computing / Network Computing
AI
Vision
Box Network of
AI Vison Boxes
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Système Nerveux de l’Infrastructure Vision-AI
Propulsé par Vision Deep Learning
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▪ Signalisation de stationnement pour l'occupation et
l'orientation
▪ Éclairage des passages pour piétons et alertes
▪ Systèmes de contrôle des bâtiments
▪ Applications (mobiles et traditionnelles)
▪ Surveillance et "enregistrement" basés sur
l'anomalie
▪ Autre actions (alarmes, alerte de sécurité)
▪ Détection de véhicules (autos, camions, autobus,
vélos,)
▪ Détection des personnes
▪ Détection d'objets (tous les types par
apprentissage supervisé à la reconnaissance
d’objets spécifiques)
Pour répondre concrètement
Nous VISUALISONS et VOYONS
l'environnement
Nous DÉTECTONS et
IDENTIFIONS
Nous APPRENONS et
AMÉLIORONS
Nous DÉCLENCHONS des
ACTIONSNous DÉTERMINONS ce qu'il
faut faire en fonction des
règles. Nous FOURNISSONS DE
L'INFORMATION QUALIFIÉE
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Détection et comptage de TOUS les véhicules
Surveillance d’emplacements avec une grande précision Sécurité des piètons
Solutions dans les parkings & garages
▪ Comptage et signalisation
pour les surfaces et les
structures à plusieurs
niveaux
▪ Surveillance et gestion
▪ Sécurité des piétons
▪ Contrôles automatisés
▪ Gestion précise des
emplacements dédiésAnalyse et contrôle
▪ Facile à déployer
▪ Haute précision
indépendamment des
comportements
humains
▪ Hautement extensible
▪ S'intègre aux
systèmes de gestions
de parking existants
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Comptage et Classification
: Véhicule, Vélo et Piéton
• Sécurité aux passages
pour piétons
• Analyse des
mouvements de foules
• Analyse de l’expérience
des usages
Détection de
vélos/véhicules
• Analyse multi-
mobilité
• Gestion du trafic
• Sécurité routière
Solutions pour les villes, les campus et tous les lieux publics
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Surveillance en
bordure de chaussée
• Taxi / Uber /
Covoiturage
• Livraison /
Chargement
Express
• Sécurité en bordure
des trottoirs
Gestion des trottoirs
• Gouvernance des
politiques
• Traitement des
exceptions (réaffectation
de voies de circulation)
• Sûreté et sécurité
• Analyse du trafic
Solutions en bordure des zones (Piétons/Chaussée)
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Surveillance dans le périmètre des
chantiers
• Réduire les vols et le vandalisme
• Sécurité et surveillance
• Suivi des progressions
• Traitement des exceptions
• Contrôles – Vérification –
Conformité avec les plans
d'assurances
Solutions pour Chantiers et Travaux
Suivi visuel des actifs en
temps réel
• Suivi et comptage des
véhicules
• Classification et étiquetage
• Reporting automatisé des
données
• Traitement des exceptions
• Sûreté et sécurité
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Des solutions qui donnent des mesures précises du monde réel
Analyse dans le Cloud
• Les informations historiques pertinentes pour chaque application sont stockées
dans le nuage.
• Fournir données enrichies en informations sur les comportements, les schémas et
les anomalies du monde réel
• Permettre aux opérateurs de ces environnements de :
• Optimiser les traitements
• Améliorer la sécurité et la sûreté
• Augmenter l'efficacité des réponses
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PERIMETER SURVEILLANCE
AUTON-VEHICLE ”AWARENESS”VENUE VISITOR ANALYTICS
CONSTRUCTION SITE MONITORING
ASSET PROTECTION / MONITORINGBUILDING CONTROLS
Évolution de la plateforme
Nous nous étendrons à de nouveaux domaines pour
apporter des solutions réelles.
