{"id":2620,"date":"2017-11-19T01:54:22","date_gmt":"2017-11-19T00:54:22","guid":{"rendered":"http:\/\/www.ass-security.fr\/blog\/?p=2620"},"modified":"2022-12-30T08:38:48","modified_gmt":"2022-12-30T07:38:48","slug":"etude-camera-analyse-video-videosurveillance-analytique","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ass-security.fr\/blog\/etude-camera-analyse-video-videosurveillance-analytique\/","title":{"rendered":"Dossier : \u00c9tude de la Vid\u00e9osurveillance analytique – Vid\u00e9o intelligente, l’analyse vid\u00e9o & l’IA d\u00e9mystifi\u00e9e"},"content":{"rendered":"\n

Nous sommes \u00e0 Washington, en 2054 pr\u00e9cis\u00e9ment. La reconnaissance faciale et la biom\u00e9trie semblent \u00eatre devenues un \u00ab\u2009Must Have<\/em>\u2009\u00bb appr\u00e9ci\u00e9 de tous, tout comme la nouvelle Lexus 2054. Que se passe-t-il\u2009? Nous sommes tout simplement dans Minority Report<\/em> et a cette \u00e9poque soit en 2002, ce genre de \u00ab\u2009barbarie futuriste\u2009\u00bb \u00e0 base de reconnaissance faciale semblait ne repr\u00e9senter qu\u2019un mauvais r\u00eave tout droit sorti des fantasmes d\u2019un g\u00e9nie sc\u00e9nariste de science-fiction…! Au jeu des chiffres, citons l\u2019ann\u00e9e 1927 ou Metropolis<\/em> pr\u00e9sentait notre avenir avec la \u00ab Visio-T\u00e9l\u00e9phonie<\/strong><\/a> \u00bb \u2026 G\u00e9nie visionnaire, Fritz Lang avait anticip\u00e9 les premi\u00e8res applications de visioconf\u00e9rences ayant p\u00e9niblement vu le jour 40 ans plus tard\u2026 Et si nos technologies actuelles n\u2019\u00e9taient que le fruit de l\u2019imagination d\u00e9bordante des sc\u00e9naristes de science-fiction\u2009? De ce pas, d\u00e9mystifions l\u2019analyse vid\u00e9o de mani\u00e8re pragmatique au travers ce billet de blog devenant obsol\u00e8te dans moins de 2 ans compte tenu des progr\u00e8s spectaculaires dans le domaine de l’intelligence artificielle. A 2019 pour un nouvel article \ud83d\ude09<\/p>\n\n\n\n

En quelques ann\u00e9es, l\u2019analyse vid\u00e9<\/strong>o s\u2019est forg\u00e9 une solide r\u00e9putation en mati\u00e8re de fiabilit\u00e9, de simplicit\u00e9 \u00e0 l\u2019usage et s\u2019est dot\u00e9e d\u2019une certaine \u00ab\u2009intelligence\u2009\u00bb dans la prise de d\u00e9cision. \u00c0 la grande \u00e9poque de l\u2019analogique<\/strong><\/a>, CAD pr\u00e8s de dix ans auparavant, les syst\u00e8mes de vid\u00e9osurveillance \u00e9taient cantonn\u00e9s \u00e0 des fins uniques de surveillance sans vraiment pouvoir tirer profit de quelconque intelligence<\/strong>, ou alors rudimentaire et minimaliste soit elle. Traiter 40 cam\u00e9ras en temps r\u00e9el \u00e9tait une t\u00e2che fastidieuse, routini\u00e8re et \u00f4 combien exigeante avec le mat\u00e9riel. Petite ou plut\u00f4t grande r\u00e9volution, l\u2019analyse vid\u00e9o<\/strong> a r\u00e9ellement offert un gain de temps consid\u00e9rable et permet \u00e0 ce jour d\u2019\u00e9pauler diverses taches jadis fastidieuses et lourdement r\u00e9barbatives. <\/p>\n\n\n\n

Vid\u00e9osurveillance intelligente : Solution d’analyse vid\u00e9o, pourquoi s\u2019orienter vers l\u2019analyse vid\u00e9o intelligente ?<\/h2>\n\n\n\n
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R\u00e9serv\u00e9 il y\u2019a peu encore aux grandes entreprises ou administration, la vid\u00e9osurveillance intelligente s\u2019accommode \u00e0 tout type d\u2019applications et nous c\u00f4toie un peu partout dans notre quotidien. Exit les \u00e9normes serveurs Hewlett Packard<\/strong><\/em> cumulant de nombreuses grappes RAID<\/strong><\/a> et place \u00e0 la miniaturisation gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019augmentation tout bonnement exponentielle (soulignons-le\u2009!) de la puissance de calculs des cam\u00e9ras et enregistreurs\/serveurs vid\u00e9os. De nos jours, l\u2019analyse vid\u00e9o peut se passer du c\u00f4t\u00e9 cam\u00e9ras ou depuis un serveur d\u00e9di\u00e9 englobant plusieurs flux en haute d\u00e9finition. <\/p>\n\n\n\n

