IA et Vaidio : Analytique vidéo haute précision pour la recherche inter-caméras
La plateforme de Vaidio, alimentée par l’IA, ingère des flux multi-caméras et les convertit en connaissances consultables en temps réel. Elle combine des détections haute précision, des modèles Vision-Language et des workflows d’agents pour que les opérateurs puissent agir plus rapidement. Le système relie les flux de caméras existants et s’intègre aux logiciels de gestion vidéo et aux plateformes VMS sans envoyer les vidéos enregistrées dans le cloud. En conséquence, les salles de contrôle conservent la vidéo sur site tout en bénéficiant d’analyses et de capacités de recherche avancées par IA.
L’empreinte numérique des dispositifs et l’identification de la caméra source constituent une part centrale de cette approche, et les méthodes modernes atteignent des taux d’identification supérieurs à 95 % dans des conditions contrôlées, améliorant les vérifications de provenance pour les preuves Identification de la caméra source avec une empreinte numérique robuste. En pratique, cela signifie que les enquêteurs peuvent confirmer quelle caméra a créé un extrait avant de le mettre en corrélation avec d’autres images. Cette confirmation réduit le temps perdu et contribue à garantir l’admissibilité.
Vaidio et visionplatform.ai mettent l’accent sur la ré-identification à travers des angles et des conditions d’éclairage variables. Grâce aux modèles de ré-identification, le système retrouve la même personne ou le même véhicule à travers les caméras, même lorsque l’apparence change. La plateforme prend également en charge la reconnaissance des plaques et la capture de plaques d’immatriculation, de sorte que les équipes peuvent jumeler rapidement les véhicules. Par exemple, la combinaison des sorties ANPR avec la ré-identification visuelle améliore les résultats lorsqu’une plaque est partiellement masquée ou illisible sur une vue. Cette approche en couches permet d’identifier et de suivre les suspects en toute confiance tout en réduisant la revue manuelle.
Les enquêteurs bénéficient également d’un modèle Vision-Language sur site qui convertit la vidéo enregistrée en descriptions textuelles. Ensuite, les opérateurs peuvent chercher en utilisant des requêtes en langage naturel comme « camion rouge entrant dans la zone de quai hier soir ». Cette interface naturelle réduit le besoin de connaître les identifiants de caméra ou des horodatages précis. Pour des conseils sur des scénarios aéroportuaires connexes, consultez notre ressource de recherche médico-légale dans les aéroports recherche médico-légale dans les aéroports. Enfin, Logan Williams rappelle aux enquêteurs d’« archiver et vérifier les métadonnées. Valider les données par recoupement » 10 leçons de Logan Williams de Bellingcat sur les techniques d’investigation numérique. Cette pratique préserve la chaîne de possession et augmente la confiance dans les résultats.
filtres et recherche : Optimiser l’efficacité de la recherche médico-légale
Des filtres de recherche simples réduisent le bruit et accélèrent les requêtes. Commencez par le temps et le lieu, puis ajoutez les types d’objets ou les tags de métadonnées. Par exemple, une recherche limitée à une fenêtre de 15 minutes près d’une porte d’entrée et aux objets classés comme véhicules renvoie beaucoup moins de clips candidats. Des filtres de recherche stratifiés réduisent l’ensemble des séquences candidates jusqu’à 80 % en déploiement sur le terrain, ce qui réduit drastiquement le temps d’enquête et la nécessité de revoir manuellement de longues timelines.
Les filtres de recherche avancés permettent aux opérateurs d’affiner les recherches par traits visuels, classe d’objet ou comportement. Utilisez la couleur, les habits, la couleur des véhicules et les boîtes englobantes pour restreindre les correspondances. De plus, les aperçus en vignette et le scrubbing sur la timeline aident les analystes à parcourir rapidement les clips correspondant. La plateforme propose des filtres adaptatifs basés sur le contexte de l’affaire et les enquêtes passées. Ces suggestions adaptatives accélèrent l’itération afin que les analystes puissent affiner leur requête et trouver rapidement la vidéo la plus pertinente.
