Avigilon appearance search : révolutionner les enquêtes médico-légales
Avigilon a développé un outil d’analyse vidéo auto-apprenant qui retrouve des personnes ou des objets à travers des heures de vidéo. Il utilise l’analyse vidéo auto-apprenante et des modèles d’apprentissage profond pour indexer des traits visuels afin que les opérateurs puissent localiser rapidement une personne ou un véhicule d’intérêt. Pour les équipes chargées des enquêtes médico-légales, cela est essentiel. Là où l’examen manuel prenait autrefois des heures ou des jours, le système peut réduire ce temps jusqu’à 90 % selon des rapports sectoriels. Les équipes économisent de la main-d’œuvre et peuvent poursuivre des pistes tant qu’elles sont fraîches.
L’idée principale est simple et pragmatique. Les caméras et les enregistreurs vidéo réseau diffusent la vidéo enregistrée vers une plateforme centrale, puis le logiciel analyse automatiquement ces vidéos. L’analyse indexe des caractéristiques comme la couleur des vêtements, la couleur des cheveux et le genre général, et stocke ces attributs avec des horodatages. La recherche devient une question de saisie de descriptions physiques plutôt que de faire défiler des images. L’opérateur peut lancer une recherche à partir d’une photo ou d’une description écrite puis consulter une chronologie des événements. Cela fait passer le travail d’un balayage manuel à un triage rapide, ce qui améliore la réponse aux incidents et réduit la charge cognitive du personnel en salle de contrôle.
L’outil s’intègre aux systèmes existants et peut capturer des métadonnées provenant de plusieurs sources vidéo. Il prend en charge les caméras Avigilon ainsi que les flux de caméras tierces, et permet d’exporter des clips ou de marquer des résultats pour examen ultérieur. Pour les équipes qui nécessitent une documentation et des preuves vidéo solides, la plateforme aide à créer une narration claire des événements qui peut être remise aux enquêteurs. La solution est utilisée sous licence dans de nombreux déploiements à travers le monde, et les utilisateurs peuvent consulter la documentation Avigilon pour les spécificités de déploiement sur le site du fournisseur. Notre propre travail chez visionplatform.ai complète ces capacités en transformant la vidéo indexée en descriptions lisibles par l’humain afin que les opérateurs puissent rechercher en langage naturel et recevoir une aide à la décision.
Recherche propulsée par l’IA : améliorer les enquêtes médico-légales avec Avigilon
L’IA alimente l’expérience de recherche moderne et est intégrée à l’ensemble des outils d’Avigilon. Le système applique l’intelligence artificielle et l’apprentissage profond pour détecter des objets et des actions. Les algorithmes classent les correspondances probables puis présentent les résultats triés par pertinence. Cela facilite la recherche des séquences et la construction rapide d’une chronologie d’événements. Dans des tests sur le terrain et des études de cas, la précision de la reconnaissance d’objets et d’événements dépasse souvent les 95 % dans des déploiements comparables. La haute précision réduit les faux positifs et permet aux opérateurs de se concentrer sur les pistes réelles.
La recherche est pilotée par un moteur de recherche IA qui compare les caractéristiques visuelles de la requête aux images indexées. Il utilise des embeddings de caractéristiques avancés générés par des réseaux d’apprentissage profond. Ainsi, un opérateur peut rechercher une personne portant une veste rouge ou un type de véhicule spécifique. Le système renverra des résultats issus d’heures d’enregistrement et affichera une chronologie concise des événements. Cela facilite la prise de décision rapide et la constitution de chaînes de preuves claires pour les équipes d’enquête. La plateforme lie également les détections aux horodatages et conserve des clips à exporter lorsque les forces de l’ordre l’exigent.
