Introduction à la vidéo-surveillance et à la recherche par attributs
La vidéo-surveillance joue un rôle central dans la sécurité moderne. Elle enregistre l’activité aux points d’entrée, aux périmètres, dans les espaces publics et sur les infrastructures critiques. Les équipes de sécurité l’utilisent pour surveiller, vérifier et intervenir. Cependant, les méthodes traditionnelles de revue obligent les opérateurs à parcourir des heures de vidéos enregistrées. Cela ralentit la réponse. Cela fait aussi perdre un temps précieux lorsqu’un incident nécessite une attention rapide.
La recherche par attributs change la donne. La recherche par attributs utilise l’IA pour retrouver des personnes et des objets à partir de détails descriptifs. Par exemple, les opérateurs peuvent rechercher une veste rouge, un chapeau ou un sac à dos précis. Le système peut rechercher par visage ou par couleur de vêtement et identifier une personne d’intérêt à travers des caméras connectées. Cela permet d’accélérer les enquêtes. Par exemple, la mise en œuvre d’une recherche basée sur les attributs peut réduire le temps de revue manuelle jusqu’à 70 % selon des analyses sectorielles.
Techniquement, la recherche par attributs s’appuie sur la classification d’objets et l’extraction de métadonnées. Elle convertit la vidéo en descriptions indexables. Ensuite, les opérateurs peuvent rapidement localiser des extraits correspondant aux descriptions de témoins. Cela rend les séquences vidéo consultables de la même manière que les humains raisonnent sur les événements. À grande échelle, une telle recherche évite la nécessité de regarder des heures de séquences. À la place, les équipes filtrent par attributs tels que la couleur des vêtements, le genre, les accessoires et le comportement. Le résultat est des recherches plus précises et une résolution des incidents plus rapide.
L’apprentissage profond alimente cette capacité. Comme le note une large revue, « les techniques d’apprentissage profond ont révolutionné l’analyse vidéo en permettant l’extraction automatique de caractéristiques et le traitement en temps réel » source. Ainsi, les modèles d’IA peuvent détecter des visages, des plaques d’immatriculation et la couleur des véhicules dans des scènes complexes. Ils peuvent également s’adapter aux variations d’éclairage et aux largeurs de champ. En pratique, visionplatform.ai aide les opérateurs en transformant des caméras et des systèmes VMS existants en systèmes opérationnels assistés par IA. La plateforme rend l’intelligence vidéo consultable, exploitable et explicable. En conséquence, les salles de contrôle passent d’une surcharge de détections brutes à un contexte clair et un soutien à la décision.
Exploiter les flux des caméras et la classification d’objets
Les caméras constituent la base de tout flux de travail de recherche par attributs. Le choix des bons types de caméras est important. Les caméras IP offrent un déploiement flexible sur les réseaux. Les caméras PTZ et dômes fournissent des fonctions de panoramique-inclinaison-zoom pour une observation ciblée. Les caméras dôme conviennent bien aux terminaux encombrés parce qu’elles offrent une large couverture avec un format discret. La résolution compte aussi. Une résolution plus élevée fournit plus de pixels par sujet. Cela améliore la reconnaissance faciale, la détection de véhicules et la capture de plaques d’immatriculation. Pourtant, les modèles d’IA modernes peuvent extraire des attributs à partir de flux modestes. Des serveurs en périphérie (edge) ou un serveur central peuvent les traiter.
La classification d’objets identifie les véhicules, les visages, les bagages et les objets abandonnés. Des modèles de classification d’objets avancés étiquettent chaque extrait avec des métadonnées. Ensuite, les opérateurs peuvent filtrer par personnes et véhicules ou par type et couleur de véhicule. Par exemple, une recherche de véhicules d’intérêt peut correspondre à une couleur de véhicule spécifique ou à des plaques d’immatriculation. Cette étiquetage réduit le besoin d’inspecter manuellement les vidéos enregistrées. À la place, les équipes utilisent des filtres par attributs pour restreindre les résultats en quelques minutes.
Le déploiement des caméras influe sur le stockage et la bande passante. Les flux haute résolution nécessitent plus de capacité d’enregistreur et de débit réseau. Le stockage dans le cloud peut monter en charge, mais de nombreuses organisations préfèrent des serveurs sur site pour des raisons de conformité et de latence. visionplatform.ai prend en charge à la fois les déploiements sur site et les déploiements évolutifs sur serveur. Cette conception permet aux sites de conserver la vidéo dans leur environnement tout en bénéficiant d’un traitement avancé par IA. Par conséquent, les organisations évitent une exposition cloud inutile tout en tirant parti de l’analytique en périphérie et des serveurs centraux. En pratique, un choix de caméras adapté, une compression intelligente et un enregistrement sélectif réduisent les coûts et optimisent les opérations.
