Video Analytics : qu'est-ce que cela signifie et comment cela fonctionne-t-il ?

Au cours des dernières années, l'analyse vidéo a suscité l'intérêt de diverses industries et entreprises du monde entier. L'analyse vidéo, également connue sous le nom d'analyse de contenu vidéo, permet d'automatiser des tâches qui dépendaient auparavant entièrement de l'homme. En conséquence, cela laisse beaucoup de place aux entreprises pour employer leur main-d'œuvre dans d'autres emplois cruciaux, ce qui contribue à améliorer la productivité et les opérations globales d'une entreprise. Parallèlement à cela, l'analyse vidéo peut également aider les organisations à suivre leur hygiène, leur sûreté et leur sécurité.

Nous comprenons maintenant ce que l'analyse vidéo peut faire, mais comment fonctionne-t-elle réellement et profite-t-elle à vos entreprises ?

Dans ce blog, vous découvrirez les concepts de base de l'analyse vidéo, son fonctionnement et son utilisation dans le monde réel.

Qu'est-ce que l'analyse vidéo ?

L'analyse vidéo fait référence à l'utilisation de l'intelligence artificielle pour analyser des vidéos en temps réel afin de détecter des anomalies en fonction de données pré-alimentées. Cette technologie détecte et suit les objets, les activités et les personnes et aide à améliorer les opérations quotidiennes. De plus, il analyse les séquences historiques et en temps réel pour apprendre des erreurs et les applique pour développer des solutions et prendre des décisions essentielles au-delà des capacités humaines.

Comment fonctionne l'analyse vidéo ?

Vous avez peut-être une idée de ce que signifie l'analyse vidéo. Mais comment cela fonctionne-t-il et produit-il les résultats souhaités ?

1. Alimenter le système

Il y a un dicton : « Vous êtes ce que vous consommez ». C'est parfaitement exact dans le cas de l'IA. La qualité de la décision prise par l'Intelligence Artificielle est à la hauteur des données qui la nourrissent. Peu importe à quel point le modèle est avancé, la décision serait inférieure à la norme si ses données ne sont pas bonnes. Ainsi, alimenter le système avec les données historiques correctes et complètes aidera l'IA à être à son apogée tout en prenant des décisions importantes. Il est nécessaire de fournir une quantité considérable d'images, de vidéos et de séquences enregistrées en temps réel au logiciel d'analyse vidéo pour analyser avec précision une vidéo et prendre une décision.

Les données pertinentes proviennent principalement des caméras CCTV. Tout d'abord, il doit y avoir une vision claire de l'ensemble du territoire sous différents angles. Cette étape permet au logiciel de capturer le même événement visuel sous un angle différent afin que l'analyse puisse être précise. La collecte de plus de données est bonne si le système peut les traiter efficacement.

2. Cloud Computing vs Edge Computing

Dans un monde où les données sont plus précieuses que le pétrole, un grand volume de données est capturé à chaque seconde qui passe. Par conséquent, il doit être traité pour que son analyse se produise. Il existe deux technologies modernes pour ce processus :

- Cloud computing

Le cloud computing est la disponibilité des ressources du système informatique à distance et à la demande sans gestion active directe par un utilisateur. Comme son nom l'indique, d'énormes quantités de données sont stockées sur des serveurs, dans un cloud ou un espace virtuel, au lieu de disques durs ou de disques locaux propriétaires. Ces données sont accessibles à distance depuis n'importe où dans le monde via Internet. De plus, une fois connecté au Web, vous pouvez accéder à de grandes quantités de données sans être présent à proximité de la base de données. Cela vous permet d'accéder à vos données requises sur demande dans le confort de votre maison.

La technologie du cloud computing vise à rendre les utilisateurs capables d'utiliser le stockage en nuage sans connaissances approfondies à leur sujet. Il vise à réduire les coûts et permet aux utilisateurs de se concentrer sur leur cœur de métier au lieu d'être gênés par la corvée informatique. Il fonctionne principalement sur la technologie de virtualisation, séparant un appareil informatique en différents appareils virtuels pour gérer et exécuter efficacement des tâches complexes. La virtualisation permet aux utilisateurs d'accélérer leurs opérations informatiques de manière efficace et à moindre coût.

- Informatique de périphérie
C'est un paradigme impliquant un réseau distribué d'ordinateurs dont les composants sont situés sur différents réseaux informatiques qui fonctionnent sur les mêmes protocoles de communication en se transmettant des messages. Il rapproche le stockage et le calcul des données de la zone de travail pour améliorer le temps de réponse, la latence et la bande passante. Ses principales applications résident dans les « données instantanées » ou le traitement de données en temps réel, où tout le travail se fait en dehors du cloud.

L'edge computing vise à déplacer le calcul à la périphérie des réseaux, loin des centres de données, en utilisant des objets intelligents et des passerelles réseau pour fournir de meilleurs services et effectuer des tâches efficacement au nom du cloud. En déplaçant le calcul vers la périphérie, il est plus facile de se passer de la mise en cache du contenu, du stockage persistant des données et d'une meilleure gestion de l'IoT, ce qui se traduit par de meilleurs taux de transfert et temps de réponse.

