Perceptual Labs a présenté son travail sur un réseau neuronal lors du salon GTC de Nvidia. L'entreprise mise sur cette technologie pour aider à identifier les zones sinistrées après une tempête.

Encore récemment, la menace représentée par les ouragans simultanés Irma, Jose et Katia a souligné la nécessité de disposer de moyens d’action efficaces, pour secourir les victimes potentielles de ces événements climatiques.

Si des drones peuvent désormais être dépêchés sur les lieux en question, encore faut-il pouvoir identifier sur les images capturées quelles sont les zones touchées par l’ouragan. Plus encore, construire une cartographie des endroits sinistrés grâce à ces clichés peut sembler quelque peu complexe.

Perceptual Labs, une entreprise qui a fait de la détection d’objets sa spécialité, entend justement répondre à cette problématique. Lors du salon GTC (GPU Technology Conference) organisé à San Jose par Nvidia, la société a présenté aux visiteurs présents son logiciel. Alimenté par la technologie Jetson TX1 et TX2 de Nvidia, il doit permettre d’identifier les dommages causés par un ouragan sur les images immortalisées.

Perceptual Labs

Un réseau neuronal convolutif

En temps réel, l’outil doit ainsi servir, en tenant compte de la position de la caméra, à établir une carte des zones sinistrées par un ouragan. Pour cela, Perceptual Labs s’est également associé à Rapid Imaging Technologies, qui travaille à l’élaboration de logiciels de réalité augmentée, à partir d’images filmées par des drones.

En s’inspirant du projet DetectNet de Nvidia, Perceptual Labs a ainsi développé son propre réseau neuronal convolutif de détection d’objets.

Pour l’instant, l’entreprise est encore en phase de collecte de données — elle a notamment récupéré des images filmées après l’ouragan qui a touché la ville d’Elk City, dans l’Oklahoma, en 2017. À partir de telles images, Perceptual Labs a déjà pu établir des cartes des zones sinistrées.

Désormais, l’entreprise s’attache à collecter davantage de données, afin de perfectionner son outil de détection d’objet.

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