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Hanwha Techwin IA apprentissage profond

Uri Guterman, directeur des produits et du marketing de Hanwha Techwin Europe, explica por qué la inteligencia artificial con aprendizaje profundo ya no es una tecnología emergente que solo se usa en videovigilancia.

Sauf si vous avez récemment participé à des projets de Vidéosurveillance qui impliquent intelligence artificielle (Lla) Avec l’apprentissage profond (l’apprentissage profond), vous avez peut-être l’impression que la technologie est trop coûteuse pour être déployée dans d’autres applications non haut de gamme.

Avec l’introduction d’une nouvelle génération de caméras abordables intégrant déjà l’IA avec l’apprentissage profond les choses ont beaucoup changé. Cependant, le jargon associé à la technologie, tels que les réseaux neuronaux artificiels et l’apprentissage automatique, pourrait donner l’impression que les possibilités de la technologie vont bien au-delà de ce dont la plupart des utilisateurs ont besoin pour tirer le meilleur parti de leurs solutions de vidéosurveillance.

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Suppression des fausses alarmes

C’est aussi loin d’être le cas, car la plupart des situations dans lesquelles des caméras avec AI pourraient être installées seront celles où il existe un besoin fondamental de résoudre l’ancien problème des fausses alarmes, très habituel dans l’industrie de la sécurité électronique depuis des décennies.

En d’autres termes,, l’analyse vidéo basée sur l’IA avec l’apprentissage profond ignore le bruit vidéo, les feuilles d’arbres se déplaçant, les nuages qui se déplacent et les animaux.

En bref,, tout ce qui pourrait normalement être la cause de fausses alarmes lorsque des capteurs ou une technologie de détection de mouvement standard sont utilisés pour détecter l’activité, car ils n’ont pas été conçus à cette fin.

Ce niveau plus élevé de performance de l’analyse vidéo basée sur l’IA avec l’apprentissage profond signifie que les opérateurs de la salle de contrôle et le personnel de sécurité peuvent se concentrer sur la réponse aux incidents et aux urgences réels, et ne pas perdre de temps et d’efforts dans de fausses alarmes.

Plus une extrême précision, l’apprentissage profond permet également aux opérateurs de rechercher des caractéristiques et des attributs spécifiques, y compris le groupe d’âge et le sexe d’une personne, si vous portez des lunettes, chapeau ou sac à main.

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Facile à utiliser et à configurer

Avec tous les éléments intelligents déjà intégrés dans les caméras aiy il n’y a rien de compliqué à installer, configuration et utilisation de l’intelligence artificielle avec l’apprentissage profond. Comme ça, les intégrateurs de systèmes pourront appliquer cette technologie à pratiquement n’importe quel projet de vidéosurveillance.

L’IA est prête à fonctionner dès l’installation de la caméra, bien qu’il offre la possibilité de se personnaliser pour répondre aux exigences opérationnelles de l’utilisateur final et qu’il n’est pas nécessaire que celui-ci ait un niveau technique profond. Cependant, nous donnerons une perspective technologique.

Commençons par l’apprentissage profond, qui fait partie de l’apprentissage automatique et est un moyen d’atteindre l’IA en formant une machine à effectuer des tâches basées sur un grand nombre d’exemples.

Pour l’obtenir, l’apprentissage profond utilise des réseaux neuronaux artificiels profonds, ou de plusieurs couches, qui sont essentiellement des modèles mathématiques inspirés par le cerveau humain.

Le fait qu’ils soient profonds les rend très appropriés pour résoudre des problèmes complexes, tels que l’identification et la reconnaissance d’objets et d’événements dans des séquences vidéo brutes, avec une très grande précision.

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À titre d’exemple, pour établir correctement le sexe d’une personne, des ingénieurs experts en R & D sont nécessaires pour concevoir, enseigner et valider un réseau d’apprentissage profond qui, pendant la phase de formation, utilise une base de données de millions de visages correctement sélectionnés, chacun est étiqueté avec son vrai sexe connu.

Après plusieurs jours de formation par nos ingénieurs, le réseau neuronal est prêt à être opérationnel et est susceptible d’avoir une précision approximative du 98%, qui est à peu près la même que la capacité des êtres humains à faire la même tâche.

Les techniques d’IA avec l’apprentissage profond offrent des performances beaucoup plus élevées que les analyses vidéo plus traditionnelles. Ces derniers utilisent généralement la détection de mouvement et ne sont pas assez avancés pour détecter les objets statiques (comme des véhicules stationnés) ou résoudre les problèmes liés au bruit vidéo, la pollution lumineuse des phares ou des ombres en mouvement, qui sont à l’origine de fausses alarmes.

La performance de l’analyse est tout aussi impressionnante dans les environnements où il y a des mouvements rapides ou très occupés, ce qui améliore la recherche de preuves d’experts et accélère les enquêtes.

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Pour ces raisons et d’autres, peut-être est-il inévitable que l’IA avec l’apprentissage profond remplacer progressivement l’analyse vidéo traditionnelle dans la plupart des applications, et en particulier celles qui souffrent le plus de fausses détections.

L’IA avec l’apprentissage profond est particulièrement adaptée aux applications nécessitant un degré de sophistication plus élevé que celui offert par l’analyse vidéo traditionnelle.

Par exemple,, permet aux commerces de capturer et d’appliquer l’intelligence d’affaires pour l’âge et le sexe des personnes, de manière à permettre une analyse individualisée de la démographie des clients et, ce faisant, mieux comprendre le comportement des clients et les habitudes d’achat.

Il convient de noter que l’intelligence artificielle avec l’apprentissage profond a apporté une contribution précieuse au cours de la dernière année, car il a été au cœur des applications de détection de masques, mesure de distance et surveillance de l’occupation.

En plus d’aider à lutter contre les activités criminelles, il existe d’innombrables façons dont l’analyse vidéo de l’IA avec l’apprentissage profond intégré dans les caméras peut aider les entreprises à améliorer la productivité et à fonctionner en toute sécurité dans un monde touché par la pandémie.

Avec la disponibilité récente de caméras économiques équipées de cette technologie, les utilisateurs peuvent maintenant s’attendre à un retour sur investissement élevé, indépendamment de la façon dont ils tirent parti de la technologie.

Uri Guterman, directeur des produits et du marketing chez Hanwha Techwin EuropeUri Guterman

Directeur des produits et du marketing de Hanwha Techwin Europe

 

 

 

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Par • 21 Juin, 2021
• Section: Contrôle des systèmes, Tribunes