Vidéo traditionnelle et analyse vidéo par IA
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L’examen vidéo traditionnel dépend des yeux humains et des relectures manuelles. Le personnel de sécurité regarde les vidéos enregistrées, parcourt les timelines et avance rapidement à travers des heures de séquences pour trouver les moments critiques. Ce processus manuel est lent, répétitif et sujet aux erreurs. En revanche, l’analyse vidéo par IA transforme la vidéo brute en données indexées que les opérateurs peuvent interroger. Elle analyse automatiquement les images, extrait des métadonnées et étiquette les objets d’intérêt. Ce changement aide les équipes à trouver instantanément la vidéo pertinente quand chaque seconde compte et permet de gagner un temps précieux lors des investigations.
Historiquement, la surveillance vidéo signifiait une personne par moniteur et une relecture manuelle lente. L’IA change cela en convertissant des pixels en métadonnées recherchables et en enregistrements structurés. La puissance de l’IA apparaît quand le système peut identifier des personnes ou des véhicules spécifiques et créer des descriptions recherchables pour les vidéos enregistrées. Par exemple, un système qui étiquette automatiquement une personne portant une veste rouge permet à un opérateur de rechercher rapidement cette personne dans la vidéosurveillance par le vêtement. Le résultat est une recherche rapide et précise qui réduit le temps d’enquête et améliore l’efficacité opérationnelle.
La recherche montre que les vidéos de surveillance contribuent massivement aux données non structurées à grande échelle, et que les systèmes basés sur les objets reconfigurent l’utilisation de ces données vidéo (source). Parallèlement, la conversion des flux vidéo en objets numériques soulève des questions juridiques parce qu’elle « transforme les flux vidéo bruts en objets numériques », point souvent soulevé lors des discussions sur le Quatrième amendement (source). Néanmoins, lorsque les sites utilisent l’IA de manière responsable, les opérateurs peuvent réduire les faux positifs et améliorer les temps de réponse.
Les modèles d’IA s’appuient sur la détection d’objets, la classification et le suivi pour construire des index recherchables. La détection d’objets extrait des boîtes englobantes, et les métadonnées capturent des attributs tels que la couleur, la forme et le mouvement. Ces capacités permettent aux équipes de sécurité de rechercher rapidement par attribut plutôt que par identifiant de caméra ou par date et heure. Pour les aéroports et les sites périmétriques, visionplatform.ai applique ces techniques aux caméras existantes afin que les installations n’aient pas besoin de nouvelle infrastructure caméra ni de remplacement de matériel. La plateforme transforme la vidéo traditionnelle en événements décrits sur lesquels les opérateurs et agents peuvent agir.
Pour en savoir plus sur le fonctionnement de détections spécifiques en pratique, lisez la détection de flânage et la détection d’intrusion dans les environnements aéroportuaires, où le marquage automatisé aide les enquêteurs à trouver des incidents précis.
Recherche vidéo par IA : la recherche fonctionne sur la vidéosurveillance
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La recherche vidéo par IA commence par la détection d’objets et aboutit à une récupération rapide et pertinente des vidéos. Le pipeline débute lorsque les caméras diffusent des images vers un moteur de détection. La détection d’objets identifie les personnes, les véhicules et d’autres objets spécifiques dans chaque image. Le système construit ensuite des enregistrements de métadonnées et les indexe par caméra, horodatage et attributs. Après l’indexation, la couche de recherche permet aux utilisateurs d’interroger les données de manière similaire à une recherche sur le web. VP Agent Search, par exemple, convertit les événements et descriptions diffusés afin que les opérateurs puissent trouver instantanément des incidents depuis n’importe quel emplacement sans connaître les identifiants de caméra.
La recherche fonctionne en faisant correspondre les attributs de la requête aux métadonnées indexées. Vous pouvez rechercher des personnes portant une veste bleue, des véhicules d’une certaine marque ou des objets apparaissant dans une zone de chargement. Les requêtes peuvent inclure la couleur, la forme, la direction de déplacement et le comportement. Par exemple, un opérateur peut demander « voiture rouge à 15 h » et recevoir des extraits vidéo ciblés avec un lien vers la caméra et une courte description textuelle. Cette approche offre des résultats rapides et précis et réduit des heures de visionnage à quelques minutes.
