Amir Hever, Co.

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Amir Hever est le PDG et co-fondateur d'UVeye, une startup de vision par ordinateur d'apprentissage profond qui établit la norme mondiale en matière d'inspection des véhicules avec une détection rapide et précise des anomalies pour identifier les problèmes ou les menaces auxquels sont confrontés les secteurs de l'automobile et de la sécurité. UVeye est la troisième entreprise de Hever. Il occupait auparavant le poste de vice-président R&D chez Visualead, société rachetée par Alibaba.

Pourriez-vous partager l'histoire de la genèse de la façon dont vous avez co-fondé UVEye avec votre frère ?

UVeye a été fondée en 2016 après que mon frère Ohad et moi sommes entrés dans un établissement sensible en Israël et avons observé un agent de sécurité inspecter notre véhicule avec un miroir. Nous avons tous deux compris qu'il devait exister un meilleur moyen de détecter les bombes et autres menaces à la sécurité qui pourraient se cacher sous les véhicules. Il nous a fallu quelques mois pour mettre au point un scanner de soubassement sur lequel les véhicules roulent et qui, grâce à la vision par ordinateur et à des algorithmes d'apprentissage profond, pourrait détecter toute modification du train de roulement et signaler tout ce qui ne devrait pas se trouver sous une voiture.

Quelles sont les différentes technologies d’apprentissage automatique et de vision par ordinateur utilisées ?

Nous utilisons une combinaison sur mesure d'algorithmes propriétaires, d'architecture cloud, d'intelligence artificielle, d'apprentissage automatique et de technologies de fusion de capteurs. Nos algorithmes travaillent sur la segmentation sémantique, apprenant différents modèles visuels tels que la rouille, les fuites, les différences de texture, de couleur ou de taille, et alertent sur d'éventuelles anomalies. Prenez par exemple les bosses sur le panneau de carrosserie ; Afin de fournir aux algorithmes les meilleures images 3D, nous devons créer une vision stéréoscopique d’un certain dommage capté par plusieurs caméras. Il en va de même pour les pneus et autres zones extérieures de la voiture.

Quelles ont été les premières utilisations de ce produit et pourquoi était-il une option supérieure ?

Nous avons commencé par installer notre solution dans des installations de haute sécurité telles que des aéroports, des ports maritimes, des banques, des bases militaires, des points de contrôle, des douanes et bien plus encore, partout dans le monde. La demande a été immédiate car les bénéfices étaient étonnants. Un garde n'aurait plus besoin de s'exposer au danger et aux éléments essayant de trouver manuellement des bombes, des armes ou des drogues - il pourrait désormais s'asseoir dans une zone protégée avec juste un écran, les barrières et les portes se fermant automatiquement en cas d'anomalie ou de potentiel. menace détectée. Notre technologie s'est démarquée parce que nous sommes les seuls à disposer de fonctionnalités de détection automatique qui n'ont pas besoin de comparer une image de référence ni d'avoir déjà vu ce modèle de voiture auparavant. Nous étions également la seule entreprise à créer une empreinte digitale unique pour chaque véhicule traversant et nous pouvions signaler une voiture comme suspecte en fonction de différents paramètres du train d'atterrissage – ce qui signifie que même si la plaque d'immatriculation était modifiée, nous pouvions l'identifier.

Pourriez-vous nous dire quand vous avez tous deux réalisé que le système d'inspection des véhicules à train d'atterrissage serait idéal pour inspecter la sécurité et les défauts des voitures ?

Deux choses se sont produites en parallèle. La première était que nous avons commencé à recevoir des alertes faussement positives concernant des problèmes mécaniques tels que des fuites d’huile. Nous avons réalisé qu’en plus de détecter des sacs en plastique, des engins piégés et des armes à feu, nous détections en réalité d’autres anomalies. La deuxième chose qui s'est produite à cette époque, c'est que trois constructeurs automobiles européens nous ont approchés à peu près au même moment. C’est à ce moment-là que nous avons compris que nous pouvions utiliser la même technologie et la même approche pour effectuer une inspection automobile à 360 degrés et détecter les problèmes de sécurité et mécaniques. Au début, le principal cas d’utilisation concernait les chaînes de montage et les usines de fabrication pour l’assurance qualité. À partir de là, nous avons commencé à ajouter davantage de caméras et de dispositifs de numérisation pour observer autour d'un véhicule et scanner ses pneus à l'aide de la vision par ordinateur et de l'imagerie haute résolution, ce qui améliore réellement l'expérience client et la transparence.

Quels types de problèmes ont été initialement détectés avec le système de train de roulement ?

Pièces cassées ou manquantes dans n'importe quelle zone, fuites d'huile ou d'autres fluides, problèmes d'échappement, tendances à la rouille, zones de rouille grave et boucliers brisés. Nous recherchons désormais également les boîtiers de batteries de véhicules électriques cassés.