L\u2019av\u00e8nement des cam\u00e9ras IP<\/strong>, la baisse significative des co\u00fbts de production, les cadences en nette hausse, la future g\u00e9n\u00e9ralisation du codec H.265<\/strong><\/a> et l\u2019augmentation annuelle de puissance de calcul font et feront des cam\u00e9ras IP de v\u00e9ritables outils d\u2019intelligence artificielle. Initi\u00e9e en 1965, la loi de Moore annonce chaque ann\u00e9e une puissance par 2 des machines. Gordon Moore, cofondateur d\u2019Intel semble r\u00e9gir ainsi la progression annuelle de la puissance de calcul dans le domaine de l\u2019\u00e9lectronique et par la m\u00eame occasion de nos cam\u00e9ras et de leurs intelligences\u2026 Jusqu\u2019o\u00f9 ira l\u2019analyse vid\u00e9o<\/strong> \u00e0 ce rythme\u2009?<\/p>\n\n\n\n

Vid\u00e9osurveillance intelligente : Comprendre ce que l\u2019analyse vid\u00e9o est capable de faire en mati\u00e8re de vid\u00e9osurveillance<\/h2>\n\n\n\n
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L\u2019analyse vid\u00e9o<\/strong> permet d\u2019\u00e9pauler au quotidien de nombreux domaines allant du commerce\/marketing \u00e0 la sant\u00e9 en passant par la gestion du personnel, l\u2019\u00e9tude des comportements, des \u00e9motions et bien \u00e9videmment de la s\u00e9curit\u00e9, notre domaine de pr\u00e9diction. Les syst\u00e8mes d\u2019analyse vid\u00e9os<\/strong> sont capables d\u2019analyser et de traiter en temps r\u00e9els de nombreux flux. Ainsi, le franchissement d\u2019une ligne virtuelle<\/strong>, la circulation dans le mauvais sens d\u2019un individu ou d\u2019un v\u00e9hicule, la d\u00e9tection d\u2019objets abandonn\u00e9s tels un colis ou une valise, la gestion des foules et des files d\u2019attente, la lecture des plaques min\u00e9ralogiques (LAPI) dans le domaine de la vid\u00e9osurveillance urbaine<\/strong><\/a>, le comptage des v\u00e9hicules par voies et leur sens de circulation (sens interdit, circulation sur une bande d\u2019arr\u00eat d\u2019urgence, stationnement interdit\u2026), la probabilit\u00e9 d\u2019un vol d\u2019objet, la cartographie thermique et bien plus encore ne sont \u00e0 ce jour, qu\u2019une petite partie de l\u2019iceberg. <\/p>\n\n\n\n

Aujourd\u2019hui la vid\u00e9osurveillance analytique<\/strong> est parfaitement capable de faire la distinction entre plusieurs objets, entre des humains ou des v\u00e9hicules et d\u2019analyser de mani\u00e8re intelligente une situation avec une prise de d\u00e9cision \u00e0 la cl\u00e9. L\u2019analyse vid\u00e9o offre un niveau relativement satisfaisant permettant de s\u2019appuyer de mani\u00e8re fiable sur diverses \u00ab\u2009M\u00e9tadatas<\/strong>\u2009\u00bb. Pourtant, la multiplication des algorithmes et crit\u00e8res de d\u00e9tection nous am\u00e8ne parfois \u00e0 basculer dans un syst\u00e8me un brin al\u00e9atoire proche de la justice pr\u00e9ventive avec une banalisation des \u00ab faux positifs<\/strong> \u00bb qui en d\u00e9coule d\u2019un grand nombre d\u2019erreurs lors de la phase de traitement. Il est donc opportun d\u2019utiliser l\u2019analyse vid\u00e9o de mani\u00e8re pragmatique en ne sur\u00e9valuant pas ses capacit\u00e9s afin de rester dans une certaine concordance. #PierreQuiCriaitAuLoup.<\/p>\n\n\n\n

Vid\u00e9osurveillance intelligente : Rebondir sur les lacunes de la d\u00e9tection intrusion avec la vid\u00e9osurveillance analytique<\/h2>\n\n\n\n