Les logiciels d'analyse vidéo peuvent être exécutés sur des serveurs cloud appelés traitement central ou implantés dans les caméras elles-mêmes, appelées traitement de périphérie. Bien que les deux processus soient bons, une solution cloud est préférable pour le traitement des flux de caméra en temps réel et des fonctionnalités analytiques complexes pour les tâches non critiques. De plus, dans l'analyse vidéo basée sur le cloud, il y a moins d'investissement initial dans le matériel, c'est facile à déployer et cela n'a aucun coût d'infrastructure.

De plus, grâce à la technologie cloud, nous pouvons désormais configurer le logiciel pour envoyer uniquement des données exploitables aux serveurs afin de réduire le trafic réseau et d'augmenter les besoins de stockage.

3. Définition de scénarios et de modèles de formation

Une fois votre architecture physique configurée, nous devons définir les scénarios pertinents sur lesquels nous voulons que notre logiciel se concentre, puis former nos modèles pour détecter et suivre les événements cibles.
Prenons l'exemple d'une entreprise manufacturière et comment le casque, qui est couramment utilisé sur le site, est reconnu à l'aide de l'intelligence vidéo.

• Classification des images

Dans la classification des images, la technologie identifie les images ou les objets facilement reconnaissables à l'aide de couleurs, de motifs et de formats uniques. Dans notre exemple, le casque peut être facilement reconnu lors de la surveillance des opérations. Ce processus est connu sous le nom de classification d'images en termes simples.

• Localisation

Prenons maintenant un exemple de placement d'un casque avec le gilet de sécurité de la même couleur. Maintenant, il y a plusieurs objets et la technologie pourrait avoir du mal à les identifier. C'est là que la localisation vient à la rescousse. Il entraîne la caméra à différencier plusieurs objets et fournit des résultats corrects.

• Détection d'objet

Cependant, pour tenter une localisation, une certaine formation est nécessaire. C'est là que la détection d'objets est utile. Il forme l'algorithme de manière à ce qu'il puisse différencier plusieurs objets et nous aide à donner les bons résultats en identifiant les différenciateurs clés.

Nous devons également former nos modèles à partir de rien, ce qui demande énormément d'efforts. Mais nous avons quelques ressources disponibles qui rendent cette tâche moins fastidieuse. Par exemple, les ensembles de données d'images tels que ImageNet ou Microsoft Common Objects in Context (COCO) jouent un rôle crucial lors de la formation de nouveaux modèles. Récemment, des projets open source sont en cours de publication et traitent de la création d'un système d'analyse vidéo personnalisé.

4. Examen humain

Enfin, un humain est nécessaire pour examiner toutes les alertes envoyées par le logiciel d'analyse vidéo et agir en conséquence. Avec l'aide de ces systèmes avancés, les opérateurs peuvent désormais détecter les principaux événements qui peuvent être ignorés ou qui prendraient plusieurs heures à voir manuellement.

Conclusion

De nombreux secteurs tels que la fabrication, la vente au détail, les services alimentaires, l'hôtellerie, les services au volant et les QSR peuvent bénéficier de cette technologie. Apprenons comment.

1. QSR et service au volant : le service au volant peut utiliser l'analyse vidéo pour compter les véhicules, étudier le temps d'attente des véhicules, ainsi que pour la reconnaissance automatique des plaques d'immatriculation (ANPR) basée sur l'identification du client.
2. Hospitalité : l'expérience client étant le moteur de l'industrie hôtelière, l'analyse vidéo peut aider à garantir aux clients la meilleure expérience en garantissant la disponibilité du concierge, un environnement propre et des locaux sécurisés.
3. Services alimentaires : les restaurants peuvent bénéficier de manière significative de l'analyse vidéo basée sur l'IA en automatisant la surveillance de diverses pratiques d'hygiène, de propreté et de sécurité telles que l'utilisation d'EPI, le nettoyage, le lavage des mains, etc.
4. Commerce de détail : l'analyse vidéo peut aider les détaillants à comprendre les zones de trafic dans leur magasin, à gérer la longueur de la file d'attente et la fréquentation.
5. Fabrication : des cas d'utilisation allant de la sécurité en cas d'accident à l'équipement de sécurité en passant par la productivité de la chaîne de montage, les fabricants peuvent utiliser l'analyse vidéo intelligente pour améliorer la sécurité et la productivité sur le lieu de travail.

Grâce à l'analyse vidéo intelligente, nous pouvons effectuer des tâches plus efficacement et moins fastidieusement, ce qui est également moins coûteux. Les organisations peuvent en tirer parti pour automatiser les processus fastidieux et monotones, obtenir des informations précieuses et prendre de meilleures décisions commerciales.

À propos de wobot.ai

Wobot.ai est une plate-forme d'analyse vidéo équipée de plus de 100 listes de contrôle alimentées par l'IA. Ces listes de contrôle couvrent des secteurs tels que les QSR, le service au volant, les cuisines cloud, les restaurants, les hôtels, la vente au détail et la fabrication. De plus, la plate-forme est compatible avec tous les types de caméras CCTV et prend en charge la visualisation rapide, l'accès multi-appareils et une assistance à distance robuste. Avec Wobot.ai, les entreprises peuvent obtenir un retour d'information continu sur les processus, se concentrer sur les domaines d'amélioration et mettre en évidence des modèles de rôle au sein des organisations.

Pour utiliser l'analyse vidéo de Wobot pour votre entreprise, visitez https://app.wobot.ai/signup.