Parce que l’approche est pilotée par des modèles, elle s’adapte aux sites en évolution. Les modèles peuvent être affinés selon l’éclairage local, le positionnement des caméras et les caractéristiques de la scène. Cela maintient la robustesse de la reconnaissance malgré les variations météorologiques ou de rotation des équipes. La technologie excelle à distinguer des objets similaires, comme deux modèles de véhicule ou deux individus en uniformes proches. Lorsqu’un opérateur lance une recherche, il reçoit des correspondances classées, des vignettes et des points d’accès directs dans la vidéo enregistrée. Cela rationalise la revue et crée une archive consultable qui aide les enquêteurs à établir une narration des événements. Pour en savoir plus sur l’analyse au niveau caméra et le travail sur les plaques d’immatriculation, voir les recommandations d’Avigilon sur les caméras LPR sur les caméras LPR.
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Intégration de la plateforme : améliorer la gestion des incidents et les temps de réponse
L’intégration compte dans les opérations en direct. Avigilon relie la surveillance en direct à la recherche médico-légale rétrospective afin que les équipes passent de la détection à l’action. Le système est intégré à Avigilon Control Center et à ses modules, ce qui permet aux opérateurs de viser une caméra en direct à partir d’une correspondance historique. Ce flux de travail unique réduit les transferts et raccourcit les temps de réponse. Lorsqu’une correspondance apparaît, un opérateur peut passer à un flux en direct, alerter une patrouille et attacher des horodatages à un rapport d’incident.
L’approche plateforme unifiée prend en charge le contenu en direct et archivé au même endroit. Elle connecte les déploiements Avigilon Alta et Unity et lie les analyses au VMS. Cela simplifie les flux de travail pour les superviseurs et les premiers intervenants. Dans les aéroports et les hubs de transport, la plateforme se connecte aux cartes de zones et aux points d’accès afin que les équipes puissent voir une dernière localisation connue sur un schéma. Pour d’autres sites, elle ajoute du contexte comme les numéros de porte, les quais de chargement ou les types de véhicules enregistrés. Si vous avez besoin d’exemples pratiques, nos pages axées sur les aéroports expliquent comment les analyses centrées sur les personnes et l’ANPR/LPR se combinent pour accélérer la réponse : voir la détection de personnes dans les aéroports et ANPR/LPR dans les aéroports pour plus de détails.
La plateforme réduit le délai entre la détection et la résolution. Elle permet à un opérateur de marquer un clip et d’exporter des preuves tout en continuant à surveiller les événements en direct. L’intégration avec les enregistreurs vidéo réseau et les systèmes AV signifie que les équipes peuvent enregistrer, examiner et constituer rapidement des preuves vidéo solides. Cela améliore les pratiques de chaîne de custodie et soutient les besoins juridiques et réglementaires. En bref, les systèmes intégrés transforment les alertes brutes en actions coordonnées qui résolvent les incidents plus rapidement et avec une documentation plus claire.
Avigilon appearance axé sur la sécurité : améliorer l’efficacité des recherches
Les modèles d’apparence se concentrent sur les traits visibles des personnes ou des véhicules et permettent aux équipes de trouver des suspects sans étiquetage manuel. Les modèles d’apparence d’Avigilon capturent la couleur des vêtements, la couleur des cheveux et d’autres caractéristiques physiques, puis utilisent ces attributs pour indexer des images à travers les caméras. Cela élimine la nécessité d’étiqueter manuellement les séquences et accélère donc les recherches. Les modèles fonctionnent sur plusieurs zones et peuvent réconcilier une personne qui se déplace entre des vues internes et externes de caméras.
Les cas d’utilisation couvrent les hubs de transport, le commerce de détail et les infrastructures critiques. Dans un terminal animé, les opérateurs peuvent rechercher une personne portant un manteau bleu entrée près de la porte B et suivre une chronologie des événements jusqu’à une dernière localisation connue. Les équipes de prévention des pertes en magasin peuvent rechercher des séquences pour localiser des auteurs de vols à l’étalage par couleur de vêtement et démarche, et lier les résultats aux heures de transaction. Les équipes d’infrastructures critiques peuvent rechercher des accès non autorisés puis exporter des clips pour les rapports d’incident. Pour des flux de travail médico-légaux spécifiques aux aéroports, consultez notre page sur la recherche médico-légale dans les aéroports pour voir des exemples et des pratiques recommandées.