La bonne vielle d\u00e9tection intrusion<\/strong><\/a> avoue parfois ses limites et dans certaines applications, tends \u00e0 se faire devancer, surpasser voir totalement \u00ab dessoud\u00e9 \u00bb par l\u2019analyse vid\u00e9o\u2009! Ses faibles propri\u00e9t\u00e9s de couverture avec des port\u00e9es de d\u00e9tection moindre, la n\u00e9cessit\u00e9 bien souvent de lourds voir tr\u00e8s lourds travaux de g\u00e9nie civil et son manque de flexibilit\u00e9, oriente naturellement vers l\u2019analyse vid\u00e9o. Coupl\u00e9e \u00e0 de l\u2019imagerie thermique<\/strong><\/a>, l\u2019analyse vid\u00e9o ainsi associ\u00e9e permet d\u2019apporter une d\u00e9tection des plus pr\u00e9cises sans aucune d\u00e9pendance aux mauvaises conditions m\u00e9t\u00e9orologiques. Pour des applications allant de quelques centaines de m\u00e8tres \u00e0 plusieurs kilom\u00e8tres, telle une surveillance nautique, aux fronti\u00e8res, protection des chantiers<\/strong><\/a> ou tout simplement la protection de vastes \u00e9tendues de stockage typique des grandes surfaces de bricolages, l\u2019analyse vid\u00e9o montre tout son sens et permet de b\u00e9n\u00e9ficier d\u2019une solution \u00ab l\u00e9g\u00e8re \u00bb \u00e0 mettre en \u0153uvre avec un niveau de pr\u00e9cision param\u00e9trable \u00e0 souhait.<\/p>\n\n\n\n

Vid\u00e9osurveillance intelligente : L\u2019analyse vid\u00e9o dans la vente, am\u00e9liorer l\u2019exp\u00e9rience d\u2019achat pour les consommateurs<\/h2>\n\n\n\n
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Si un domaine est propice \u00e0 la vid\u00e9osurveillance<\/strong><\/a>, c\u2019est sans \u00e9quivoque le domaine de la vente. Cantonn\u00e9 il y\u2019a quelques ann\u00e9es \u00e0 n\u2019assurer qu\u2019une lutte contre la d\u00e9marque inconnue, aujourd\u2019hui la vid\u00e9osurveillance s\u2019est \u00e9toff\u00e9e de quelques galons suppl\u00e9mentaires gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019analyse d\u2019image. Alli\u00e9 pr\u00e9cieux du domaine de la vente, la vid\u00e9osurveillance analytique est capable de se transformer en v\u00e9ritable outil marketing dont il serait de plus en plus difficile de s\u2019en passer\u2026 Analysant les flux entrants et sortants des visiteurs de mani\u00e8re anonyme tout en d\u00e9cryptant leurs parcours ou leur temps d\u2019arr\u00eat, la vid\u00e9osurveillance analytique est apte \u00e0 identifier les zones \u00ab\u2009froides\u2009\u00bb ou \u00ab\u2009chaudes\u2009\u00bb d\u2019un magasin, de qualifier la fr\u00e9quence et ainsi d\u2019optimiser grandement certains rayons en travaillant sur la disposition des produits. <\/p>\n\n\n\n

Le comptage associ\u00e9 au calcul du ratio \u00ab ventes\/visites \u00bb permet de rapidement d\u00e9busquer les points faibles d\u2019un magasin. Les temps d\u2019attentes en caisses sont \u00e9galement parfaitement maitris\u00e9s par l\u2019analyse fine d\u2019une file d\u2019attente\u2009 r\u00e9sultant des ouvertures\/fermetures de caisses d\u00e9coulant par l\u2019optimisation de la meilleure humeur des clients\u2009(!) L\u2019analyse vid\u00e9o permet dans le domaine de la vente d\u2019anticiper certaines habitudes des consommateurs, d\u2019optimiser le magasin et le confort des usagers et indirectement de g\u00e9n\u00e9rer plus de ventes par l\u2019am\u00e9lioration du cultissime taux de transformation.<\/p>\n\n\n\n