Les filtres de recherche s’étendent aux métadonnées et aux sorties analytiques. Des métadonnées telles que l’identifiant du capteur, la fréquence d’images et les coordonnées GPS aident à corréler des fichiers enregistrés provenant de fabricants différents. De plus, la plateforme ingère des fonctions analytiques comme le franchissement de ligne, le temps de stationnement et les sorties de détection d’objets afin que les filtres puissent combiner des critères événementiels et visuels. Pour les équipes disposant d’un grand parc de caméras, le système prend en charge une sélection de caméras ou des milliers de caméras, et peut réduire l’ensemble des candidats avant un traitement lourd. Si vous voulez comparer d’autres approches fournisseurs, notez comment certains services cloud comme Arcules structurent les filtres par rapport aux systèmes sur site SoK : enquêtes criminelles transfrontalières et preuves numériques.
Pour optimiser les flux de travail des opérateurs, l’interface de recherche prend en charge les requêtes en langage naturel et les raffinements guidés. À titre d’exemple, un enquêteur pourrait taper « personne traînant près de la porte après les heures » puis affiner par couleur de vêtement et plage horaire. Le VP Agent Search de visionplatform.ai transforme le matériel vidéo en descriptions textuelles pour que les équipes puissent affiner leur recherche sans balises manuelles. En bref, des filtres efficaces associés à des suggestions adaptatives permettent au personnel de sécurité d’agir rapidement et garantissent que les résultats de recherche conduisent à des preuves vidéo exploitables.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
enquête médico-légale : Suivi de personnes ou de véhicules via la classification d’objets
La classification d’objets fournit les éléments de base pour la reconstruction inter-caméras. D’abord, les modèles de détection identifient les objets d’intérêt dans chaque image. Ensuite, la classification d’objets attribue une classe et des attributs afin que le système sache si une détection concerne une personne, un vélo ou une voiture. Cette étiquette permet de cartographier des trajectoires et d’établir des liens entre les vues des caméras. La plateforme prend en charge la classification et la détection d’objets conjointement pour produire des timelines d’événements fiables.
Une fois les détections effectuées, la tâche principale est d’identifier et de suivre la même cible à travers plusieurs flux. Les techniques de ré-identification inter-caméras font correspondre des vecteurs d’apparence pour que la même personne puisse être suivie dans des couloirs et des parkings. De même, la reconnaissance des plaques et la classification des véhicules ancrent l’identité des véhicules aux pistes. Cette approche combinée aide à reconstruire des trajectoires et des timelines avec des horodatages précis, et elle soutient les tâches de circulation et de reconstitution d’accidents.
Pour la reconstitution d’accidents, des outils géométriques tels que l’analyse du cross-ratio permettent des mesures précises de distance et de vitesse à partir de vues hétérogènes Application du cross-ratio dans la reconstitution d’accidents de la circulation. Lorsqu’elle est utilisée avec la classification des véhicules, cette méthode permet aux enquêteurs de valider une chronologie de collision et de corréler les identifiants des véhicules avec les trajectoires. En pratique, les opérateurs combinent la classification d’objets avec des analyses comme le franchissement de ligne et le mapping de trajectoire pour construire un compte rendu chronologique des événements. Cette méthode réduit les conjectures et soutient des enquêtes médico-légales acceptées par les tribunaux et les assureurs.
Le VP Agent Reasoning de visionplatform.ai ajoute du contexte en corrélant les sorties d’analytique vidéo, les événements VMS et les logs de contrôle d’accès. Par exemple, si un véhicule a été détecté par une caméra IP et par une porte d’accès, l’agent met en évidence les éléments de preuve corroborants et calcule le niveau de confiance pour la correspondance. Cette synthèse de preuves aide les équipes à agir rapidement et fournit une piste d’audit défendable. Pour les implémentations dans les aéroports et les grandes installations, voyez nos recommandations sur la détection et la classification des véhicules détection et classification des véhicules dans les aéroports.
analytique vidéo médico-légale : Assurer l’intégrité et l’authenticité
Assurer l’intégrité de la vidéo enregistrée est essentiel. Les techniques de détection de falsification incluent les vérifications de cohérence temporelle, l’analyse des artefacts de compression et les méthodes de localisation qui mettent en évidence les régions modifiées dans les images. Ces méthodes aident à détecter l’insertion, la suppression ou le splicing d’images et fournissent des preuves visuelles pour les rapports de chaîne de possession. La recherche démontre des taux de détection élevés en utilisant de telles méthodes, et les pipelines modernes atteignent plus de 90 % de précision dans des tests contrôlés Techniques d’analyse d’authenticité vidéo.
