Données vidéo de vision numérique
L'évaluation objective de la performance des algorithmes de vision numérique sur des séquences vidéo se fonde sur des séquences d'images de référence et des données de validation. Ces données sont essentielles pour comparer de nouveaux algorithmes avec les solutions existantes.
L'arrivée massive d'applications vidéo (sécurité, gestion de la circulation, etc.) et de capteurs de toutes sortes (monochrome, couleur, proche infrarouge, thermique, etc.) nécessite une grande variété de données vidéo de référence. Plus récemment, la fusion des capteurs thermiques et couleur dans les applications d'analyse vidéo en extérieur a contribué à trouver plus aisément des solutions pour des conditions d’illumination difficiles. Toutefois, l’information pour valider les performances des algorithmes de traitement vidéo, comprenant les bandes couleurs et thermiques, est relativement rare.
Au fil du temps, l'INO a développé une expertise considérable en vision numérique avec différents types de capteurs en environnement non contrôlé. Ses chercheurs ont emmagasiné une impressionnante quantité de séquences vidéo. Ceci a été rendu possible grâce à la plateforme VIRxCam (LWIR-Couleur), installée en permanence à l'extérieur pour capter des séquences d'images à toute heure du jour, dans toutes les conditions météorologiques.
La caractéristique la plus intéressante de ce capteur hybride tient à la précision au pixel près de la fusion des images thermiques-couleur. La mise en disponibilité des séquences vidéo avec les données de validation associées permet d’accélérer le développement technologique pour les applications vidéo en environnement non-contrôlé grâce à la validation des algorithmes de vision numérique.
Publication
Si vous publiez des résultats en ayant utilisé les données rendues disponibles par l’INO, veuillez s’il vous plaît mentionner qu’elles proviennent du fichier de données vidéo de vision numérique de l’INO, situé à l'URL suivant : www.ino.ca/fr/solutions/donnees-video-de-vision-numerique/