Vid\u00e9osurveillance intelligente : \u00c9tude de cas, Disney et son algorithme d\u2019analyse FVAE – Venez vivre la magie\u2009!<\/h2>\n\n\n\n
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Baptis\u00e9 FVAE Factorized Variational Autoencoders<\/strong>, ce puissant algorithme permet \u00e0 ce jour d\u2019analyser et de pr\u00e9dire nos \u00e9motions ressenties devant un film. Le programme FVAE<\/strong> utilise quatre cam\u00e9ras infrarouges install\u00e9es sur le devant de la sc\u00e8ne afin d\u2019analyser le faci\u00e8s des utilisateurs \u00e0 une cadence soutenue de 2FPS (2 images\/secondes). FVAE a \u00e9t\u00e9 d\u00e9ploy\u00e9 sur 3179 cin\u00e9philes r\u00e9partis sur 150 projections cin\u00e9matographiques dans une salle de type th\u00e9\u00e2tre comportant 400 places. Ce puissant algorithme utilisant l’intelligence artificielle est d\u00e9velopp\u00e9 par Disney Research<\/strong> en collaboration avec l\u2019universit\u00e9. Pour cet algorithme, Simon Frazer<\/em> s\u2019appuie sur de nombreux crit\u00e8res afin de d\u00e9terminer avec pr\u00e9cision notre degr\u00e9 de plaisir, de peur, de surprise ou de stress devant une \u0153uvre (ou pas\u2009!) cin\u00e9matographique.<\/p>\n\n\n\n

En capturant de nombreuses expressions faciales, l\u2019algorithme est capable d\u2019effectuer une analyse fine de chaque individu pr\u00e9sent dans la salle et ainsi, d\u2019\u00e9valuer la r\u00e9action globale du public devant tout type de film. FVAE<\/strong> analyse les visages \u00e0 une fr\u00e9quence de 2 FPS et les reclasse dans certaines cat\u00e9gories. FVAE analyse 68 traits de comportement et additionne ainsi le nombre de visages qui pr\u00e9senteront un sourire, cligneront des yeux, baillerons aux corneilles etc. Les m\u00e9tadonn\u00e9es<\/strong> sont ensuite finement analys\u00e9es avec de nombreuses autres donn\u00e9es pertinentes puis recoup\u00e9es avec d\u2019autres visages \u00e0 diff\u00e9rents temps du film. En quelques minutes, l\u2019algorithme est capable de pr\u00e9dire le niveau de satisfaction d\u2019un individu ou d\u2019un groupe d’individus face \u00e0 la projection d\u2019un film. Une technologie d’avenir qui devrait faire parler d’elle…<\/p>\n\n\n\n

Vid\u00e9osurveillance intelligente : \u00c9tude de cas et d\u00e9rapages, programme \u00ab Behavior Detection And Analysis \u00bb <\/h2>\n\n\n\n

Le 8 f\u00e9vrier 2017, une s\u00e9rie de documents appartenant \u00e0 la TSA<\/strong> (agence publique charg\u00e9e de la s\u00e9curit\u00e9 des transports aux \u00c9tats-Unis) pointaient de s\u00e9rieuses failles en mati\u00e8re de l\u2019analyse comportementale \u00e9tablie dans de nombreux lieux aux \u00c9tats-Unis. Le programme Behavior Detection and Analysis<\/strong> s\u2019appuie sur de nombreux crit\u00e8res permettant de d\u00e9tecter tout type de comportement. Afin d\u2019apporter des \u00e9l\u00e9ments constructifs \u00e0 la d\u00e9tection, ce programme s\u2019appuie sur une centaine de crit\u00e8res physiques et comportementaux allant de l\u2019analyse des \u00e9motions \u00e0 l\u2019\u00e9tat de stress, d\u2019angoisse, d\u2019une posture rigide, d\u2019arrogance<\/strong>, de certain comportement tel un raclage de gorge incessant en passant par un mouvement des yeux ou encore, une arriv\u00e9e tardive \u00e0 l\u2019a\u00e9roport\u2026 <\/p>\n\n\n\n

Ainsi, un couple mari\u00e9 de plus de 55 ans, un homme d\u2019une 60 aines d\u2019ann\u00e9es ou une femme de 55 ans aura nettement moins de chance de \u00ab\u2009match\u00e9<\/em>\u2009\u00bb \u00e0 ce d\u00e9tecteur d\u2019\u00e9motions<\/strong> et verra son \u00ab\u2009score personnel\u2009\u00bb diminu\u00e9 d\u2019un ou deux points. Ce\u2009classement (pardonnez ce nom barbare) permet d\u2019amoindrir les all\u00e9gations. A contrario<\/em>, si le score se montre trop important, imm\u00e9diatement l\u2019alerte est lanc\u00e9e permettant d\u2019\u00e9carter et de contr\u00f4ler l\u2019individu suspect. Le Behavior Detection And Analysis<\/strong> est d\u00e9nonc\u00e9 activement depuis 2013 par le Government Accountability Office<\/em> (agence ind\u00e9pendante de conseil du Congr\u00e8s am\u00e9ricain) qui indique que le facteur chance est plus probable qu\u2019une r\u00e9elle d\u00e9tection par analyse comportementale<\/strong>. En \u00e9volution constante, les crit\u00e8res de pertinence sont revus fr\u00e9quemment afin d\u2019\u00e9viter l\u2019usage de certains crit\u00e8res d\u2019\u00e9valuation discutable\u2026<\/p>\n\n\n\n

