La vision par ordinateur a des applications dans le domaine de la surveillance de la sécurité, qui passe de l'enregistrement passif traditionnel à la perception intelligente active et à l'analyse intelligente active. Cette technologie s'appuie sur des algorithmes pour analyser les images et les flux vidéo capturés par les caméras et peut identifier automatiquement des personnes spécifiques, des objets spécifiques, des événements spécifiques et des comportements spécifiques, améliorant ainsi considérablement la rapidité des alertes précoces et la précision des réponses. Il est devenu le principal moteur de la construction d’un système de sécurité moderne et d’un système de sécurité intelligent.
Comment la vision par ordinateur améliore la précision de la surveillance de la sécurité
La surveillance traditionnelle repose sur de la main-d'œuvre, ce qui peut facilement conduire à des résultats manqués ou à des faux positifs en raison de la fatigue. La vision par ordinateur utilise des modèles d’apprentissage profond pour analyser le contenu vidéo de manière continue et stable. Par exemple, en termes de prévention périmétrique, le système peut distinguer avec précision les intrus des arbres qui tremblent, filtrant efficacement la grande majorité des alarmes invalides et concentrant l'attention du personnel de sécurité sur les menaces réelles.
Cette amélioration de la précision est due à l’entraînement de données massives. L’algorithme a appris des millions d’images contenant diverses scènes, conditions d’éclairage et météorologiques, et peut ensuite comprendre des informations clés dans des environnements complexes. Une fois déployé, le système peut fonctionner 24h/24 et 7j/7 sans interruption. Sa précision et sa cohérence de reconnaissance dépassent de loin celles du travail humain, fournissant une base irréfutable et objective pour une traçabilité ultérieure.
Quelles technologies de vision par ordinateur sont couramment utilisées dans la surveillance de la sécurité
La technologie la plus largement utilisée et la plus élémentaire est la technologie de détection et de suivi de cibles en mouvement, qui peut séparer les objets en mouvement des arrière-plans statiques et suivre en continu leurs trajectoires sur plusieurs caméras. Ceci est très important pour le contrôle du personnel dans les grands lieux publics tels que les centres commerciaux et les centres de transport, et peut être utilisé pour localiser rapidement les itinéraires d'action des cibles suspectes.
Les points chauds techniques actuels incluent la reconnaissance faciale et la reconnaissance des véhicules. La reconnaissance des véhicules comprend la reconnaissance des plaques d'immatriculation, du modèle de voiture et des couleurs, ainsi que l'analyse comportementale, etc. La reconnaissance faciale est utilisée dans le contrôle d'accès et le contrôle du personnel clé ; la reconnaissance des véhicules est utile pour la gestion intelligente des transports et des parkings ; l'analyse comportementale peut déterminer des événements anormaux tels que des bagarres, des chutes et une détention dans une zone, et émettre des alertes précoces en temps opportun, faisant ainsi avancer le point de traitement.
Quels sont les principaux composants d’un système de surveillance par vision par ordinateur ?
Un système complet couvre généralement quatre modules principaux : la détection frontale, la transmission réseau, l'analyse centrale et l'affichage des applications. La détection frontale implique des caméras réseau haute définition, des imageurs thermiques et d'autres appareils, chargés de collecter le flux vidéo d'origine. La couche de transport réseau doit garantir que les données vidéo parviennent au serveur d'analyse de manière stable et avec une faible latence. Cela nécessite généralement une bande passante suffisante et un équipement réseau fiable.
La clé réside dans le module d’analyse central, qui est le serveur ou le dispositif informatique de pointe qui déploie l’algorithme d’IA. Il est chargé d'exécuter le modèle de reconnaissance puis de générer des données structurées, telles que « à XX instant, un homme en rouge est entré dans la zone A ». Au niveau d'affichage final de l'application, les informations d'alarme et les résultats de récupération seront présentés au centre de commandement de sécurité sous une forme visuelle pour aider à la prise de décision.
