Applications d'analyse vidéo et d'IA avec garantie de pérennité

Dans cet article, écrit par Dallmeier, il est voulu de montrer comment les personnes qui prennent les décisions peuvent éviter des erreurs coûteuses. Il est mis en évidence comment une bonne qualité d'image équivaut à une qualité optimale des données.

La technologie vidéo se développe rapidement. En plus de l'assurance optique des preuves, les autorités et la police disposent de plus en plus de possibilités pour l'analyse automatique ou semi-automatique des données d'image.

Il n'est pas toujours facile de maintenir une vue d'ensemble ici, puisque de nouvelles solutions font continuellement irruption sur le marché et que de nombreux systèmes sont encore en phase de recherche et d'expérimentation.

Dans cet article, écrit depuis Dallmeier, il est voulu de montrer comment les personnes qui prennent les décisions peuvent éviter des erreurs coûteuses. Y lo más decisivo no son ni siquiera los propios sistemas de análisis.

Análisis de imágenes de vídeo: muchas posibilidades

En principe, las cámaras sirven como ‘sensores ópticos’ para la captación de datos de análisis. No existe mejor manera de extraer distintos tipos de datos de contextos complejos con relativamente poco esfuerzo que una imagen de vídeo.

Las posibilidades que ofrece el análisis de vídeo son múltiples: análisis de multitudes, para el conteo de personas u objetos; búsqueda de apariencia, para encontrar personas basándose en determinadas características; diversos sistemas de detección de intrusión, para la protección de áreas estériles, como por ejemplo en el ámbito de estadios, dans le périmètre des infrastructures critiques ou dans beaucoup d’autres.

La plupart des systèmes fonctionnent actuellement avec une classification des objets basée sur des réseaux neuronaux, dans le langage courant fréquemment assimilés aussi à l’Intelligence Artificielle.

Quality In, Quality Out: la qualité d’image définissable est décisive

Mais avec tout l’enthousiasme, très souvent, on sous-estime l’importance de la qualité d’image. Dans de nombreux cas, il est commis l’erreur de considérer et d’évaluer uniquement le système d’analyse et non la solution globale.

Et ainsi, beaucoup d’utilisateurs sont déçus car ils ont simplement installé quelques caméras et, puis, se contentent de laisser tourner quelques analyses sur les images obtenues de cette manière.

Cependant, conforme à l'ancienne règle Quality In, Quality Out, la qualité des résultats d'analyse peut être, naturellement, seulement aussi bonne que la qualité de l'image et, par conséquent, la qualité des données d'entrée.

La qualité de l'image est définie comme « pixel par mètre (px/m)dans la norme DIN EN 62676-4 et est le paramètre essentiel pour chaque système vidéo. En fonction de l'exigence, Par exemple, 62,5 px/m pour une détection d'objets ou de personnes basée sur l'IA ou 250 px/m si l'on souhaite une admissibilité presque certaine devant les tribunaux, en garantissant l'identification des visages capturés.

Planification correcte et technologies appropriées

La clé du succès, par conséquent, est de fournir, pour une forme d'analyse déterminée comme peut l'être la différenciation des personnes et des véhicules, la valeur minimale requise dans toute la zone à capter, de manière fiable. Cela n'est possible, que si le fabricant dispose des outils et systèmes de planification adéquats ainsi que du savoir-faire et des experts pour réaliser ces planifications.

En plus, des technologies de caméras conçues pour fournir ces résolutions minimales même sur de grandes surfaces sont nécessaires. Même les caméras mégapixels à ultra haute résolution atteignent, avant tout, dans les zones les plus éloignées de l'image, leurs limites rapidement ou, autrement dit, elles ne sont pas rentables sur de grandes zones.

Caméras PTZ, fondamentalement, elles ne sont pas adaptées à l'analyse de contextes complets car elles ne se concentrent que sur une partie déterminée de la zone et servent avant tout pour l'observation vidéo active.

Les systèmes modernes, les soi-disant systèmes de capteurs multifocaux, dans lesquels plusieurs capteurs de différentes distances focales sont combinés en un seul système, permettent une résolution minimale définissable avec précision sur toute la surface à capturer, même dans de grands contextes spatiaux, oui, C'est pourquoi, représentent dans la plupart des cas également l'approche la plus économique.