Les gains d’efficacité sont mesurables. Les systèmes qui appliquent l’indexation basée sur l’apparence permettent aux opérateurs de retrouver des séquences en quelques minutes plutôt qu’en plusieurs heures. L’index prend également en charge des filtres pour les attributs des véhicules, y compris le type de véhicule, et pour des champs caméra tels que les voies d’entrée. Cela aide les équipes à restreindre rapidement les résultats. Les systèmes d’apparence fonctionnent mieux lorsqu’ils sont associés à une plateforme globale incluant l’ANPR, afin que les équipes voient qui est arrivé et comment il s’est déplacé. Lorsqu’ils sont combinés à une IA locale et à un raisonnement local, les opérateurs bénéficient de la simplicité d’une interface unique et de la rapidité d’un triage automatisé.
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Améliorer les enquêtes médico-légales avec l’intelligence artificielle
L’IA élève la manière dont les équipes construisent des dossiers à partir de la vidéo. L’intelligence artificielle transforme les données visuelles en descriptions structurées et prend en charge la reconnaissance de motifs, la modélisation des comportements et la corrélation contextuelle. Cela signifie que les enquêteurs peuvent interroger un ensemble de données non seulement pour une personne mais aussi pour des comportements comme le traînage, l’intrusion ou des mouvements coordonnés. Le système assemble ensuite une chronologie des événements, met en évidence les clips pertinents et indique les points de contact ou de violation probables.
En pratique, l’IA réduit le travail manuel d’appariement des images en classant automatiquement les correspondances potentielles. Elle améliore la reconnaissance en apprenant des scènes locales et s’adapte via un entraînement continu pour que les résultats restent précis. L’apprentissage profond et les approches basées sur le deep learning sous-tendent les embeddings qui alimentent la recherche de similarité. Le résultat est un flux de travail efficace propulsé par l’IA qui prend en charge la chasse proactive aux menaces ainsi que la revue post-incident. Les équipes de sécurité passent d’une revue réactive à une détection et une vérification proactives, ce qui peut prévenir des incidents secondaires.
Les experts notent que ce changement affecte à la fois les outils et les personnes. Comme l’a observé un analyste de Farsight Security, « Les capacités de recherche médico-légale d’Avigilon représentent un changement de paradigme dans la vidéosurveillance, permettant des enquêtes rapides et précises auparavant impossibles avec des méthodes manuelles » source. Chez visionplatform.ai, nous étendons cette idée en convertissant la vidéo en texte lisible par l’humain, afin que les opérateurs puissent saisir des requêtes en langage naturel et obtenir des réponses pertinentes. Cette approche aide à la collecte de preuves, car le système produit une narration claire des événements et relie ces narrations à la vidéo enregistrée d’origine et aux clips dont les enquêteurs ont besoin pour le tribunal.
Gestion des incidents : tirer parti d’Avigilon appearance search
Lorsqu’un incident se déroule, la rapidité et la précision comptent. Les opérateurs peuvent utiliser Avigilon appearance search™ pour localiser une personne ou un véhicule à travers de nombreuses caméras en quelques minutes. D’abord, l’opérateur saisit une photo ou une brève description. Ensuite, le système exécute un moteur de recherche IA sur les images indexées. Les résultats affichent des vignettes, des horodatages et des identifiants de caméras afin que les équipes puissent retracer les déplacements dans un ordre logique. Ce flux de travail réduit les temps de réponse et facilite un transfert coordonné vers les intervenants.
Les étapes de déploiement pratiques sont simples. Commencez par vous assurer que les caméras et les NVR alimentent la plateforme et que les analyses sont ajustées à l’éclairage du site. Ensuite, entraînez ou configurez les modèles d’apparence pour les vêtements et les types de véhicules typiques sur site. Puis, testez le flux de travail afin que les opérateurs puissent lancer une recherche et marquer les résultats tout en alertant les intervenants. L’opérateur peut aussi télécharger une photo d’un témoin ou d’un flux en direct ; la plateforme fera correspondre cette image aux images archivées et renverra des correspondances probables. Les bonnes pratiques recommandent de configurer des préréglages d’exportation pour le conditionnement des preuves et de verrouiller les clips une fois qu’ils sont requis pour l’enquête.
