Yumain conçoit et déploie des solutions IA
Maintenance, Détection, Sécurisation
Des solutions de traitement de signal avec IA personnalisée !
Notre expertise
LA TECHNOLOGIE NEURONALE ET TÂCHES DE RECONNAISSANCE DE SIGNAL
Le concept global de reconnaissance du signal contient 3 éléments stratégiques
Un capteur de perception
(Caméra, microphone, et bien d’autres types de capteurs adaptés aux contextes applicatifs : EEG, ECG, champ magnétique, vibration, …)
Une architecture mixte,
VonNeumann (ou Hardvard)
et Neuronale pour l’acquisition de données, le tri et traitement des informations, la prise de décision
Entrées / sorties,
afin d’apprendre au système et pour permettre d’interagir facilement avec des systèmes externes
Analyse nutritionnelle
Yumain aide à l'analyse nutritionnelle au sein des Ehpad et CHU qui recherchent une solution de gestion en temps réel des régimes alimentaires, permettant un diagnostic nutritionnel et une adaptation rapide des menus des patients en proposant une solution de reconnaissance alimentaire basée sur le Deep Learning qui permet non seulement d'identifier les aliments mais également d'estimer leur quantité ingérée.
Floutage de visages
Yumain aide à effectuer un traitement en temps réel et en intégration embarquée au sein de véhicules, visant à flouter les visages des individus présents sur les images prises afin de se conformer au RGPD de la CNIL en développant une solution de traitement d'images embarquée offrant un floutage automatique des visages, garantissant ainsi la protection de la vie privée et le respect des normes.
Lecture de caractères
Yumain aide à effectuer du tri automatique dans le domaine du recyclage de pneus en développant une solution basée sur des algorithmes de reconnaissance d'image via intelligence artificielle qui exploite les images d'une caméra devant lesquels les pneus passent.
Décompte d'éléments dans les transports publics
Yumain aide à effectuer du comptage de passagers avec poussettes ou fauteuils roulants dans les bus et tramways en proposant une solution de reconnaissance automatique, basée sur le deep learning, permettant l'utilisation des caméras existantes. De plus, les résultats ressortent directement analysés et les images utilisées sont détruites après analyse en interne ce qui évite tout problème lié à la gestion des données et au RGPD.
Capteur gaz
Yumain aide à la recherche d'un outil économique pour mesurer la concentration d'ammoniac dans des environnements complexes, comme les caves d'affinage du comté par exemple, ce qui a mené à la collaboration avec le laboratoire Interdisciplinaire Carnot de Bourgogne et l'élaboration d'une Proof Of Concept (POC) sur la création d'une matrice de capteurs de gaz avec une IA.
Surveillance passage à niveau
Yumain aide les exploitants du domaine du ferroviaire qui souhaitent assurer la sécurité des usagers aux alentours de leurs passages à niveaux en détectant directement le moindre signe de danger aux alentours des rails, puis en alertant les usagers. Yumain aide aussi à assurer la fiabilité des systèmes de sécurité en place en détectant la moindre défaillance de ces derniers et en alertant les agents de maintenance pour une intervention prédictive et proactive. De plus, la solution est simple d’installation, pouvant être intégrée aux infrastructures déjà existantes sans besoin de couper l'accès aux voies.
Conduite autonome
Yumain aide à améliorer la perception des véhicules autonomes en exploitant la caméra événementielle, capable de détecter les changements d'illumination, bénéfique pour la détection d'objets rapides et dans des conditions d'éclairage difficiles en proposant une solution basée sur son expertise qui permet le traitement d'images fixes ou mobiles et visant à fournir une perception tridimensionnelle pour la localisation et l'évaluation des dangers potentiels dans l'environnement des véhicules autonomes.
Mesure de soulèvement de caténaire
Yumain aide les exploitants du ferroviaire et les responsables de maintenance qui souhaitent mesurer efficacement le soulèvement de caténaires en proposant une solution mobile, facile à transporter et installer sur place, permettant ainsi de réaliser des mesures fiables rapidement et sans avoir à bloquer des pans de voies pour réaliser ces mesures. De plus, les mesures réalisées sont centralisées et consultables facilement par les responsables de maintenance.
Digitalisation de plans papier
Yumain a développé une solution à la reconnaissance de caractères, de synoptiques et de graphiques pour simplifier la numérisation et la digitalisation de plans en développant un système expert capable de reconnaître de manière autonome les objets ferroviaires sur les cartes géographiques, de lire des références documentaires et des tableaux d'équipements, puis de restituer l'ensemble dans un format numérique, tel qu'Excel.
Analyse de l'usure de gants
Yumain aide à trouver une solution d'analyse en temps réel, sur site industriel, du type et de l'usure des gants utilisés afin d'alerter les utilisateurs sur l'adéquation du gant à leur poste de travail et sur l'usure excessive de ce dernier en développant dans le cadre d'un projet Proof of Concept (POC) divers réseaux neuronaux pour lire automatiquement la référence du gant, et pour en vérifier le niveau de salissure et ainsi alerter en cas de gants inadaptés ou trop âbimés.
Analyse de surface
Yumain aide à trouver une solution permettant de garantir un contrôle qualité continu de l'état de surfaces, tâche en général réalisée par des opérateurs, en développant un démonstrateur opérationnel qui a pu être installé sur le site.
Analyse de vibrations
Yumain aide à la mise en place d'une solution permettant d'analyser les vibrations parasites dans des équipements industriels dans le but de mettre en place de la maintenance prédictive en proposant une approche consistant à transformer le signal vibratoire en un spectrogramme qui permet un traitement en temps réel via intelligence artificielle sans avoir à recourir aux technologies traditionnelles de traitement de signal.
Analyse de signaux électriques
Yumain aide à la modernisation des pratiques de gestion des lignes et des infrastructures ferroviaires qui nécessitent une digitalisation accrue des données, notamment pour les appareils de voies en proposant une solution exploitant son expertise en traitement de signal et des structures de réseaux neuronaux, telles que la transformation en ondelettes et les autoencodeurs.