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Deep Learning pour la sécurité

En Février 2018 démarraient les premières réunions du projet DRAAF, qui vise à introduire les dernières techniques de Deep Learning avancées dans les logiciels d'analyse d'images d'EVITECH. Le budget du projet est de 852 K€, dont plus de 740 K€ de financement.

Initiées en 2013 par la communauté internationale de recherche, les techniques de Deep Learning ont montré dans les dernières années une capacité à dépasser les performances des techniques de traitement d'images précédentes pour la classification sémantique (reconnaissance d'objets, Alexnet) d'abord, mais aussi par la suite l'estimation du mouvement des objets (DeepFlow), et quelques autres applications.

Si les premiers prototypes ne permettaient pas d'espérer une exploitation en temps réel, les progrès accomplis par la recherche sont déjà en mesure d'atteindre le temps réel, ou sinon dans un avenir proche.

Les bénéfices qui en sont attendus sont une interprétation plus fine de la nature des objets observés par les caméras (classification des modèles de véhicules, reconnaissance des caddies dans un magasin, des objets passant devant une caméra (cartons, éléments d'une commande, ...), et dans le cas des applications de sécurité globale d'Evitech, une reconnaissance des menaces dans la foule ou en ville.

3 partenaires sont financés pour ce projet, deux laboratoires publics, et la PME EVITECH.