Le système prend en charge les requêtes sur plusieurs caméras et plusieurs sites. Il prend aussi en charge les recherches sur l’ensemble des caméras afin que les équipes n’aient pas à ouvrir chaque flux manuellement. Cette approche évolutive permet aux équipes de sécurité de trouver des événements spécifiques sur de larges réseaux de caméras. Les fonctions de recherche médico-légale permettent aux opérateurs de consulter une date spécifique puis de la restreindre à une heure précise pour un examen détaillé. Ceci est particulièrement utile dans des environnements très fréquentés tels que les magasins de détail ou les hubs de transport où de nombreuses personnes ou véhicules circulent.
À titre d’illustration, la couche de recherche peut analyser automatiquement la vidéo et renvoyer un extrait où une personne traîne près d’une porte. VP Agent Search permet aux opérateurs de rechercher des personnes sans se souvenir des identifiants de caméra. Il permet aux utilisateurs d’exécuter des requêtes en langage naturel comme « Personne traînant près de la porte après les heures d’ouverture » et d’afficher ensuite une date précise et la caméra en choisissant de visionner un extrait spécifique. Pour en savoir plus sur la recherche médico-légale appliquée aux aéroports, consultez la recherche médico-légale.
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Recherche vidéo intelligente pour les événements critiques
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La recherche vidéo intelligente pour les événements critiques utilise l’IA pour identifier non seulement des objets mais aussi des situations. Elle combine la détection d’objets et l’analyse comportementale pour repérer une intrusion, du flânage ou d’autres anomalies en temps réel. Cela signifie que le système peut détecter une personne escaladant une clôture, un véhicule reculant dans une zone piétonne, ou quelqu’un laissant un objet derrière lui. La recherche vidéo intelligente étiquette ces occurrences comme des événements critiques afin que les opérateurs obtiennent du contexte, pas seulement des alarmes. Par conception, elle réduit le nombre d’alertes brutes et fournit une intelligence exploitable qui aide les équipes de sécurité à agir rapidement.
Des cas réels montrent l’impact. Une alerte d’intrusion peut inclure un court extrait vidéo, des métadonnées et une explication de ce qui a déclenché l’alarme. La détection de flânage ajoute des seuils de durée et un contexte comportemental pour que les opérateurs puissent voir si une personne est indécise ou réellement en train de traîner. Ces fonctionnalités réduisent les faux positifs et aident le personnel de sécurité à décider s’il faut envoyer des agents, déclencher des portails ou escalader un incident. Des études suggèrent qu’une surveillance active informée par l’analytique réduit le crime de manière plus efficace et améliore les temps de réponse aux incidents (study).
La recherche vidéo intelligente aide également les équipes à identifier rapidement les moments critiques dans de longs enregistrements. Plutôt que de regarder des heures de séquences, le personnel peut trouver des événements spécifiques puis avancer jusqu’à la frame où l’événement a commencé. Cette capacité à localiser des segments précis fait gagner un temps précieux et raccourcit la durée des enquêtes. Pour la sécurité périmétrique et les aéroports, cette fonctionnalité est essentielle. Vous pouvez voir comment une application aéroportuaire exploite la détection comportementale dans nos documents sur la détection de personnes et la détection de flânage.
La recherche vidéo intelligente amplifie la puissance de l’IA en fournissant à la fois du contexte et un flux de travail. Au lieu d’envoyer une simple alerte, le système peut résumer ce qui s’est passé, ce qui a été observé et quels objets d’intérêt ont été impliqués. Cela fournit des informations exploitables à un opérateur et aide les équipes à agir rapidement. La combinaison de la précision de détection et du marquage automatique aboutit à un système à la fois évolutif et pratique pour des salles de contrôle occupées.
Tableau de bord d’analyse vidéo alimenté par IA pour les équipes de sécurité
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Le tableau de bord est le centre de commandement de l’opérateur. Un tableau de bord moderne agrège les détections, les flux en direct et les résumés. Il affiche le nombre d’alertes, les incidents actifs et les événements critiques récents. L’interface permet des explorations détaillées des métadonnées et laisse les utilisateurs visionner une caméra en choisissant de regarder un extrait spécifique. Les opérateurs peuvent voir la couche de gestion vidéo et ouvrir les journaux associés ou accéder aux données de contrôle d’accès pour du contexte. Cette vue centralisée aide les équipes de sécurité à se coordonner et réduit le besoin de basculer entre plusieurs outils.