Les vérifications de cohérence photométrique aident également à la vérification d’authenticité. Noise-Coded Illumination, par exemple, injecte des motifs d’illumination subtils pendant la capture afin que les analystes puissent ensuite tester la cohérence entre images et caméras Noise-Coded Illumination pour l’analyse médico-légale et photométrique vidéo. Lorsque les motifs d’illumination ou la géométrie des ombres sont en désaccord, le système signale une possible manipulation. Ces approches augmentent la confiance dans les séquences avant qu’elles ne fassent partie d’un rapport ou d’un procès.
Pour préserver les preuves, suivez les meilleures pratiques médico-légales établies : archivez les fichiers originaux, vérifiez les métadonnées et documentez chaque action. Comme l’Interpol le recommande, les agences doivent s’adapter pour détecter et vérifier le contenu média et collaborer au-delà des frontières si nécessaire BEYOND ILLUSIONS | Interpol. Visionplatform.ai soutient cela en conservant la vidéo et les modèles sur site et en produisant des logs auditables. Ainsi, les équipes peuvent exécuter des vérifications de falsification localement et inclure la vérification d’authenticité dans leur processus d’analyse vidéo médico-légale. Ces garde-fous protègent les enquêtes et maintiennent la valeur probante.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
analytique pour la médecine légale : Zone d’intérêt et fusion de données multi-sources
Concentrer le calcul sur une zone d’intérêt permet d’économiser du temps et d’améliorer la précision. Définissez les points d’entrée, les couloirs ou les zones de stationnement comme zone d’intérêt afin que l’analytique se concentre sur les sections qui comptent. Cela permet aux systèmes de traiter certaines caméras à une fidélité supérieure tout en ignorant les flux non pertinents. Par conséquent, l’allocation des ressources devient efficace et les enquêteurs obtiennent plus rapidement la vidéo pertinente.
La fusion des caméras fixes, mobiles et portées sur le corps produit une vue complète de la scène. En corrélant les horodatages et les métadonnées des différents types de capteurs, la plateforme reconstruit des timelines cohérentes à travers plusieurs perspectives. Par exemple, la caméra portée d’un agent de sécurité peut confirmer un événement qu’une caméra IP fixe a enregistré quelques minutes plus tôt. Cette vérification inter-sources soutient tant la réponse immédiate que l’analyse médico-légale ultérieure.
Le mapping de trajectoire superpose des pistes sur des plans d’installation ou des images géoréférencées. La superposition géospatiale aide les équipes à visualiser les déplacements et à estimer les vitesses, ce qui profite aux études de flux de circulation et aux reconstitutions post-événement. La suite VP Agent expose également les sorties analytiques aux systèmes de gestion des affaires afin que les enquêteurs puissent taguer les incidents pertinents et générer des rapports. Cette intégration fluide réduit le post-traitement et le temps que les analystes passent à recopier des informations entre systèmes.
Sur des parcs importants, l’analytique évolue de quelques flux à des milliers de caméras. Le système produit des vignettes, des boîtes englobantes et des étiquettes de classe d’objet pour accélérer la revue manuelle lorsque cela reste nécessaire. Pour les salles de spectacle ou les aéroports, vous pouvez combiner la détection de foule ou le comptage de personnes avec des superpositions de trajectoire pour surveiller la congestion et reconstituer des incidents. Pour en savoir plus sur les déploiements centrés sur les personnes, consultez notre page de détection de personnes dans les aéroports détection de personnes dans les aéroports.
optimiser la recherche médico-légale : De l’analytique à des informations exploitables
Les pipelines en temps réel convertissent les détections en pistes de suspects en quelques minutes plutôt qu’en heures. Lorsque l’analytique détecte un objet, le système indexe le clip, crée une vignette et extrait les métadonnées afin que les enquêteurs puissent rapidement trouver le matériel pertinent. Ensuite, le VP Agent Search permet des requêtes en langage naturel pour extraire les segments correspondants sans horodatages précis. Cette approche permet aux équipes d’agir rapidement et améliore la réactivité effective.
Les intégrations avec la gestion des affaires et le VMS réduisent les frictions. Le marquage, l’annotation et l’export sécurisé s’effectuent directement depuis l’interface analytique vers le dossier de l’affaire. La plateforme prend en charge des protocoles de partage chiffrés pour le travail inter-agences afin que les équipes puissent collaborer tout en préservant la chaîne de possession. De plus, les opérateurs peuvent définir des seuils de niveau de confiance pour prioriser les correspondances à forte certitude et minimiser les fausses alertes.
