Applications d’analyse vidéo et iA à l’épreuve du futur

Dans cet article, écrit de Dallmeier, vous voulez montrer comment les décideurs peuvent éviter les erreurs coûteuses. Il est mis en évidence car une bonne qualité d’image équivaut à une qualité de données optimale.

La technologie vidéo se développe rapidement. En plus de l’assurance des tests optiques, les autorités et la police sont de plus en plus susceptibles d’analyser automatiquement ou semi-automatiquement les données d’image.

Il n’est pas toujours facile de garder une vue d’ensemble ici, que de nouvelles solutions sont continuellement en train d’éclater sur le marché et que de nombreux systèmes sont encore en état de recherche et d’expérimentation.

Dans cet article, écrit à partir de Dallmeier, vous voulez montrer comment les décideurs peuvent éviter les erreurs coûteuses. Et la chose la plus décisive n’est même pas les systèmes d’analyse eux-mêmes.

Analyse d’images vidéo: de nombreuses possibilités

En principe,, les caméras servent de « capteurs optiques » pour la collecte de données d’analyse. Il n’y a pas de meilleure façon d’extraire différents types de données de contextes complexes avec relativement peu d’effort qu’une image vidéo.

Les possibilités offertes par l’analyse vidéo sont multiples: analyse des foules, pour compter les personnes ou les objets; recherche d’apparence, pour trouver des gens en fonction de certaines caractéristiques; divers systèmes de détection des intrusions, pour la protection des zones stériles, comme dans le domaine des stades, périmètre des infrastructures essentielles ou bien d’autres.

La plupart des systèmes fonctionnent actuellement avec une classification d’objets basée sur des réseaux neuronaux, langage commun souvent assimilé aussi à l’intelligence artificielle.

Qualité dans, Quality Out: la qualité d’image définissable est cruciale

Mais avec tout l’enthousiasme, très souvent, l’importance de la qualité de l’image est sous-estimée. Dans de nombreux cas,, erreur est faite d’examiner et d’évaluer uniquement le système d’analyse et non la solution globale.

Et donc, sont déçus de nombreux utilisateurs qui ont simplement mis un couple de caméras et, Après, ils ont juste laissé sortir une analyse des images obtenues de cette façon.

Cependant, selon l’ancienne règle Quality In, Quality Out, la qualité des résultats de l’analyse peut être, Naturellement, tout aussi bon que la qualité de l’image et, Donc, la qualité des données d’entrée.

La qualité de l’image est définie sur « pixel par mètre (px/m)« dans DIN FR 62676-4 et c’est le paramètre essentiel pour chaque système vidé o. Selon l’exigence, Par exemple,, 62,5 px/m pour la détection d’objets ou de personnes basés sur l’IA ou l’IA 250 px/m si vous voulez une admissibilité de près de cent pour cent en toute sécurité devant les tribunaux, assurer l’identification des visages capturés.

Planification correcte et technologies appropriées

La clé du succès, Par conséquent, est de fournir, pour une forme donnée d’analyse telle que la différenciation des personnes et des véhicules, la valeur minimale requise dans toute la zone pour être capturée, Fiable. Cela n’est possible, si le fabricant dispose des bons outils et systèmes de planification ainsi que du savoir-faire et des experts pour mener à bien ces planifications.

Plus, technologies de caméra sont nécessaires qui sont conçus pour fournir ces résolutions minimales aussi sur les grandes surfaces. Même les mégapixels ultra-haute résolution arrivent, Particulièrement, dans les zones les plus éloignées de l’image, à leurs limites rapidement ou, mettre une autre façon, ne sont pas rentables dans les grandes surfaces.

Caméras PTZ, Fondamentalement, ne conviennent pas à l’analyse de contextes complets car ils ne se concentrent que sur une certaine partie de la zone et servent de priorité pour l’observation vidéo active.

Systèmes modernes, systèmes de capteurs multifocals, combinant plusieurs capteurs de différentes focales en un seul système, permettre une résolution minimale qui peut être définie avec précision dans toute la surface à capturer, même dans de grands contextes spatiaux, Et, c’est pourquoi, représentent dans la plupart des cas aussi l’approche la plus économique.

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