Enfin, les caméras connectées apportent un contexte continu. Lorsqu’elles sont combinées avec la classification d’objets, elles créent des enregistrements consultables sur l’ensemble des caméras. Cela facilite l’identification rapide des déplacements suspects, le suivi d’une personne à travers plusieurs champs de vision et la reconstitution des chronologies d’incident. Pour ceux qui s’intéressent aux déploiements aéroportuaires, consultez nos applications pour la détection de personnes dans les aéroports et la détection et classification des véhicules dans les aéroports pour des conseils pratiques.
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Recherche intelligente pilotée par l’IA pour les CCTV
L’IA alimente la recherche intelligente via des modèles d’apprentissage profond et des pipelines d’inférence adaptés. Les réseaux neuronaux convolutionnels et les modèles de vision basés sur des transformers extraient des caractéristiques à grande échelle. Ces modèles alimentent des analytiques vidéo assistées par IA qui étiquettent les visages, les vêtements, les accessoires et les comportements. Ils prennent également en charge la recherche par visage et par plaques d’immatriculation. Par exemple, l’IA peut signaler une personne qui traîne en zone ou un individu non autorisé près d’une sortie restreinte. Le système peut alors créer une alerte et envoyer une notification à un opérateur.
La recherche intelligente peut s’exécuter en temps réel en périphérie ou sur un serveur central. Le traitement en temps réel garantit que les alertes arrivent au fur et à mesure que les incidents se déroulent. Les modèles en temps réel peuvent s’exécuter sur des GPU ou des dispositifs compacts comme les NVIDIA Jetson. À l’inverse, le traitement cloud convient aux analyses historiques à grande échelle pour les revues médico-légales. visionplatform.ai combine les deux approches. Nous exécutons un modèle de langage visuel (Vision Language Model) sur site pour transformer la vidéo en descriptions lisibles par des humains. Ensuite, VP Agent Search permet aux opérateurs de rechercher les vidéos enregistrées, les événements et les chronologies à l’aide de requêtes en texte libre. Cela rapproche l’intelligence vidéo consultable de la manière dont les humains pensent.
L’apprentissage continu maintient les modèles précis. Les systèmes pilotés par l’IA affinent les modèles avec des exemples annotés provenant des caméras du site. Ce processus aide à s’adapter aux éclairages locaux, aux angles de caméra et aux uniformes spécifiques. L’annotation des données reste essentielle. La qualité des données annotées impacte directement les performances, et les équipes doivent suivre les meilleures pratiques pour l’annotation selon des directives reconnues. À mesure que les modèles s’améliorent, ils réduisent les faux positifs et accélèrent la validation. Ce multiplicateur de force libère les opérateurs pour qu’ils se concentrent sur les tâches à valeur ajoutée.
La recherche intelligente s’intègre également aux VMS et aux enregistreurs existants. Elle enrichit la vidéo enregistrée avec des métadonnées pour que les opérateurs trouvent rapidement les extraits. Les requêtes médico-légales renvoient alors des extraits précis plutôt que de longues recherches. Par exemple, une requête pour une personne d’intérêt portant une veste bleue près d’une entrée peut renvoyer une courte liste d’extraits sur plusieurs caméras. Cela réduit le temps entre la détection et la vérification. Cela aide les organisations à optimiser les opérations et à accélérer les délais d’enquête.
Améliorer les résultats de recherche et accélérer les enquêtes
La qualité de la recherche dépend de métriques claires. Les équipes mesurent la précision, le rappel et la précision globale. Les systèmes modernes atteignent des taux de reconnaissance supérieurs à 90 % pour des attributs courants comme la couleur des vêtements et la classification du genre selon des benchmarks. Une haute précision réduit le temps perdu en revues inutiles. Un haut rappel garantit que les enquêteurs ne manquent pas la personne ou le véhicule recherché. Trouver l’équilibre entre ces métriques nécessite un réglage soigné et des données annotées solides.
Les alertes d’incident automatisées rationalisent les flux de travail. Une alerte peut déclencher une reconstitution de la chronologie qui assemble les extraits liés provenant de plusieurs caméras. Ensuite, VP Agent Reasoning peut vérifier les alarmes en corrélant la vidéo, les journaux de contrôle d’accès et les procédures locales. Cette approche réduit les fausses alertes et fournit du contexte. En conséquence, les opérateurs reçoivent une situation expliquée plutôt qu’une détection brute. Cela améliore la vitesse de décision et réduit la charge cognitive.