L’optimisation de la recherche repose également sur les retours d’expérience. Lorsque les analystes examinent un clip, leurs corrections alimentent les modèles et le système apprend à affiner les suggestions. Cette amélioration continue réduit la nécessité de revoir manuellement des clips similaires lors d’enquêtes futures. Enfin, pour les équipes qui ont besoin de workflows ANPR ou LPR, la reconnaissance des plaques s’intègre dans le même pipeline de sorte que les recherches combinant ré-identification visuelle et lecture de plaques renvoient des résultats de meilleure qualité. Pour les opérations aéroportuaires qui combinent sécurité et exploitation, consultez nos recommandations ANPR ANPR/LPR dans les aéroports. Globalement, des pipelines optimisés réduisent le temps d’enquête, font ressortir les incidents pertinents et aident le personnel de sécurité à identifier et suivre rapidement les menaces.
FAQ
Qu’est-ce que la recherche vidéo médico-légale inter-caméras ?
La recherche vidéo médico-légale inter-caméras lie les détections et les pistes de plusieurs caméras pour reconstruire des événements. Elle utilise la détection d’objets, la ré-identification et la corrélation des métadonnées pour assembler des timelines destinées aux enquêtes.
Comment l’empreinte numérique des dispositifs aide-t-elle dans les enquêtes ?
L’empreinte numérique des dispositifs associe des extraits vidéo à un capteur spécifique en analysant le bruit du capteur et les artefacts matériels. Cette vérification de provenance soutient la chaîne de possession et aide à exclure les extraits manipulés.
L’IA peut-elle détecter la falsification dans la vidéo enregistrée ?
Oui. Des modèles d’IA combinés à des vérifications photométriques et des contrôles de localisation peuvent détecter des signes de manipulation et signaler des régions altérées. Des études rapportent des taux de détection élevés lorsque ces méthodes sont appliquées correctement Techniques d’analyse d’authenticité vidéo.
À quelle vitesse un système peut-il renvoyer des résultats de recherche ?
Avec des analytiques indexées et une recherche en langage naturel, les systèmes peuvent renvoyer des vidéos pertinentes en quelques minutes. Les pipelines en temps réel et la recherche assistée par agent minimisent le scrubbing manuel et accélèrent la prise de décision.
Quel rôle jouent les métadonnées dans la recherche vidéo et l’enquête ?
Les métadonnées telles que les horodatages, les ID de caméra et les coordonnées GPS permettent de corréler des flux disparates. Les métadonnées aident à affiner les requêtes et réduisent l’ensemble des séquences candidates à examiner manuellement.
Le traitement sur site est-il préférable pour les enquêtes sensibles ?
Le traitement sur site garde les données vidéo et les modèles au sein de l’organisation, ce qui réduit les risques pour la vie privée et s’aligne sur les exigences réglementaires. De nombreuses agences préfèrent des architectures sur site pour conserver le contrôle de l’analyse médico-légale.
Comment des fonctions analytiques comme le franchissement de ligne et le temps de stationnement aident-elles ?
Ces fonctions analytiques fournissent un contexte comportemental et des déclencheurs d’événements qui peuvent restreindre les recherches. Elles permettent aux analystes de se concentrer sur des comportements spécifiques plutôt que d’examiner de longues séquences enregistrées.
La recherche vidéo médico-légale peut-elle fonctionner avec des caméras portées et des caméras IP ensemble ?
Oui. La fusion des caméras fixes, mobiles et portées sur le corps produit une timeline plus riche et une vérification croisée. La plateforme aligne les horodatages et utilise les métadonnées pour produire une reconstitution d’événement unifiée.
Quelles mesures garantissent l’intégrité des preuves exportées ?
Les preuves exportées doivent inclure les fichiers originaux, des métadonnées vérifiables et des rapports de vérification de falsification. Des logs auditables et le partage chiffré protègent la chaîne de possession lors d’une collaboration inter-agences.
Où puis-je en apprendre davantage sur les cas d’usage en aéroport ?
Nous disposons de ressources ciblées couvrant la détection de personnes, l’ANPR/LPR et plus encore pour aider les équipes aéroportuaires à déployer des analytiques évolutives. Consultez nos pages sur la détection de personnes et l’ANPR pour des conseils pratiques détection de personnes dans les aéroports et ANPR/LPR dans les aéroports.