Les partenaires stratégiques jouent un rôle important
dans le déploiement (HPE PointNext; Nvidia, Intel,
SAP…)
De nouvelles solutions tirent parti des capacités de
base éprouvées existantes
Des perspectives dans de nouveaux domaines:
• Aéroports,
• Hubs de transport
• Centres logistiques, entrepôts
• Chantiers de construction
• Hôpitaux, établissements médicaux
• Défense, infrastructures essentielles
• Centres commerciaux
• …etc
...sur une plate-forme en perpétuelle évolution
SMART INTERSECTIONS
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Plateforme VIMOC Rosella
Centré sur la vision : les images visuelles
offrent la représentation la plus riche du
monde qui nous entoure.
Intelligent : nos Algorithmes d’analyses (I.A)
avancés permettent de détecter et d'identifier
des centaines de milliers d'objets avec une très
grande précision ET aussi d'apprendre
rapidement de nouveaux modèles.
Presque temps réel : contrairement à de
nombreuses autres solutions d'analyse de la
vision dans le nuage, nous l’avons conçu
pour permettre une activation des IoT en
temps réel et de haute performance.
Une plate-forme complète : tous les
composants nécessaires pour
permettre des analyses avancées,
des services Web et des applications.
Multi-Applications : des cas d'utilisation
multiples pris en charge sur une plate-
forme ouverte et normalisée tirant parti
d'une infrastructure commune.
Capteur Agnostique : des capteurs spécialisés
peuvent compléter le système de vision pour
prendre en charge des solutions supplémentaires.
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Capteurs embarqués traditionnels
Capteurs unidimensionnels
Analyse uniquement ; pas d'actionnement en temps réel
« Intelligence" baséeessentiellement sur le data mining
L'intelligence dans le Cloud basée sur
Les données en temps réel du Edge
Capteurs multidimensionnels complétés par des
capteurs spécialisés avec I.A embarquée
Plateforme Rosella
Très précis, une grande fiabilité des
données et un traitement en temps réel
Dashboards EnforcementWorkflows
Paradigm shift
Vision-Centric
to
Edge Computing
Concept innovant
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Embedded Applications
Frameworks
Middleware
Vision Deep LearningDiscrete sensing and
fusionActuators
Crosswalk safetySingle
space countPed/bike count
Queue estimation
Vehicle count Vehicle classification other TBD…
Intelligence artificielle / Réseaux Neuronaux Distribués (DDNN)
• Les réseaux de neurones sont formés en fonction des exigences de
l'application.
• Détection et classification de cibles spécifiques dans chaque image
vidéo capturée
• Une fois déployé, l'apprentissage en profondeur génère des résultats
très précis.
Les GPU renforcent l'apprentissage et le Deep Learning sur le Edge
• Les données vidéo brutes seraient trop coûteuses à transmettre dans
le Cloud
• Les technologies VIMOC surmontent les limitations de bande passante
du réseau, la latence des Cloud et les problèmes de sécurité des
données.
Le « Edge Computing » permet l'évolutivité et la flexibilité
• Conçu pour s'adapter à l’évolution des types et de la quantité des
données de capteurs.
• Permet d’effectuer les traitements et les enrichissements à l'endroit où
la détection se produit et qualifier les données en temps réel.
• La solution peut être mise à l'échelle ou réduite en fonction des
besoins opérationnels
• De nouveaux cas d'utilisation peuvent être ajoutés par simple mises à
jour logicielle.
Des solutions bâties pour l'évolutivité et la flexibilité
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Par exemple :
Pour la surveillance des files d'attentes
pour étudier l'expérience de visiteurs peut
capturer des données précises sur le
comportement de la foule sans
compromettre l'intimité
Les flux vidéo contenant des données
potentiellement privées sont supprimés.
Seules les statistiques et les métadonnées
requises sont stockées et transmises au
nuage.
Estimated
number, time
Business Intelligence pour de
meilleures expériences
Video
Seules les statistiques
et les métadonnées
sont stockées
Le contenu vidéo est supprimé
Solutions conçues nativement pour la protection de la vie privée
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Convolution : Place les images d'entrée à travers un ensemble de filtres convolutionnels, chacun d'eux activant certaines caractéristiques des images.
Mise en commun (Pooling): Simplifie la sortie en effectuant un sous-échantillonnage non linéaire, réduisant ainsi le nombre de paramètres que le réseau doit
connaître.