La recherche repose sur des métadonnées riches et des descriptions en langage naturel. Les modèles de langage visuels génèrent des descriptions textuelles qui rendent la vidéo consultable avec des phrases du quotidien. Ainsi, les opérateurs peuvent rapidement trouver un extrait en tapant « personne qui traîne près d’une porte après les heures d’ouverture » ou « camion rouge entrant dans la zone de quai hier soir ». Pour un travail médico-légal plus poussé, les équipes peuvent filtrer par personnes ou véhicules, par couleur de véhicule ou par plaques d’immatriculation. L’index consultable transforme des heures de vidéos en éléments de preuve ciblés. Il aide les enquêteurs à retrouver rapidement une personne ou un véhicule d’intérêt dans des scènes complexes.
Dans l’ensemble, ces capacités accélèrent les enquêtes et améliorent les opérations de sécurité. Elles permettent aux équipes de sécurité de vérifier rapidement les incidents, de clore les fausses alertes avec justification et de constituer des preuves. Le résultat est des enquêtes plus rapides, une efficacité opérationnelle accrue et de meilleurs résultats en matière de sécurité publique. Pour des flux de travail médico-légaux plus spécifiques aux aéroports, consultez notre page sur la recherche médico-légale dans les aéroports.
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Transformer les opérations commerciales et optimiser les opérations
L’IA transforme la sécurité en intelligence opérationnelle. Les entreprises passent d’une surveillance réactive à une gestion proactive. L’IA assiste la prévention des pertes, le suivi logistique et la gestion des foules. Dans le commerce de détail, la recherche par attributs soutient la prévention des pertes en identifiant des schémas de vol à l’étalage suspect. Elle améliore aussi l’expérience client en analysant les files d’attente, les temps d’attente et les parcours habituels. Dans les hubs de transport, l’IA aide à la circulation, à la détection de véhicules aux quais de chargement et à la surveillance des intrusions. Ces applications réduisent les coûts et renforcent la conformité à la sécurité.
Les économies de coûts se manifestent par la réduction des heures de travail et l’accélération du traitement des incidents. Avec une recherche plus intelligente et des alertes automatisées, les équipes ont besoin de moins d’analystes pour traiter le même volume de vidéos enregistrées. Cette réduction diminue les coûts de revue et raccourcit le délai pour obtenir des informations exploitables. De plus, les analytiques pilotées par l’IA fournissent des KPI opérationnels. La direction peut suivre l’occupation, les flux de pointe et la conformité aux règles de sécurité. Ces informations aident à optimiser les opérations sur l’ensemble de vos sites et simplifient la planification des ressources.
Les cas d’usage incluent la prévention des pertes en magasin et la surveillance du trafic. Dans le commerce de détail, les filtres par attributs aident à isoler les comportements récurrents et les mouvements suspects. Dans la surveillance du trafic, la détection et la classification des véhicules soutiennent l’application et la logistique. Les deux cas d’usage bénéficient d’une identification plus rapide des véhicules non autorisés ou des comportements suspects. Pour des fonctionnalités de sécurité spécifiques aux aéroports, consultez nos pages sur ANPR/LPR dans les aéroports et la détection d’EPI dans les aéroports pour comprendre comment l’IA soutient la sécurité des passagers et la protection des actifs.
Enfin, l’IA agit comme un multiplicateur de force pour les opérateurs. Elle recommande des actions, préremplit les rapports d’incident et notifie les équipes de réponse. Cela accélère les flux de travail entre l’alerte et la résolution. Associée à une architecture évolutive et à des pistes d’audit claires, l’IA optimise les opérations tout en soutenant la conformité à la sécurité.
Études de cas et démo dans la sécurité aéroportuaire
Les études de cas montrent des bénéfices mesurables. Un déploiement de vidéosurveillance dans une grande ville a utilisé la recherche par attributs pour réduire fortement le temps de revue manuelle. Le projet combinait des caméras haute résolution, des serveurs en périphérie et des modèles personnalisés pour identifier des véhicules d’intérêt. En conséquence, les enquêteurs pouvaient suivre un véhicule suspect à travers des quartiers au lieu de regarder des heures de vidéos. De même, une chaîne de commerce de détail a intégré des filtres par attributs et a constaté des baisses mesurables de la démarque inconnue et du temps nécessaire pour identifier les incidents. Ces exemples illustrent comment l’IA assiste à la fois les opérations de sécurité et les opérations commerciales.
Pour une démo en aéroport, envisagez de filtrer des séquences par attribut dans un terminal très fréquenté. D’abord, sélectionnez la plage horaire et l’ensemble de caméras connectées qui couvrent les entrées du terminal. Ensuite, appliquez un filtre par attribut tel que la couleur des vêtements ou la couleur d’un véhicule et définissez des contraintes supplémentaires comme l’emplacement ou la direction de déplacement. Le système renvoie une courte liste d’extraits. Puis, les analystes reconstituent la chronologie et lient les extraits associés en une séquence cohérente. Cette démo montre comment les équipes peuvent rapidement trouver une personne d’intérêt, vérifier une identité et coordonner une réponse. Elle démontre aussi comment l’IA peut révéler des schémas sur plusieurs heures de vidéos.
