Dallmeier analyse comment la technologie vidéo devient de plus en plus intelligente

Le fabricant allemand Dallmeier detalla cómo la videovigilancia, la analítica de vídeo, especialmente basado en IA, cobra cada vez más importancia en su aplicación en empresas de todo tipo y sectores.

Las tecnologías de videoseguridad se están alejando cada vez más de la ‘vigilancia clásica’ acercándose a los sistemas inteligentes, subrayan desde Dallmeier. A través de un análisis de vídeo eficiente y el uso de la IA, las cámaras y los sistemas de gestión ya no se limitan a proporcionar imágenes, sino que apoyan activamente al usuario en su trabajo.

En la videovigilancia, la analítica de vídeo va cobrando más y más importancia. La technologie, particularmente en el analyse vidéo basée sur l'IA, se está desarrollando rápidamente: además de la preservación de las pruebas ópticas, les utilisateurs disposent de plus d'options pour l'analyse automatique ou semi-automatique des données d'image grâce à cette technologie.

L'homme 'freine'

Une analyse des événements en vidéosurveillance peut être effectuée en direct, Par exemple, lorsqu'on contrôle des lieux publics ou, a posteriori, au cas où ils devraient se limiter aux événements entourant un crime.

Traditionnellement, l'évaluation et l'appréciation des images vidéo étaient et sont toujours réalisées par des humains, c'est à dire, par un opérateur dans un centre de surveillance. Comme le soulignent depuis Dallmeier, le défi ici est que lorsqu'une personne analyse une vidéo, elle ne peut le faire qu'à vitesse normale (et non en mode accéléré). Analyser plusieurs vidéos en parallèle semble également très difficile.

L'IA 'assiste'

Si l'on va analyser les enregistrements de dizaines ou de centaines de caméras, possiblement sur plusieurs jours voire semaines, les processus purement 'humains' atteignent rapidement leurs limites de performance, tant en termes de ressources humaines disponibles que, bien sûr, de coûts.

Aujourd'hui, il existe dans l'analyse vidéo un logiciel qui soutient activement les chercheurs et les services d'urgence. Dans ce processus, la technologie de l'intelligence artificielle est de plus en plus utilisée.

En principe, les caméras sont très adaptées comme 'capteurs optiques' pour capter de telles données analytiques: il existe à peine de meilleures manières d'extraire des contextes complexes, avec relativement peu d'effort, une grande variété de données que celles fournies par une image vidéo. Les enregistrements, comme preuve devant les tribunaux, Par exemple, sont inclus.

Les possibilités de l'analyse vidéo assistée par IA sont variées: l'‘analyse de foule’ pour compter le nombre de personnes ou d'objets, Par exemple, pour garantir la sécurité lors de grands événements ou pour ouvrir un autre guichet à l'aéroport s'il y a trop de passagers en attente.

La ‘détection de bateaux’ permet la reconnaissance de petites embarcations pour la prévention d'attaques terroristes ou la sécurité dans les ports et les raffineries avec port pétrolier.

Les dites des techniques de ‘recherche intelligente’ aident à trouver des personnes ou des objets en fonction de certaines caractéristiques, comme la couleur des vêtements extérieurs, y varios sistemas de ‘detección de intrusión’ mejoran la protección de propiedades al distinguir entre falsas alarmas y peligros reales.

Protection périmétrique

La vigilancia de franjas estrechas a lo largo de perímetros, como vallas, edificios o calles, a menudo denominadas ‘zonas estériles’, es uno de los requisitos más exigentes para la seguridad física.

Jusqu'à maintenant, les systèmes vidéo, líderes particularmente en entornos de alta seguridad, muchas veces no cumplían las expectativas de los usuarios: un rendimiento de detección insatisfactorio, muchas falsas alarmas y, avant tout, una fácil manipulación para eludir el análisis son desventajas mencionadas frecuentemente.

Entre otras carencias se incluyen la baja calidad de imagen y los elevados costes de infraestructura, especialmente debido al gran número de dispositivos de vídeo necesarios. El nuevo sistema de cámara Panomera S4 Perimeter de Dallmeier, soluciona este problema.

Spécifiquement, Panomera S4 Perimeter está dotada de una red neuronal entrenada específicamente para la protección perimetral y detecta de manera fiable personas con posturas corporales inusuales (encorvadas, en cuclillas o tumbadas), y patrones de movimiento (très lentement, très rapidement, en rampant).

También detecta a personas con ropa de camuflaje, como Camouflage Central Europe, British Smock o Ghillie de manera fiable. La avanzada aplicación IA para la detección de sabotaje soporta el reconocimiento de intentos de manipulación que se esperan típicamente en un perímetro.

En plus des méthodes classiques comme tourner, flouter, asperger et couvrir la caméra ou l'éclairage IR, también se detecta fiablemente el deslumbramiento del dispositivo con un puntero láser, una linterna o una luz estroboscópica.

En plus, ils détectent et signalent les manipulations indirectes par nébulisation délibérée de la zone de détection à l'aide de pyrotechnie, comme des grenades de fumée ou des fumigènes. La combinaison des deux techniques d’évaluation fournit une détection optimale des tentatives d’intrusion avec un taux très faible d’erreurs et de fausses alertes.

Cas pratique: CTH Herne

Située en Allemagne, Container Terminal Herne (CTH) a misé dans ses installations sur une combinaison des caméras brevetées de capteurs multifocaux Panomera et d'une analyse vidéo basée sur l'IA pour protéger une surface d'environ 80.000 m² (plus de données sur Sécurité numérique).

L'analyse vidéo basée sur l'IA agit comme un système d'assistance; Par exemple, elle ne transmet que les alarmes vérifiées à une centrale de réception d'alarmes externe. Par ici, les opérateurs ont moins de charge, et la protection renforcée contre le vol ainsi que la couverture d'assurance augmentée rendent le site plus attractif pour les clients existants et nouveaux.