L’analyse vidéo automatisé est une solution utilisée par les fournisseurs de sécurité qui offre une infrastructure essentielle destinée à découvrir toute menace ou intrus potentiel, à suivre des personnes ou des objets, à créer des alarmes etc. Cette technologie traite les signaux vidéo numériques à l’aide d’algorithmes spéciaux afin d’exécuter des fonctions liées à la sécurité. L’analyse vidéo peut utiliser des algorithmes fixes, des algorithmes d’intelligence artificielle (IA) ou des systèmes de reconnaissance faciale.
Les algorithmes fixes et les algorithmes d’IA tentent d’obtenir le même résultat, mais à travers des approches très différentes. Un algorithme fixe est conçu pour rechercher un comportement spécifique tel que marcher dans la mauvaise direction, laisser un bagage derrière lui, etc.
Les algorithmes d’IA font de l’analyse comportementale. Ces algorithmes fonctionnent en deux phases. Une première phase dite d’apprentissage où le programme apprend le comportement habituel de la zone surveillée (au travers de la caméra). Puis enfin une phase de détection. Le programme parvient enfin à détecter les comportements suspects et émet une alerte lorsque quelque chose d’inhabituel se produit.
Comment ça marche ?
Le potentiel de l’IA dans l’analyse vidéo basée sur l’apprentissage automatique (Machine Learning) et l’apprentissage profond (Deep Learning) est infini.
Les ordinateurs peuvent simuler un comportement intelligent grâce à des méthodes d’intelligence artificielle. Le Machine Learning, qui est une sous-catégorie de l’IA, est pertinent dans le contexte de l’analyse vidéo et de l’amélioration de la sécurité vidéo.
Le Machine Learning se basé sur des exemples réels pour apprendre et améliorer leurs algorithmes. Ces algorithmes analysent des séquences vidéo ou différentes images afin de créer des metadata, de générer des alarmes etc.
L’avancée la plus récente dans ce domaine est l’évolution du Deep Learning, une sous-catégorie de ML qui fait référence à des algorithmes faits pour imiter les réseaux neuronaux. L’idée est basée sur le système de vision humain et implique des couches complexes et abstraites d’opérations, chaque couche utilisant les informations de la précédente pour parvenir à une conclusion.
En utilisant ces algorithmes analytiques complexes, les modèles DL sont en mesure d’atteindre une grande précision. Ils sont très utiles dans les systèmes de vidéosurveillance car ils peuvent aider à la détection, à la reconnaissance et à la classification de différents types d’objets et de leurs propriétés. Le seul inconvénient pourrait être qu’ils ont besoin de plus d’opérations mathématiques et de puissance de calcul.
Machine Learning et Deep Learning
ML et DL ont besoin d’énormes quantités de données initiales afin d’obtenir de bons résultats. Les données pertinentes de haute qualité sont étudiées dans la phase d’apprentissage de l’algorithme. L’ordinateur analyse des milliers d’images afin de trouver des détails spécifiques qui offriront une plus grande précision dans leurs algorithmes au fil du temps.
Avec les applications vocales telles qu’Alexa ou Siri, nous devons poser des questions très spécifiques pour obtenir une réponse compréhensible et il en va de même avec les systèmes de surveillance.
Il y a encore une grande différence entre ML et DL cependant. Le Machine Learning nécessite l’intervention d’un développeur pour définir les paramètres en fonction du résultat souhaité. Contrairement au Deep Learning, qui sait identifier les attributs des objets de manière automatique grâce à sa phase de d’apprentissage et est capable d’établir des paramètres sans aucune intervention humaine.
Principaux avantages de l’analyse vidéo
L’analyse de la vidéosurveillance aide les organisations à la recherche dans de grandes quantités de données enregistrées lors d’événements spécifiques, la classification d’objets ou de véhicules, les alertes basées sur la reconnaissance faciale, les alarmes intelligentes etc. Cela peut aider à prévenir ou à résoudre la criminalité, à identifier les risques et les menaces, à alerter en cas de danger ou d’accident et à de nombreuses autres choses utiles qui nous rendent, nous et nos entreprises, plus sûres.
Cette technologie peut être mise en œuvre facilement dans vos systèmes de vidéosurveillance actuels, mais nous devons garder à l’esprit qu’il nécessite des images de haute qualité et une grande quantité de données afin d’obtenir une bonne précision algorithmique.
Les nouveaux périphériques embarquent des applications qui s’exécutent directement sur les caméras. Les principaux avantages de ceux-ci sont:
- Économiser de la bande passante, car seules les données nécessaires seront transférées hors de la caméra;
- Économiser sur le matériel côté serveur;
- Des analyses précises, car la vidéo est analysée avant la compression, en pleine qualité.
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Source d’informations: axis.com, sciencedirect.com
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