L'analyse vidéo, parfois appelée analyse de contenu vidéo ou analyse vidéo intelligente, a récemment suscité l'intérêt des milieux universitaires et commerciaux. L'apprentissage en profondeur est devenu plus largement utilisé et, par conséquent, l'analyse vidéo a permis l'automatisation de processus auparavant réservés à l'homme.

Les progrès récents de l'analyse vidéo ont complètement changé la donne. Des alertes d'embouteillage en temps réel aux systèmes qui étudient les mouvements des clients dans les magasins pour augmenter les ventes. D'autres utilisations plus connues incluent la reconnaissance faciale et le stationnement intelligent.

Bien que ce type de technologie semble fantastique, comment fonctionne-t-il et comment peut-il aider votre entreprise ? Sachons-le ensemble.

Vous découvrirez les principes fondamentaux de l'analyse vidéo et comment elle est appliquée dans le monde réel pour rationaliser les procédures et acquérir des données pertinentes. Et quels facteurs devez-vous prendre en compte lors du déploiement de solutions d'analyse vidéo intelligente dans votre entreprise ?

L'analyse vidéo est une technologie qui utilise des réseaux de vidéosurveillance déjà existants pour extraire des informations consultables, utilisables et quantifiables à partir de contenu vidéo visionné en temps réel ou enregistré. Le logiciel d'intelligence vidéo est alimenté par l'intelligence artificielle et l'apprentissage en profondeur, et il extrait et identifie les objets des vidéos à l'aide de réseaux de neurones profonds entraînés. Ensuite, il classe chaque objet pour permettre une analyse vidéo intelligente, qui comprend la recherche et le filtrage, l'alerte, l'agrégation de données et la visualisation.

L'identification automatique des événements temporels et spatiaux dans les vidéos est l'objectif principal de l'analyse vidéo. Une solution d'analyse vidéo peut identifier les mouvements suspects, les panneaux de signalisation ignorés et l'arrivée inattendue de flammes et de fumée, pour n'en nommer que quelques-uns.

Le concept est simple en théorie : des caméras stratégiquement placées permettent aux opérateurs humains de réguler ce qui se passe dans un espace, comme une pièce ou un espace public. La vidéosurveillance en est un exemple. Les logiciels d'analyse vidéo peuvent apporter une contribution significative en permettant aux utilisateurs de gérer efficacement de grandes quantités de données.

Ces systèmes effectuent généralement une surveillance en temps réel, identifiant les objets, les propriétés des objets, les modèles de mouvement et le comportement liés à l'environnement surveillé. Cependant, l'analyse vidéo peut également être utilisée pour tirer des enseignements des données précédentes en les analysant.

L'analyse vidéo a évolué à partir d'algorithmes conventionnels basés uniquement sur la vision par ordinateur pour combiner de puissantes approches d'apprentissage en profondeur, en partie grâce aux progrès de la recherche en apprentissage en profondeur et à une plus grande disponibilité des données vidéo avec la prolifération des réseaux de caméras vidéo dans le monde.

Le Deep Learning est une branche de l'intelligence artificielle qui consiste à entraîner des machines à reconnaître et à identifier les mêmes données dans de nouveaux ensembles de données en les exposant à de grandes quantités de données étiquetées. L'apprentissage en profondeur imite la façon dont les humains apprennent, permettant aux technologies de reconnaître et d'identifier plus précisément les éléments en fonction d'une plus grande exposition à l'information. Le Deep Learning est rendu possible par une infrastructure matérielle fiable, qui améliore également les performances de traitement et augmente la précision de l'identification, de la catégorisation et de la reconnaissance des objets.

Le logiciel d'analyse vidéo peut être exécuté localement sur chaque caméra, de manière centralisée sur un serveur vidéo ou, dans une configuration hybride, sur du matériel spécialisé en périphérie. Chaque stratégie a ses propres avantages, qui doivent être pris en compte pour chaque application.

