Contexte : renforcer la visibilité autour des véhicules militaires
Les camions et véhicules militaires combinent dimensions importantes, équipements spécialisés et contraintes d'exploitation sévères. Leur gabarit et leur configuration peuvent fortement limiter le champ de vision de l'opérateur. Un fournisseur de solutions de connectivité pour véhicules militaires souhaitait donc intégrer un système ADAS capable de centraliser les flux de plusieurs caméras installées autour du véhicule et de fournir une vision globale en temps réel.
L'objectif était de disposer d'un traitement directement embarqué, sans dépendre d'une connexion distante pour analyser les images.
La problématique
Le projet devait répondre à plusieurs contraintes spécifiques aux véhicules militaires :
- Offrir une vision 360° à partir de plusieurs caméras réparties autour du véhicule.
- Détecter les angles morts et assister l'opérateur lors des marches arrière et des manœuvres.
- Traiter plusieurs flux vidéo haute résolution avec une faible latence.
- Fonctionner de manière autonome, sans dépendre d'une connexion réseau distante.
- Résister aux chocs, vibrations, températures élevées et variations d'alimentation rencontrés à bord des véhicules.
Les défis techniques à relever
Puissance de calcul pour la vision multi-caméras
La fusion de plusieurs flux vidéo haute résolution et leur analyse en temps réel nécessitent une plateforme de calcul capable de supporter des charges de traitement importantes. Le calculateur doit fournir suffisamment de puissance CPU et GPU pour maintenir une analyse fluide des images.
Connectivité pour les caméras embarquées
Les caméras étant réparties autour du véhicule, le calculateur (PC durci) doit proposer suffisamment d'interfaces réseau pour centraliser les différents flux. La prise en charge du PoE permet également de simplifier le raccordement des caméras IP en combinant données et alimentation sur un même câble Ethernet.
Résistance aux conditions d'exploitation
Un ordinateur destiné à un véhicule militaire doit supporter des conditions bien plus contraignantes qu'un PC conventionnel : vibrations, chocs, températures élevées et variations de tension liées au système électrique du véhicule.
Traitement local des données
La vision et l'analyse vidéo doivent rester disponibles même lorsque la connectivité distante n'est pas assurée. Le traitement Edge AI directement à bord du véhicule permet ainsi de réduire la dépendance au réseau et de maintenir une information visuelle réactive.
Les bénéfices obtenus
Pourquoi cette solution ?
La pertinence de cette architecture repose sur trois éléments clés :
- Une puissance de calcul adaptée à l'IA embarquée : Sintrones ABOX-5220(P)(G) associe un processeur Intel® Core™ de 14e génération à un GPU NVIDIA RTX™ Embedded Ada en option pour répondre aux besoins de traitement vidéo et de vision multi-caméras.
- Une plateforme conçue pour l'embarqué : L'alimentation 9–60 VDC, la gestion intelligente de l'allumage et la résistance aux chocs et vibrations facilitent son intégration dans des véhicules soumis à des conditions d'exploitation sévères.
- Un traitement Edge AI autonome : Les flux vidéo sont traités directement sur le véhicule. Cette approche permet de conserver une analyse réactive et de limiter la dépendance à une connectivité distante.
Un projet d'ADAS ou de vision embarquée ?
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