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MC2 Technologies a mis au point une solution de contrôle des foules qui permet de détecter les objets constituant une menace. Contrairement à la fouille corporelle, cette solution fonctionne à distance grâce à une caméra passive.
À l’approche des Jeux olympiques et paralympiques d’été 2024 à Paris (JOP Paris 2024), la capitale s’apprête à recevoir plus de 13,5 millions de visiteurs. Pour sécuriser ces événements sportifs, les autorités françaises ont labellisé MM-IMAGER, une solution de détection des objets et des menaces conçue par MC2 Technologies. Grâce à l’intelligence artificielle combinée à une caméra passive, cette solution repère un objet dangereux caché sur un individu sans nécessiter l’utilisation d’un rayonnement. Elle repère notamment les drogues, les liquides explosifs ou encore les armes.
Grâce à sa caméra de détection des micro-ondes naturelles, MM-Imager peut détecter des objets cachés sur un corps en mouvement.
© MC2 Technologies
Une technologie de détection à distance
Il s’agit d’une solution dédiée à la détection et l’identification des menaces durant les grands événements, dans les ERP ou encore les infrastructures sensibles. La solution permet notamment le contrôle des foules en évitant la fouille corporelle grâce à une technologie de détection à distance. De quoi abolir ce type de contrôle intrusif et anxiogène.
Détection des micro-ondes naturelles
Pour cela, MM-Imager embarque une caméra capable de détecter les micro-ondes naturelles qui sont émises par les objets et le corps humain. Une technologie qui lui permet notamment de repérer un objet caché sur un corps en mouvement. Mais aussi d’en déterminer sa nature, par exemple s’il est métallique ou non. Ensuite, les menaces apparaissent sur un écran grâce à des algorithmes de traitement d’image développés sur-mesure.
Le système peut détecter la présence de drogue, d’explosif ou encore d’armes.
© MC2 Technologies
Des algorithmes basés sur le Deep Learning
Grâce à l’intelligence artificielle, MM-Imager peut reproduire un raisonnement pré-établi et le répéter avec un niveau de détection constant. Plus loin encore, les algorithmes se servent du Deep Learning pour affiner leurs performances de détection. Grâce à cette méthode d’apprentissage, plus ils voient d’objets, plus ils peuvent les comprendre et les analyser. À terme, MC2 Technologies souhaite étendre son champ de détection à un plus grand nombre d’objets.
Une solution mobile
Faciles à installer, les MM-Imagers peuvent se combiner et travailler en parallèle avec un centre de contrôle à distance commun. Ce dernier peut ainsi contrôler jusqu’à deux unités et afficher leurs données simultanément. Enfin, le système est disponible en version SACOP : installé dans un container, il représente une solution mobile pour sécuriser les événements et zones de façon temporaire.
Ségolène Kahn
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