Grâce à l’essor des parcs de caméras de vidéosurveillance, la quantité de données s’est développée de manière inédite.
« Dans les systèmes de sûreté complexes, il n’est pas inhabituel de trouver un opérateur de télé vidéo surveillance face à un mur d’images provenant de 100 ou 300 caméras. Pour l’œil humain, il devient difficile de repérer la bonne image au bon moment. Les logiciels d'analyse vidéo remplissent justement cette mission en fonction d'un scénario pré-identifié. Ils complètent le travail quotidien des opérateurs de télé vidéo surveillance et des agents de sécurité en anticipant les situations à risque afin de les traiter plus rapidement », précise Christian Hortin, responsable bureau d’études chez Securitas.
Différents cas d’usage
Le paramétrage du logiciel permet de définir des zones dans l’image qui seront analysées. Différents cas d’usage sont possibles : contrôler les flux ou réaliser une mission de comptage d’individus en définissant le niveau des points d’accès (entrée et sortie) d’un site ; contrôler l’accès des véhicules via la plaque d’immatriculation en déterminant une zone correspondant à l’emplacement possible ; détecter une intrusion (dépassement d’une zone autorisée) ou des comportements suspects ; ou encore détecter un changement anormal de température.
« Les franchissements de ces zones ou des lignes prédéfinies déclenchent des alarmes transmises au poste de sécurité du site ou au centre de télésurveillance si la sécurité est externalisée », explique Christian Hortin.
Vers une analyse vidéo intelligente en temps réel
Et demain ? On assiste ces dernières années à une accélération des innovations technologiques en matière de big data (métadonnées) et d’intelligence artificielle, en particulier de machine learning (1).
« Avec le machine learning qui se développe progressivement chez plusieurs constructeurs de caméras vidéo intelligente, on va plus loin. On s’appuie sur l’expertise d’un spécialiste de la sûreté pour former l’algorithme à interpréter les images afin de distinguer de manière autonome les situations à risques (port d’armes, etc.) », conclut Christian Hortin.
Le logiciel pourra ainsi prioriser les alertes ou les données à remonter en fonction de la situation à risques. Il sera aussi possible à terme de réduire le nombre d’alarmes injustifiées ou encore d'optimiser encore plus l’efficacité du traitement des risques liés à l'intrusion.
(1) Apprentissage automatique