L’analyse vidéo alimentée par l’IA est intégrée au tableau de bord pour faire remonter les éléments les plus importants en premier. Des tuiles en direct montrent la détection en temps réel de personnes ou de véhicules et offrent une lecture en un clic pour les vidéos enregistrées. Le tableau de bord affiche aussi des cartes thermiques, des comptes d’objets et des timelines afin que les équipes puissent rapidement rechercher des personnes ou des objets spécifiques. Lorsqu’une alerte apparaît, le panneau montre l’objet, le score de confiance et les étapes recommandées. Cela transforme une alerte en une situation expliquée.
Les fonctions de collaboration sont importantes. Les équipes de sécurité peuvent annoter des extraits vidéo, taguer des collègues et partager des dossiers d’incidents. Des rapports peuvent être exportés avec des métadonnées et des extraits vidéo à des fins de preuve. La VP Agent Suite, par exemple, non seulement alimente des alertes et des résumés en direct mais offre aussi des agents IA qui suggèrent des actions ou préremplissent des rapports d’incident. Cela réduit les tâches manuelles et aide les équipes à se concentrer sur la prise de décision plutôt que sur la collecte de données.
Le tableau de bord prend aussi en charge les intégrations avec les caméras et les plateformes VMS existantes. Il se connecte aux métadonnées des caméras et à la santé des dispositifs, et peut afficher les incidents de n’importe quel emplacement à travers plusieurs caméras et sites. Pour les organisations préoccupées par le traitement dans le cloud, la plateforme supporte des déploiements sur site afin que les métadonnées et les modèles restent à l’intérieur du site. Ce choix de conception aide à répondre aux exigences de conformité tout en gardant le tableau de bord réactif et opérationnel.
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Utiliser l’IA pour améliorer l’efficacité opérationnelle
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L’utilisation de l’IA transfère la charge de travail de la relecture manuelle vers la revue automatisée. Plutôt que de parcourir des heures de séquences, les analystes peuvent se concentrer sur les incidents signalés par l’IA. Cela réduit le temps d’enquête et diminue les coûts de personnel. Par exemple, les outils de recherche médico-légale peuvent réduire une relecture de plusieurs heures à quelques minutes, si bien qu’un seul opérateur peut traiter plus d’incidents pendant son service. Ces gains apportent une efficacité opérationnelle mesurable et permettent aux équipes de s’adapter à la demande.
Les systèmes d’IA réduisent également le nombre de fausses alertes envoyées au personnel de sécurité. En corrélant les détections avec le contexte, un agent IA peut vérifier si une alarme est exploitable. Cela signifie moins de dispatchs inutiles et une moindre fatigue liée aux alarmes. La fonctionnalité VP Agent Reasoning automatise cela en vérifiant les systèmes liés, ce qui aide à éviter le gaspillage des ressources. En conséquence, les temps de réponse aux incidents s’améliorent et les opérateurs peuvent agir avec plus de confiance.
Les déploiements évolutifs comptent lorsque vous gérez des milliers de caméras. Une plateforme capable de fonctionner sur des caméras et des dispositifs edge existants évite un remplacement coûteux de l’infrastructure caméra tout en conservant les capacités. Elle peut analyser automatiquement la vidéo de nombreux flux et se déployer sur l’ensemble des caméras tout en préservant le contrôle local. Cela rend pratique l’extension de la couverture, l’ajout d’analyses et le maintien d’une performance cohérente à mesure que les réseaux grandissent.
Les équipes opérationnelles rapportent des réductions du temps passé par dossier et des heures de suivi. Là où la relecture manuelle prenait autrefois des jours, la recherche et le marquage par l’IA peuvent trouver des événements spécifiques et des séquences pertinentes en quelques minutes. La puissance de l’IA ici n’est pas seulement la détection brute mais la façon dont elle convertit les détections en résumés lisibles et en actions recommandées. Pour les équipes dans des environnements chargés comme les aéroports et les magasins, cela se traduit par des enquêtes plus rapides, moins de moments critiques manqués et une utilisation plus efficace du personnel.
Recherche vidéo avec commandes en langage naturel
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Les interfaces en langage naturel changent la manière dont les opérateurs interagissent avec la vidéo. Plutôt que de construire des filtres complexes, un opérateur tape ou dicte une phrase simple. Le système analyse la phrase en requêtes au niveau objet et retourne les extraits correspondants. Cela reflète la façon dont vous effectuez une recherche sur le web et rend les capacités de recherche accessibles au personnel non technique. VP Agent Search permet, par exemple, la recherche médico-légale en langage naturel, ce qui aide les équipes à trouver instantanément des incidents précis.
