Avec ses technologies d’intelligence artificielle (IA) implantées sur ses caméras, Vivotek offre une fonction d'auto-calibrage. Objectif : apprendre à connaître la scène et calibrer l'algorithme pour une extraction optimale des attributs des personnes et des véhicules. De quoi analyser les métadonnées au lieu des images afin de réduire l’analyse de plusieurs heures à quelques secondes.
Ces dernières années, l’accroissement des capacités de calcul des microprocesseurs a rendu abordables aux systèmes embarqués les modèles d’apprentissage profond (Deep Learning). Résultat, grâce à cette technologie d’intelligence artificielle (IA), certaines caméras de vidéosurveillance en réseau savent désormais analyser des scènes complexes en temps réel, extraire les caractéristiques des personnes et des véhicules, telles que la couleur, et catégoriser chaque sujet. Tel est, en tout cas, le credo du taïwanais Vivotek, filiale de Delta Group Company.
Avec la technologie Deep Search, la recherche s’effectue d’abord dans les métadonnées. © Vivotek
Un NVR basé sur Linux
De fait, sa technologie Deep Search s’exécute à bord de la caméra afin de fournir des données exploitables aux enquêtes vidéo. Puis ses algorithmes tournent sur l’enregistreur vidéo réseau (NVR) de la série ND, basée sur Linux, le système d’exploitation libre et standard. Ensuite, Vivotek décline sa technologie d’IA non seulement sur son propre serveur Vast Security Station et sur Vortex VSaaS Cloud solution, sa propre plateforme Vidéo accessible dans le Cloud mais aussi sur la plateforme ouverte XProtect de Milestone.
Des heures de vidéo analysées en quelques secondes
En clair, la recherche approfondie commence avec Vision Object Analytics, une analyse vidéo qui mise sur le Edge Computing en extrayant en temps réel dans toutes les caméras connectées au système les attributs des personnes et des véhicules qui sont transmis sous forme de métadonnées à la plateforme vidéo. Pendant l’investigation vidéo, l’opérateur sélectionne alors les attributs qui l’intéressent. De son côté, le système va fouiller dans ces métadonnées, sans regarder dans les images. Ce qui accélère de façon significative la vitesse de recherche. C’est de cette manière que le temps de recherche des séquences pertinentes se réduit de plusieurs heures à quelques secondes.
Ici, l’IA discrimine les attributs pour ne trouver dans les différentes caméras que les hauts rouges. © Vivotek
Corréler les résultats de recherche entre les différentes caméras
Autre défi, la recherche au sein d’un réseau de 70 caméras de toutes les personnes portant, par exemple, un haut rouge générait jusqu’à présent des centaines de résultats plus ou moins pertinents. Ce qui alourdissait la charge de l’opérateur pour les discriminer. Pour remédier à ces monceaux d’images, Vivotek a corrélé les résultats de la recherche entre les différentes caméras et les différents lieux. D’un simple clic sur une image, le système trouve les silhouettes similaires dans toutes les caméras. De quoi rendre la recherche simple et intuitive.
Des caméras qui s’auto-calibrent
La mise en œuvre de l’IA de Vivotek réduit au minimum l’intervention des agents du PC de sécurité ou du centre de télésurveillance car il n’est pas nécessaire de calibrer manuellement la caméra ou de mesurer sa position. De même, il n’y a pas de logiciel supplémentaire à installer.Grâce à sa fonction d’auto-calibration, la caméra va apprendre la scène et à calibrer l’algorithme pour obtenir le résultat d’analyse des personnes et des véhicules voulu. Ainsi dopée à l’IA, la caméra commence à s’auto-calibrer dès sa mise sous tension et réapprend la scène si le champ de vision change. En s’appuyant sur l’enregistreur vidéo sur IP et le système de gestion vidéo de Vivotek, les métadonnées de Vision Object Analytics sont instantanément transmises au système. Le NVR et le VMS de la marque sont conçus pour prendre en charge nativement les métadonnées de Vision Object Analytics dès leur sortie de l’emballage. C’est du Plug & Play.
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Erick Haehnsen
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