• Détection faciale : les visages peuvent être facilement rassemblés, classés, organisés et identifiés pour les enquêtes
• Analyse des événements : là où la surveillance manuelle n'est pas toujours possible, les modèles d'IA localisent et alertent les individus
• Reconnaissance des plaques d'immatriculation : capturez et lisez les plaques d'immatriculation, repérez les véhicules qui enfreignent la loi, automatisez le contrôle d'accès et détectez les infractions aux feux rouges
• Détection d'intrusion : Les installations de haute sécurité et les zones stériles sont protégées par des systèmes de détection d'intrusion
• Comptage et rapports : données sur les visiteurs pour l'optimisation de l'activité ; surveillance des files d'attente pour réduire les temps d'attente des clients
• Gestion du trafic et du stationnement : contrôle efficace du trafic et détection des comportements illégaux aux intersections
• Recherche intelligente de sujet : surveille de nombreuses caméras pour suivre des objets en mouvement tels que des personnes et des voitures
• Détection faciale : trouvez des visages dans de grandes quantités de données à l'aide de la détection faciale. Le nombre d'analystes de données qui doivent scanner pour trouver des suspects est en augmentation. Les visages peuvent être facilement rassemblés, classés, organisés et identifiés pour les enquêtes. Gestion des accès par identification VIP ou liste noire, surveillance des zones à accès restreint et analyse faciale médico-légale.
• Analyse d'événements : analyse de la reconnaissance rapide d'événements, compréhension de ce qui se passe, quand et où, etc. Dans les situations où la surveillance manuelle n'est pas toujours possible, les modèles d'IA localisent et alertent les individus.
• Reconnaissance de plaque d'immatriculation : localisez plus rapidement les voitures volées grâce à la reconnaissance de plaque d'immatriculation. Identifiez et numérisez les numéros de plaque d'immatriculation sur des photos ou des vidéos pour identifier les voitures volées ou non assurées. Capturez et lisez les plaques d'immatriculation, repérez les véhicules qui enfreignent la loi, automatisez le contrôle d'accès et détectez les infractions aux feux rouges.
• Détection d'intrusion : Les installations de haute sécurité et les zones stériles sont protégées par des systèmes de détection d'intrusion, qui surveillent également le périmètre du complexe
• Comptage et rapports : données sur les visiteurs pour l'optimisation de l'activité ; surveillance des files d'attente pour réduire les temps d'attente des clients.
• Gestion de la circulation et du stationnement : contrôle efficace de la circulation et détection des comportements de circulation illégaux aux intersections, autoroutes et routes urbaines, détection des mouvements à contre-sens, excès de vitesse, stationnement illégal, etc. sont tous des exemples de gestion de la circulation et du stationnement.
• Recherche intelligente de sujets : surveille de nombreuses caméras pour suivre des objets en mouvement tels que des personnes et des voitures.

Des algorithmes avancés et l'apprentissage automatique sont utilisés dans l'analyse vidéo pour suivre, examiner et gérer d'énormes quantités de vidéo. Ils convertissent les entrées vidéo en données intelligentes grâce à l'analyse informatique, ce qui facilite la prise de décision.

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Les solutions d'analyse vidéo nous sont très utiles dans l'exercice de nos responsabilités habituelles. Cette technologie a un large éventail d'applications potentielles, car la complexité des applications potentielles a récemment augmenté.

Le domaine de l'analyse vidéo permet des processus à la fois plus efficaces et moins fastidieux pour les humains, ainsi que moins coûteux pour les entreprises. Les exemples incluent les villes intelligentes, les contrôles de sécurité dans les hôpitaux et les aéroports, le suivi des personnes pour les commerces de détail et les centres commerciaux, et les contrôles des personnes dans les villes intelligentes.

Nous espérons que vous avez apprécié la lecture de cet article et que vous savez mieux ce qu'est l'analyse vidéo, comment elle fonctionne et comment vous pouvez l'utiliser dans votre entreprise pour rationaliser les opérations et obtenir des données pertinentes pour une meilleure prise de décision.

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