29/02/2024
Dès à présent, en vidéosurveillance, les applications intelligentes sont une réalité porteuse de multiples avantages. Le secteur, initialement orienté sur la protection des personnes et des biens, connaît une véritable révolution. Les caméras numériques et les logiciels de gestion vidéo dotés d’IA élargissent le potentiel des systèmes et des services associés.
La vidéosurveillance dite intelligente — voire augmentée — devient une solution de collecte d’informations précieuses. Les éléments recueillis permettent d’améliorer avec pertinence les opérations commerciales et organisationnelles. Son utilisation bénéficie alors aux populations, aux entreprises, aux gouvernements et aux institutions.
Ce présent article a ainsi pour objectif de vous permettre de mieux connaître son fonctionnement et les applications de ces innovations. Découvrez comment un système de vidéosurveillance analytique, basé sur l’IA, peut vous aider à développer l’efficacité et les performances de votre organisation.
Dans un système de surveillance vidéo intelligente, l’intelligence artificielle est intégrée de manière à passer inaperçue. Rien ne semble indiquer que les caméras numériques du dispositif exploitent l’IA. Pourtant, aujourd’hui le rôle de l’IA améliore les performances et la productivité d’une solution de sécurité de manière inédite. Cette technologie puissante permet d’agir de manière optimisée. Elle offre une protection maximale des personnes et des biens :
Les solutions développées pour les caméras IP progressent très rapidement et ouvrent donc, naturellement, le champ des possibles à d’autres usages. L’innovation semble infinie. L’objectif global des nouvelles technologies basées sur l’intelligence artificielle (IA) est d’automatiser des processus ou des tâches auparavant exécutées par l’homme. Au quotidien, le grand public profite déjà de nombreux procédés intelligents au travers de l’Internet des Objets (IoT). Des millions de personnes bénéficient de leurs avantages, sans connaître les dessous de leur fonctionnement.
Ce constat est inévitable pour les utilisateurs de systèmes de vidéosurveillance. Au regard des nouvelles applications intelligentes offertes par les caméras IP, une meilleure compréhension du rôle de l’IA et du Big Data se révèle incontournable. La maîtrise de ces fonctionnalités innovantes promet de nouvelles opportunités et constitue, dès lors, un enjeu majeur pour l’avenir de la plupart des secteurs d’activités.
L’intelligence artificielle désigne des systèmes capables d’exécuter des activités analytiques. Ils imitent la réflexion humaine comme l’apprentissage, le raisonnement ou la résolution de problèmes. Dans la vidéosurveillance IP, les technologies du Big Data permettent d’utiliser les données extraites des images captées par les caméras pour augmenter la qualité des opérations.
Mining, Machine Learning et Deep Learning sont directement intégrés dans les dispositifs vidéo. Dissimulés dans les composants matériels embarqués des caméras numériques – hardware – ou dans les serveurs, ces programmes intelligents assurent automatiquement l’exploitation et l’analyse des images. En examinant chaque situation de manière optimale, ils offrent une prise de décision guidée et éclairée.
Le Data Mining est traduit en français par « forage de données ». Ce processus d’extraction de connaissances est réalisé à partir de données massives. Cette exploration a pour objectif d’identifier des relations entre les datas, afin de les transformer en informations utiles. Cette analyse automatique permet de régler rapidement des incidents qui, auparavant, nécessitaient beaucoup de temps pour être résolus manuellement.
En vidéosurveillance intelligente, cette méthode consiste à traiter des milliers de datas issues des images fournies par les caméras. Ce processus large est alors composé de plusieurs phases :
La classification issue de l’analyse de la data permet la reconnaissance des différents éléments dans une image. Cette solution évite de nombreux calculs dans le processus d’association opéré par le système de surveillance. L’objectif principal est d’identifier des cibles précises de manière automatique dans une scène. Ainsi, les informations de la vidéo deviennent automatiquement des données consultables, quantifiables et exploitables.
L’algorithme décèle les composantes significatives au sein d’un volume massif de datas, pour optimiser leur analyse et leur utilisation. Cette technologie a permis, par exemple, de créer des applications telles que le comptage de personnes, la lecture automatique de plaques d’immatriculation (LAPI). Citons également la reconnaissance de véhicules avec des données multiples : forme, marque, modèle, vitesse, sens de déplacement.
Le Machine Learning – ou apprentissage automatique – confère aux ordinateurs et aux objets connectés (IoT) la capacité « d’apprendre ». Cette technique de programmation informatique repose sur un algorithme qui adapte la méthode de manière automatique. Il s’appuie sur les retours faits par l’homme. Le dispositif est ensuite alimenté par des données structurées et catégorisées.
Dans le cadre de la vidéosurveillance, les systèmes dotés d’applications de Machine Learning optimisent les fonctionnalités et les possibilités. Ces systèmes autoapprenants offrent une puissance d’investigation qu’un œil humain ne pourrait pas atteindre. Ils sont capables de reconnaître et d’analyser des scènes, des objets suspects qu’un opérateur n’aurait peut-être pas détectés.
Dès lors, grâce à leurs fonctionnalités, il va être possible, par exemple, de Catégoriser un objet, Signaler un regroupement de personnes, Identifier un humain, Déceler un stationnement gênant ou non-autorisé, etc
Les données d’entraînement constituent la base du processus d’enrichissement. Elles permettent de comprendre comment classer de nouvelles données similaires, pour exécuter les actions paramétrées. Un programme de Machine Learning ne suit pas d’instructions, mais assimile un raisonnement à partir de l’expérience. Par conséquent, ses performances s’améliorent au fil de son apprentissage, à mesure que l’algorithme est exposé à davantage de données.
Ces fonctionnalités intelligentes effectuent un monitoring en temps réel.
Elles alertent sans délai d’un événement, et ce uniquement quand celui-ci est pertinent. C’est un véritable gain de temps et de précision. Le Machine Learning augmente considérablement la réactivité dans les opérations de surveillance.
Parallèlement, il transforme et accélère les processus d’investigation. Lorsqu’un élément clé doit être retrouvé parmi des heures d’enregistrement, celui- ci est détecté en un temps record. Le moteur de recherche intégré permet ainsi d’obtenir le résultat d’une requête détaillée, sans avoir à visionner des heures d’images inutiles. A suivre….
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