Vidéosurveillance et Analytics

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Les Débuts de l Analytique dans la vidéosurveillance Les systèmes de vidéosurveillance traditionnels sont des systèmes figés Ils permettent juste l enregistrements et l export des vidéos et des images Génèrent des volumes d information très important 90% ou plus de ces vidéos ne sont jamais vue par personnes 2

Problématique : Pourquoi l analytique vidéo? 1. Pour les operateur (temps réel) Nombre de cameras par système est en train d augmenter Nombre des personnes en charge du système est constant Limites de l être humain : l opérateur humain ne pourra plus maintenir niveau d attention pendant des longues durées 3

Pourquoi l analytique vidéo? Problématique : 2. Pour l investigateur (en cas d incident) Changer de vue d une caméra à l autre pendant des heures devient une tache pénible et à un taux d erreur très élevé. 4

Pourquoi l analytique vidéo? Contrôle et Enregistrement Flux Vidéo Couche Automatisme Couche Métadonnées Couche Enregistrement Cameras Serveurs 5 Architecture d un Système de vidéosurveillance

Définition de l Analytics Des algorithmes d'analyse automatique la vidéo pour détecter et déterminer les événements temporels et spatiaux Générer rapidement des analyses, des alertes et des rapports à partir des images de vidéosurveillance Veille permanente à partir de plusieurs caméras, sans risque d erreurs Alléger la charge de travail du personnel de sécurité Intervenir rapidement sur les incidents 6

Cas D utilisation Des applications simple: Détection d intrusion : Présence/absence d un objet dans une zone Détection d un mouvement suspect Comptage de personnes, véhicules.. Objet abandonné Tracking d un objet dans une scène Des applications complexes: Reconnaissance faciale Reconnaissance des plaque d immatriculation 7

Cas D utilisation Analytiques utilisés pour le monitoring en temps réel 8

Cas D utilisation - Object-Tracking Surveiller un nombre d'objets simultanément lorsqu'ils se déplacent dans un site. Obtenir la «grande image» de tout ce qui se passe sur un site protégé Conserver des images détaillées des objets se déplaçant dans la scène Pan Tilt Zoom 9

Cas D utilisation Analytiques utilisés pour l investigation Time Compressor Définir une plage de temps pour les séquences vidéo et obtenez un court clip vidéo de tous les objets en mouvement dans la scène. Lorsque vous placez un objet d'intérêt, cliquez dessus pour sauter à la lecture du fragment vidéo correspondant. 10

Cas D utilisation Analytiques utilisés pour l investigation MomentQuest2 Recueillir rapidement des séquences d'archives d'événements de la base de données Analytics Affiner la cherche par attribut d objet: couleur, vitesse et direction de mouvement, taille Choisir le type de comportement: Search results Zone Entry Motion in Zone Motion from One Area to Another Too Many Objects in Zone Loitering, etc. 11

Cas D utilisation - Reconnaissance des plaques d immatriculation Accès Parking Monitoring du traffic 12

Cas D utilisation - La reconnaissance Faciale Identifie les personnes quels que soient leur coiffure, leur maquillage, leur âge.. Notification des personnes reconnues en temps réel Recherche des vidéos en se basant sur les photos des personnes 13

Le future de l Analytics dans la vidéosurveillance Migration de l analytique vers le Edge Algorithmes de Classification des objets Deep Learning Servers Cameras Evolution vers IoT Liaison avec Big Data Data mining et prédiction d évènements Big Data IoT Analytics 14

Expertise de 3S dans l implémentation des solutions de vidéosurveillance intelligentes La complexité des applications d Analytics avancées demande : 1. Une implémentation optimale : Emplacement de la camera Choix des caméras Densité en pixels/mètres dans les scènes 15

Expertise de 3S dans l implémentation des solutions de vidéosurveillance intelligentes 2. Des partenaire technologiques ayants les solutions nécessaires et fiables 3. Du personnels certifié à l installation, configuration et utilisation de ses solutions 16

17 Ecosystème des Partenaires Solution Vidéosurveillance