À quels défis la vision par ordinateur est-elle confrontée dans le domaine de la sécurité ?
Le premier défi est la stabilité de la reconnaissance dans des environnements complexes, des conditions météorologiques extrêmes (telles que la pluie, la neige et le brouillard), des conditions de faible éclairage la nuit, une obstruction de la caméra ou des changements drastiques de lumière et d'ombre. Ceux-ci auront un impact sérieux sur la qualité de l’image, ce qui entraînera une baisse des performances des algorithmes. La solution réside dans la combinaison de l’imagerie multispectrale (telle que l’imagerie thermique) avec l’amélioration des algorithmes pour améliorer l’adaptabilité environnementale.
Les questions de protection de la vie privée et de conformité éthique sont des considérations secondaires. La reconnaissance faciale aveugle peut potentiellement envahir la vie privée du public et susciter la controverse. Sur cette base, dans les applications pratiques, le principe du « minimum nécessaire » doit être suivi pour clarifier l'étendue de la surveillance et de l'utilisation des données. Parfois, l'anonymisation est utilisée, par exemple en identifiant uniquement les contours du corps humain sans identifier l'identité spécifique, afin de trouver un équilibre entre sécurité et confidentialité.
Comment choisir une solution de sécurité de vision par ordinateur adaptée
Pour choisir un plan, il doit être déterminé en fonction de scénarios et de besoins spécifiques. Dans les endroits à haut risque tels que les banques et les centrales électriques, des solutions de haute précision, multifonctionnelles (telles que l'analyse faciale et comportementale) et prenant en charge le déploiement hors ligne doivent être sélectionnées pour garantir la sécurité et l'autonomie. Pour les magasins de détail, les fonctions de business intelligence telles que les statistiques de flux de passagers et l'analyse des zones sensibles peuvent être plus importantes.
Les considérations clés incluent également le coût et la compatibilité avec les systèmes existants. Les utilisateurs doivent évaluer s'ils doivent construire un nouveau système intelligent ou mettre à niveau la caméra analogique d'origine avec l'autonomisation de l'IA. Dans le même temps, il faut prêter attention aux capacités de support technique du fournisseur, à la vitesse d'itération de l'algorithme et à sa conformité aux réglementations locales en matière de sécurité des données, au cas où il ne pourrait pas être mis en œuvre et utilisé efficacement après l'investissement.
Quelle est la tendance de développement de la vision par ordinateur dans la surveillance de la sécurité à l’avenir ?
La tendance future est présentée comme "perception-cognition". Dans un état intégré de "prise de décision", le système a la capacité d'être non seulement "visible", mais aussi "compréhensible", et peut également se lier à d'autres systèmes pour répondre automatiquement. Par exemple, lorsque les signes d'un incendie sont reconnus, il peut automatiquement déclencher des gicleurs, ouvrir des voies d'évacuation et avertir les pompiers. La collaboration entre l'informatique de pointe et le cloud computing deviendra la forme dominante. Une analyse simple sera effectuée en amont et des modèles complexes seront formés et déployés. sur le nuage.
L’orientation clé est la fusion multimodale. La vision par ordinateur sera profondément intégrée à la reconnaissance sonore, à la détection des vibrations et aux données de l'Internet des objets pour créer un réseau de perception holographique. Par exemple, la combinaison du bruit d’un verre brisé avec l’image vidéo peut déterminer plus précisément l’événement d’intrusion. Le développement de l'intelligence artificielle transformera le système de sécurité de la « vérification post-facto » à « l'alerte préalable et l'intervention lors de l'incident ».
Ce type de système de sécurité intelligent a-t-il été introduit dans votre communauté ou sur votre lieu de travail ? Quels problèmes réels de sécurité ou de gestion attendez-vous le plus avec impatience qu’il résolve ? Bienvenue pour partager vos observations et réflexions dans la zone de commentaires. Si vous trouvez cet article utile, n'hésitez pas à l'aimer et à le transmettre.
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