Intelligence Artificielle – Vidéoprotection

Aujourd’hui, l’intelligence artificielle permet de grandes améliorations en termes de précision quant aux dispositifs de Sécurité. Nous évoquerons dans cet article en quoi celle-ci peut rendre les outils de vidéoprotection plus performants.

IA : Intelligence Artificielle

La technologie de fond utilisée pour les nouveaux dispositifs de sécurité intelligents est l’Intelligence Artificielle : l’IA. On peut la définir comme étant l’ensemble des théories, concepts et des techniques permettant de recréer artificiellement, par le biais de machines ou d’outils, le fonctionnement de l’intelligence humaine.

Deep Learning

C’est quoi ?

  • Une des technologies principales de l’IA
  • Apprentissage profond des machines
  • Technologie basée sur le fonctionnement des connexions faites entre les neurones humains

On ne programme pas des machines, on leur apprend à base d’images réelles, de mises en situation ou encore de comportements, à avoir une capacité d’analyse réelle (bien qu’artificielle) et autonome.

L’IA et la Vidéoprotection

L’Intelligence Artificielle a donc permis de développer de nouvelles technologies d'analyse vidéo intelligentes basées sur des algorithmes d'apprentissage pouvant analyser et détecter les différentes cibles ; si celles-ci correspondent à un être humain, à un animal ou encore à un véhicule. Grâce à cette avancée, il nous est possible de produire des alarmes de plus en plus fiables pour les utilisateurs.

Ces nouveaux dispositifs plus performants évitent le déclenchement de fausses alertes, comme le passage d’un animal ou encore la présence d’intempéries. Il suffit de les paramétrer et de les personnaliser en fonction du besoin de la zone à surveiller.

La différence entre un dispositif de Vidéoprotection standard et un dispositif de Vidéoprotection équipée d’une technologie Deep Learning :

  • Le dispositif standard déclenchera une alarme sonore dès lors qu’une cible en mouvement quelle qu’elle soit entrera dans la zone de surveillance
  • Le dispositif équipé du Deep Learning saura reconnaître les situations pour lesquels il doit déclencher l’alarme. C’est-à-dire qu’elle ne se déclenchera pas face à n’importe quel mouvement pouvant être effectué par la présence d’un animal, de la pluie ou le passage d’un quelconque autre sujet dans la zone de surveillance.

Exemple en cas d’intempéries :

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