La vidéo-surveillance bauwatch peut-elle masquer les espaces publics ?

Comment l’intelligence artificielle peut sécuriser votre chantier ?

Le domaine de l’intelligence artificielle est devenu incontournable ces dernières années. L’essor fulgurant de la technologie «deep learning» au cours des dernières années a permis de nombreuses révolutions dans diverses industries. Les géants tels que Google, Microsoft, Facebook, IBM et bien d’autres ont contribué à ces révolutions en investissant massivement dans la recherche et le développement de cette technologie.

Parmi ces industries en pleine révolution, nous comptons notamment celle de la sécurité. En effet, le développement de nouvelles technologies en lien avec le deep learning s’apprête à métamorphoser les solutions proposées sur ce marché. Dans l’analyse vidéo, le deep learning s’est révélé prometteur pour résoudre certaines problématiques qui s’avéraient jusqu’ici insolvables.

Quelles applications possibles du deep learning à la vidéosurveillance ? 

Dans le domaine de la vidéosurveillance, le deep learning à deux applications possibles.

 

Reconnaissance faciale

La technologie de deep learning a considérablement amélioré le taux de précision de la reconnaissance faciale. Selon le National Institute of Standards and Technology (NIST), les améliorations au cours des 20 dernières années ont permis de diviser par trois les taux d’erreur de la reconnaissance faciale. La plupart des produits de reconnaissance faciale commercialisés les plus performants d’aujourd’hui sont basés sur le deep learning. La précision a atteint 99,9 % pour les environnements contrôlés par des solutions de reconnaissance faciale (ex : aéroports), selon une étude de Facebook et de l’Université de Tel Aviv.

 

Détection de personnes et d’objets

La détection de personnes et la détection d’objets est un autre domaine où le deep learning fait d’énormes progrès. Au cours des cinq dernières années, la base de données IMAGENET a organisé le « défi de reconnaissance visuelle à grande échelle », dans lequel des algorithmes de logiciels d’imagerie sont mis au défi de détecter, classer et localiser une base de données de plus de 150 000 photographies collectées sur Flickr et d’autres moteurs de recherche. L’ensemble de données est étiqueté en 1 000 catégories d’objets. Les améliorations de la précision ont augmenté de 72 % à plus de 90 % de 2010 à 2014.

 

Solutions de vidéosurveillance appliquées au BTP

Avec le nombre de vols en hausse sur les chantiers, la surveillance des sites de construction devient primordiale pour les professionnels du BTP. Les sites de construction peuvent être de très grande taille et par conséquent difficile à surveiller pour un gardien ou de simple caméra de surveillance.

La vidéo-surveillance est en toute logique LE domaine d’application dans lequel les systèmes de deep learning excelle. En effet, l’algorithme analyse et classifie en continu les objets pénétrant le champ de vision des caméras placés sur votre chantier. De ce fait, le système de détection s’affine avec le temps et permet de réduire considérablement les fausses alertes et de détecter au plus vite les véritables intrusions sur votre site de construction. Les systèmes de deep learning peuvent « apprendre » pour atteindre une précision de 99,9% pour la détection d’objets.

Les solutions de vidéo surveillance BauWatch fonctionne avec un algorithme de détection d’objet développé par nos équipes et conforme au RGPD. Même si nos tours de vidéosurveillance sont placées sur des chantiers avec de nombreuses habitations aux alentours, nous délimitons le périmètre de sécurité qui doit être surveillé et tout ce qui se trouve en dehors de ce périmètre sera flouté sur les images de la vidéosurveillance.