(EN) Systems, methods, and computer devices for automated artificial intelligence visual inspection using a multi-model architecture are provided. The computer device includes a communication interface for receiving image data; a memory for storing the image data, a first neural network model, a second neural network model, and a second neural network model triggering condition; and a processor in communication with the memory. The processor is configured to: perform a first object detection task on the image data using the first neural network model; store first neural network model output data in the memory; determine whether the first neural network model output data satisfies the second model triggering condition; and, if the first neural network model output data satisfies the second model triggering condition: perform a second object detection task on the image data using the second neural network model.
(FR) L'invention concerne des systèmes, des procédés et des dispositifs informatiques pour une inspection visuelle d'intelligence artificielle automatisée à l'aide d'une architecture multi-modèle. Le dispositif informatique comprend une interface de communication pour recevoir des données d'image; une mémoire pour stocker les données d'image, un premier modèle de réseau neuronal, un second modèle de réseau neuronal et une condition de déclenchement de second modèle de réseau neuronal; ainsi qu'un processeur en communication avec la mémoire. Le processeur est configuré pour : effectuer une première tâche de détection d'objet sur les données d'image à l'aide du premier modèle de réseau neuronal; stocker des premières données de sortie de modèle de réseau neuronal dans la mémoire; déterminer si les premières données de sortie de modèle de réseau neuronal satisfont la seconde condition de déclenchement de modèle; et, si les premières données de sortie de modèle de réseau neuronal satisfont la seconde condition de déclenchement de modèle : effectuer une seconde tâche de détection d'objet sur les données d'image à l'aide du second modèle de réseau neuronal.