Le ROI mesuré inclut souvent une identification plus rapide des suspects et une amélioration de la sécurité des passagers. La plateforme peut détecter automatiquement les intrusions, les accès non autorisés et les bagages suspects. Elle peut aussi signaler des plaques d’immatriculation et consigner les mouvements de véhicules pour la logistique. Ces capacités améliorent le débit et réduisent la charge sur les opérateurs humains. Elles permettent également des enquêtes plus rapides et assurent la traçabilité pour les revues de conformité.
visionplatform.ai prend en charge les déploiements aéroportuaires de bout en bout. La suite VP Agent s’intègre au VMS, s’exécute sur des serveurs ou des dispositifs en périphérie, et conserve les données sur site par défaut. Cette approche s’aligne sur les exigences de conformité de l’UE et autres. Elle permet aussi aux sites de passer de quelques caméras à des milliers sur l’ensemble des emplacements. Pour des types de détection et des études de cas davantage axés sur les aéroports, explorez nos pages sur la détection d’intrusion dans les aéroports et la détection de foule et analyse de densité dans les aéroports.
FAQ
Qu’est-ce que la recherche par attributs et comment fonctionne-t-elle ?
La recherche par attributs identifie des segments vidéo en fonction de caractéristiques descriptives comme la couleur des vêtements, les accessoires ou la couleur d’un véhicule. Elle fonctionne en exécutant des modèles de classification d’objets et de vision sur les flux de caméra pour étiqueter les extraits avec des métadonnées consultables et des descriptions textuelles.
La recherche par attributs peut-elle s’exécuter en temps réel ?
Oui. Les systèmes peuvent effectuer un traitement en temps réel en périphérie ou sur un serveur pour des alertes immédiates et la reconstitution de chronologies. Les modèles en temps réel permettent une réponse plus rapide et des alertes exploitables pour les opérateurs.
Quelle est la précision des recherches basées sur les attributs ?
La précision varie selon l’attribut et le déploiement, mais les benchmarks montrent des taux de reconnaissance supérieurs à 90 % pour des attributs courants tels que la couleur des vêtements et la classification du genre source. Un étiquetage soigneux et un réglage améliorent la précision et le rappel.
La recherche par attributs nécessite-t-elle un traitement cloud ?
Non. Vous pouvez exécuter les modèles sur site pour conserver les vidéos et les métadonnées dans votre environnement. visionplatform.ai prend en charge les déploiements sur site et les dispositifs en périphérie pour répondre aux exigences de conformité et aux considérations de l’AI Act de l’UE.
Comment la recherche par attributs aide-t-elle la prévention des pertes ?
Elle identifie les comportements suspects et les schémas récurrents en filtrant les extraits avec des attributs comme les vêtements ou les objets portés. Les équipes de vente au détail retrouvent alors rapidement les extraits pertinents et réduisent le temps passé à examiner des heures de vidéos.
Puis-je rechercher sur plusieurs caméras ?
Oui. La recherche intelligente agrège les métadonnées issues des caméras connectées et crée un index consultable. Cela permet aux opérateurs de localiser rapidement une personne ou un véhicule d’intérêt sur l’ensemble des caméras sans ouvrir manuellement chaque enregistreur.
Quelles données sont nécessaires pour entraîner les modèles ?
Des images et des images extraites de vidéo de haute qualité annotées sont essentielles. La qualité des données annotées impacte directement les performances du modèle, il est donc recommandé de suivre les meilleures pratiques pour l’annotation et la validation source.
Comment cela soutient-il la sécurité aéroportuaire ?
La recherche par attributs aide les aéroports à détecter les intrusions, à identifier les personnes non autorisées et à suivre les mouvements de véhicules en temps réel. Elle s’intègre également aux flux ANPR/LPR et à la détection de personnes pour améliorer la sécurité des passagers et l’efficacité opérationnelle ANPR/LPR dans les aéroports.
Que se passe-t-il après une alerte ?
Les alertes déclenchent la reconstitution de la chronologie et la vérification contextuelle. Les agents peuvent recommander des actions, notifier les équipes et préremplir les rapports d’incident pour accélérer la réponse. Cela réduit les fausses alertes et facilite les enquêtes plus rapides.
Comment démarrer avec la recherche par attributs ?
Commencez par évaluer votre réseau de caméras et la capacité de vos enregistreurs, puis pilotez des filtres par attributs sur un sous-ensemble de caméras. Utilisez une plateforme d’IA sur site qui s’intègre au VMS pour garder les données localement et pour monter en charge sur l’ensemble de vos emplacements selon les besoins.