L'unité linéaire rectifiée (ReLU) permet un entraînement plus rapide et plus efficace en mettant les valeurs négatives à zéro et en maintenant les valeurs
positives.
Détection d'entités : les trois opérations ci-dessus (convolution, mise en commun et ReLU) sont répétées sur des dizaines ou des centaines de couches,
chaque couche apprenant à détecter différentes caractéristiques.
Classification : la sortie contient le résultat de la classification ET les probabilités pour chaque classe de classification correcte d'une image.
Hidden
Layer 1
Hidden
Layer 2
Hidden
Layer 3Input LayerOutput
Layer
90%
5%
2.5%
2.5%
VIMOC deep learningMode opératoire …
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Méthodes traditionnelles : En raison de la mémoire et de la puissance limitées, les données des capteurs sont déchargées dans le nuage pour effectuer les inférences.
Acc
urac
yResponsiveness
Cloud Model• High communication
• High computation
Device Model• Low communication
• Low power
VIMOC DDNN• Low power
• Low communication
Un avantage concurrentiel durable
Hidden Layer 1
Hidden Layer 2
Hidden Layer 3Input Layer
Output Layer
90%
5%
2.5%
2.5%
VIMOC distributed Deep Neural Networks (DDNN)
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Conçue pour l'évolutivité et l'intégration
Architecture Logicielle VIMOC
VIMOC EDGE
Applications
Event Handler
Database
Edge Integration
▪ Signage, Crosswalk, Signal actuation
▪ OT/Control system integration
▪ Discreet sensor input
▪ Edge-to-Edge APIs
Web Services
Crosswalk
Monitoring
Single Space
Monitoring
Other
Applications…
VIMOC CLOUD
Access, Authentication, Management
APIs
3rd Party Apps, Web Portals
SSH tunnelObject Counting Engine
Monitors
Tracking
Object Detection and
Classification
Pre-Processing
Image Decoding
Detections and Tracks
Detections
Reshaped Image for
Model
Decoded Images
Object Counting
Engine
Internet of Things
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Breveté
VIMOCDeep Learning
La méthode VIMOC
1. Rassembler les besoins
• Tâche spécifique (classification, localisation,
segmentation)
• Critères de validation (basés sur l'utilisation prévue)
2. Collecte et étiquetage des données
• Méthode conventionnelle : Modèles généraux basés
sur des ensembles de données préexistants,
largement disponibles sur Internet
• Méthode VIMOC : Modèles spécifiques, étiquetés,
incluant des images de l'environnement ciblé
répliquées sur le EDGE pour permettre une
intelligence en temps réel.
3. Sélectionner l'architecture (les architectures) et le(s)
modèle(s) de base
4. Entrainer, évaluer et optimiser
5. Optimisation de l'inférence finale
• Intel Openvino, nvidia TensorRT - déploiementEDGE
Specific Training SetsLabeled data,
Specific models,Images from target environment
Small Neural NetworkDeployed on EDGE Computer
Small Neural NetworkAccurate, real-time, specialized
Big CNNCloud Neural Network Slower, general network
Unlabeled Data
▪ Plus rapide : beaucoup moins d'efforts pour l'entraînement de nouveaux modèles
▪ Grande précision dans la détection en temps réel, la catégorisation
▪ Capacité de former des actifs spécifiques aux clients ; apprentissage continu
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Application Programmatic Interfaces (APIs)
▪APIs from the VIMOC Cloud supporting
▪ Third Party Application integration
▪ Mobile application integration
▪ Custom data analytics environments
▪Edge-to-Edge APIs supporting
▪ Real-time edge application integration
▪ Real-time custom actuations
▪Dual Methods supported:
▪ RESTful APIs for near real-time
▪ Websockets for real-time if required
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MERCI
https://twitter.com/VIMOC
https://www.vimoc.com/
https://twitter.com/ExcelSysFrance
https://www.exceleratesystems.com/
Excelerate Systems & VIMOC Technologies
Bureaux d’études @ ENSEIRB-MATMECA
I-004 & I-006