La VPR ou reconnaissance visuelle des lieux agit comme un GPS là où les satellites n’opèrent pas : en intérieur.
Un GPS est idéal pour trouver son chemin ou sa route dans une ville inconnue. Mais qu’en est-il des espaces intérieurs inconnus ? La reconnaissance visuelle des lieux répond à ce problème en localisant les utilisateurs à l’aide des images.
La reconnaissance visuelle des lieux ou VPR
Dans le cadre de la vision par ordinateur, la reconnaissance visuelle des lieux ou VPR est un domaine de recherche essentiel. La VPR (Visual Place Recognition) est une technique basée sur la reconnaissance d’image permettant d’identifier des lieux. Dans la robotique par exemple, elle permet aux robots autonomes de naviguer dans des endroits tout en évitant les obstacles.
Pour leur part, les chercheurs de l’entreprise technologique polonaise NeuroSYS exploitent la reconnaissance visuelle des lieux pour Nsflow. Il s’agit d’une plateforme de réalité augmentée destinée à la formation pratique sur les lieux de travail. Autrement dit, NeuroSYS utilise la VPR pour aider les personnes en formation à se localiser sur un site.
Une meilleure alternative pour la localisation
La solution par défaut pour trouver un endroit est l’utilisation d’un GPS, mais il est limité par la portée du satellite. Une autre alternative pourrait être les IPS (systèmes de positionnement en intérieur). Mais l’utilisation des balises, des IMU et des autres techniques rend cette approche également compliquée.
La reconnaissance visuelle des lieux facilite les choses en reposant uniquement sur une base de données d’images et une base de données des pièces. La première étape du processus consiste à photographier les éléments clés. Ils sont par la suite étiquetés à l’aide d’un détecteur de caractéristiques. Pour entraîner l’algorithme, ces éléments sont comparés à une image de référence pour identifier les similarités entre les points. Ensuite, des descripteurs globaux sont utilisés pour dinguer les lieux à partir des éléments permanents (fenêtres, escaliers, etc.).
Dans le cadre de leur étude, les chercheurs ont utilisé trois types de réseaux neuronaux pour ces différentes étapes, à savoir SuperPoint, SuperGlue et netVLADS. En termes simples, la combinaison de ces techniques permet de localiser un utilisateur en intérieur en se basant sur la correspondance des points clés.
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