Les bénéfices réels incluent une identification plus rapide des suspects et un transfert transparent des preuves aux forces de l’ordre. Les équipes peuvent capturer une dernière localisation connue puis guider les patrouilles vers cette zone. Elles peuvent aussi attacher des notes contextuelles aux clips et exporter une chronologie pour des briefings ou des dossiers judiciaires. La solution permet de lier aux événements de contrôle d’accès et aux lectures ANPR afin que les enquêteurs obtiennent une image plus complète. Pour les équipes centrées sur les terminaux, notre page sur la détection et classification des véhicules dans les aéroports explique comment les données véhicules s’intègrent aux flux de réponse rapide.
FAQ
Qu’est-ce qu’Avigilon appearance search et comment ça marche ?
Avigilon appearance search est un outil d’indexation visuelle qui retrouve des personnes ou des véhicules à travers des vidéos enregistrées en faisant correspondre des descriptions physiques et des images. Il utilise l’apprentissage profond pour comparer des caractéristiques et renvoie des résultats classés avec des horodatages et les emplacements des caméras.
À quelle vitesse la recherche par apparence peut-elle réduire le temps d’examen ?
Les rapports sectoriels indiquent que la recherche médico-légale vidéo peut réduire le temps d’examen manuel jusqu’à 90 % source. En pratique, cela transforme des heures de séquences en minutes d’examen ciblé.
Le système peut-il reconnaître la couleur des vêtements ou la couleur des cheveux ?
Oui. Les modèles d’apparence indexent la couleur des vêtements et la couleur des cheveux comme attributs, et ils utilisent ces traits pour restreindre les résultats. La saisie de descriptions physiques améliore la précision des recherches.
La recherche par apparence fonctionne-t-elle avec les lecteurs de plaques d’immatriculation ?
Elle peut être combinée avec des systèmes ANPR/LPR afin que les équipes puissent corréler les correspondances de personnes avec les lectures de véhicules. La documentation et les guides d’Avigilon montrent comment les caméras de lecture de plaques s’intègrent aux flux de travail plus larges source.
La solution est-elle compatible avec les VMS et les NVR existants ?
Oui. La plateforme accepte les flux des enregistreurs vidéo réseau et de nombreux systèmes VMS. L’intégration permet aux opérateurs de passer des correspondances archivées aux flux en direct des caméras.
En quoi cela aide-t-il la gestion des incidents ?
En localisant rapidement une personne ou un véhicule d’intérêt, les équipes réduisent les temps de réponse et peuvent affecter les ressources plus efficacement. Le système produit également des clips exportables et une chronologie claire des événements pour la transmission.
Puis-je rechercher en utilisant une photo fournie par un témoin ?
Oui. Les opérateurs peuvent télécharger une photo et lancer une recherche ; le moteur de recherche IA trouvera des images similaires à travers des heures de vidéos. Le flux de travail prend en charge le marquage et l’exportation des clips correspondants.
Quelle est la précision de la correspondance basée sur l’apparence ?
La précision est élevée lorsque les modèles sont correctement calibrés ; certains déploiements rapportent des taux de reconnaissance dépassant 95 % dans des scénarios comparables source. Une calibration locale améliore encore les résultats.
Quel rôle joue la documentation dans le travail post-incident ?
Une bonne documentation rend les preuves admissibles et traçables. Les systèmes peuvent attacher des métadonnées et des notes aux clips afin que les enquêteurs disposent d’une narration claire des événements et des preuves vidéo à l’appui.
Comment visionplatform.ai peut-elle compléter les systèmes Avigilon ?
visionplatform.ai convertit la vidéo indexée en descriptions lisibles par l’humain et fournit des agents IA qui raisonnent sur les événements. Cela aide les opérateurs à rechercher en langage naturel et à recevoir des actions guidées lors des incidents.
