AV1, Analyse vidéo intelligente

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L’Analyse vidéo intelligente développée au sein de ESI propose une gestion plus efficace des données vidéo tant en exploitation directe qu’en recherche et relecture. Cette solution permet d’affranchir les opérateurs des problématiques de foisonnement incontrôlé des alarmes grâce à l’utilisation de la technologie Deep Learning.

Cette technologie consiste à faire apprendre une tâche précise à un modèle informatique. Les tâches apprises peuvent tout aussi bien être axées sur des images, du son ou du texte, donc toutes les données que nous retrouvons dans le domaine de la vidéosurveillance et télésurveillance. Les performances du Deep Learning atteignent ces dernières années un niveau de précision exceptionnel, souvent supérieur aux performances humaines. Ces modèles sont un ensemble de neurones artificiels qui ont la capacité de continuellement s’améliorer en les alimentant de nouvelles données d’apprentissage.

D’autre part, contrairement aux approches de détection de mouvement classiques, les méthodes Deep Learning sont insensibles aux différents angles de vues que l’on retrouve en vidéosurveillance ainsi qu’à tous types de pollutions atmosphériques (pluie, changements d’éclairage, …) et animales, ce qui limite donc très fortement le nombre de fausses alarmes.

AV1 permet de s’assurer automatiquement du bon positionnement des caméras, de filtrer et d’éliminer les fausses alarmes ainsi que de détecter des comportements habituellement du ressort d’un opérateur humain. AV1 fonctionne comme un opérateur virtuel en se connectant à des sites pour une patrouille vidéo automatique. Grâce à cette solution, un seul opérateur peut surveiller par ronde une multitude de sites différents.

AV1 possède également des fonctionnalités permettant de détecter différentes classes (Personne, Voiture, Chien, Chat, …), de reconnaître des actions humaines (Marcher, Courir, Lever les bras, Être allongé, …), de déterminer des attributs humains (Age, Corpulence, Genre, …) et d’identifier des visages.

Des métadonnées sont associées aux images analysées (attributs, classes détectées) et pourront à l’avenir optimiser la recherche et la relecture de films. L’efficacité des caméras est également accrue puisqu’en l’espace d’une demie seconde, il y a 999 chances sur 1000 de détecter une personne.

Cet axe d’avenir est en perpétuelle amélioration et l’équipe d’ESI en charge du Deep Learning enrichit continuellement AV1 pour permettre d’optimiser la productivité des opérateurs et fiabiliser leur travail. De plus, elle évite l’usage d’autres moyens de levée de doute et limite ainsi les coûts complémentaires induits.

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Publié dans ESI