DétectionProfondeurAnomalie

La Détection d'Anomalies en Profondeur est une méthode de détection d'anomalies qui se concentre sur les informations de profondeur, visant à identifier des objets ou des événements anormaux dans des scènes en analysant des données 3D de profondeur. Cette technique utilise des données acquises par des capteurs de profondeur, associées à des algorithmes de deep learning avancés, pour réaliser un suivi et une reconnaissance d'anomalies précis dans des environnements complexes. Son objectif principal est d'améliorer la précision et la robustesse de la détection, de réduire les faux positifs et les faux négatifs, jouant ainsi un rôle crucial dans des domaines tels que la surveillance intelligente, l'inspection industrielle et la conduite autonome.