La recherche en langage naturel permet aux opérateurs de demander une personne par son vêtement, un véhicule par sa couleur, ou un comportement comme le flânage. L’interface convertit la requête en une recherche basée sur les objets, puis trouve la vidéo pertinente dans les enregistrements. Par exemple, un opérateur peut demander de trouver une personne portant une veste bleue près de la porte B à une date et une heure précises. Le système recherchera des personnes ou des véhicules et présentera les vidéos enregistrées correspondantes ainsi que les métadonnées associées.
Une formulation naturelle réduit le temps de formation et améliore la réponse sous pression. Au lieu de se souvenir des noms de caméras ou des horodatages, un opérateur peut demander des incidents depuis n’importe quel emplacement et obtenir des résultats guidés. Ceci est particulièrement utile lorsque plusieurs équipes doivent se coordonner rapidement pendant un incident. Les opérateurs peuvent annoter les résultats, les partager et escalader en se basant sur le résumé contextuel généré.
La recherche en langage naturel prend aussi en charge des flux de travail avancés. Elle permet aux utilisateurs de consulter une date précise, de parcourir la timeline et de choisir la caméra en visionnant un extrait directement depuis les résultats de la requête. De plus, le système peut analyser automatiquement la vidéo pour produire de courtes descriptions textuelles pour chaque extrait. Avec cette approche, les équipes peuvent trouver rapidement des événements spécifiques, réduire les temps de réponse aux incidents et améliorer la gestion globale des menaces potentielles.
FAQ
Qu’est-ce que la recherche vidéo basée sur les objets pour la vidéosurveillance ?
La recherche vidéo basée sur les objets convertit les éléments détectés dans les flux de caméra en objets recherchables. Elle permet aux opérateurs de trouver des séquences pertinentes en interrogeant des attributs comme la couleur, la forme ou le comportement.
Comment l’IA améliore-t-elle la relecture vidéo traditionnelle ?
L’IA réduit la relecture vidéo manuelle en étiquetant et en indexant automatiquement les événements. Cela permet de gagner un temps précieux et de réduire les heures de séquences que le personnel doit visionner.
Les requêtes en langage naturel peuvent-elles vraiment retrouver des événements ?
Oui. Les interfaces en langage naturel transforment des expressions courantes en requêtes d’objets et renvoient les extraits correspondants. Cela permet aux opérateurs de rechercher sans connaître les identifiants de caméra ou les horodatages.
L’IA fonctionne-t-elle avec les caméras existantes ?
Beaucoup de plateformes exécutent des analyses sur les caméras et les systèmes VMS existants, évitant un remplacement coûteux des caméras. Cela préserve l’infrastructure caméra sans forcer un remplacement complet.
Quelle est la précision des détections IA ?
Lorsqu’elles sont optimisées, les analyses vidéo par IA peuvent atteindre des taux de précision très élevés. Par exemple, certaines implémentations rapportent plus de 95 % de précision pour l’identification des personnes et des véhicules dans des scènes bien configurées (source).
Cela va-t-il augmenter le nombre de fausses alertes ?
Des systèmes correctement ajustés réduisent les fausses alertes en ajoutant une vérification contextuelle. Les systèmes qui raisonnent à travers plusieurs sources de données peuvent diminuer les alarmes indésirables et fournir une intelligence exploitable au lieu d’alertes brutes.
Comment la recherche basée sur les objets accélère-t-elle les enquêtes ?
La recherche basée sur les objets transforme les données vidéo en métadonnées interrogeables. Plutôt que de parcourir des heures d’enregistrements, les opérateurs peuvent trouver instantanément les séquences pertinentes et localiser rapidement les événements critiques.
Le traitement dans le cloud est-il nécessaire ?
Non. Certains déploiements offrent des options sur site, en périphérie ou hybrides afin que la vidéo et les modèles restent locaux. Cela prend en charge les besoins de conformité et supprime la dépendance au cloud si les sites le préfèrent.
La recherche vidéo intelligente peut-elle détecter des comportements comme le flânage ?
Oui. La recherche vidéo intelligente combine la détection d’objets et l’analyse comportementale pour signaler le flânage, les intrusions et d’autres événements critiques. Pour des exemples spécifiques aux aéroports, voir la détection de flânage et la détection de personnes.
Comment les tableaux de bord aident-ils les équipes de sécurité ?
Les tableaux de bord agrègent les alertes en direct, les résumés et les outils de collaboration. Ils permettent aux équipes d’annoter des extraits, de partager des incidents et d’agir rapidement en s’appuyant sur des résumés alimentés par l’IA qui transforment les détections en décisions.