L’arriv\u00e9e imminente de la vid\u00e9osurveillance intelligente 2.0 – Deep Learning, IA & Convolutional Neural Networks<\/h2>\n\n\n\n
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L\u2019intelligence artificielle<\/strong> est un domaine dont une s\u00e9rie de deux chiffres ne suffirait pas \u00e0 quantifier sa croissance annuelle. \u00c9tant un des segments les plus dynamiques dans le domaine de la vid\u00e9osurveillance, de nombreuses technologies viennent peu \u00e0 peu \u00ab\u2009fiabiliser\u2009\u00bb et renforcer la qualit\u00e9 dans le domaine de l\u2019IA au point d\u2019arriver \u00e0 une r\u00e9volution de type 2.0. Les algorithmes avanc\u00e9s d\u2019apprentissage profond Deep Learning<\/strong> associ\u00e9 \u00e0 la CNN Convolutional Neural Networks<\/strong><\/em> permettent des avanc\u00e9es spectaculaires de jour en jour. Consid\u00e9r\u00e9 comme l\u2019un des chercheurs les plus influents dans le domaine de l\u2019IA, Yann LeCun<\/strong> a r\u00e9sum\u00e9 en une phrase \u00e9quivoque le Deep Learning : \u00ab\u2009La technologie du Deep Learning apprend \u00e0 repr\u00e9senter le monde \u00bb\u2026 <\/p>\n\n\n\n

Cette technologie est tout \u00e0 fait capable de faire une distinction de tout type d\u2019objet en s\u2019appuyant sur des datas immat\u00e9rielles<\/strong> telles les diff\u00e9rences de forme, de taille, de couleur, mais \u00e9galement de mani\u00e8re plus pouss\u00e9e, en recroisant toutes ses donn\u00e9es tout en analysant finement leurs positions. Ainsi, apr\u00e8s une comparaison des diff\u00e9rents pixels situ\u00e9s au-dessus et en dessous et lorsque la pr\u00e9sence de lignes se rencontre \u00e0 45\u00b0, l\u2019IA va \u00eatre capable de reconnaitre le triangle de l\u2019oreille d\u2019un chat<\/strong>. Apr\u00e8s plusieurs analyses des diff\u00e9rentes formes constituant notre cher f\u00e9lin, l\u2019IA<\/strong> sera capable de certifier qu\u2019il s\u2019agit bien d\u2019un chat. L\u2019analyse vid\u00e9o va consid\u00e9rablement \u00e9voluer dans les mois\/ann\u00e9es \u00e0 venir et offrir un niveau de pr\u00e9cision sans pr\u00e9c\u00e9dent…<\/p>\n\n\n\n

Conclusion : Jusqu\u2019o\u00f9 la vid\u00e9osurveillance intelligente est-elle capable d\u2019aller pour am\u00e9liorer notre quotidien ?<\/h2>\n\n\n\n

Ce qui \u00e9tait fortement esp\u00e9r\u00e9, d\u00e9sir\u00e9 voir ranger dans la case du fantasmagorique il y\u2019a quelques ann\u00e9es est en train de se r\u00e9aliser\u2026 La puissance de calcul<\/strong> en croissance constante annuelle associ\u00e9e \u00e0 l’\u00e9volution de l\u2019IA de plus en plus pouss\u00e9e pourrait apporter des solutions d\u2019analyse vid\u00e9o pertinente ne pr\u00e9sentant peu ou plus du tout de \u00ab\u2009faux positif<\/strong>\u2009\u00bb avec l’arriv\u00e9e massive des technologies d’apprentissage. Pr\u00e9sente au quotidien dans tout type de domaine, l\u2019analyse vid\u00e9o<\/strong> est \u00e0 ce jour devenue un pr\u00e9cieux alli\u00e9 de nombreux domaines et permet peu \u00e0 peu de b\u00e9n\u00e9ficier de solutions autonomes particuli\u00e8rement intelligente, capable d\u2019all\u00e9ger les op\u00e9rateurs des diff\u00e9rentes taches r\u00e9barbatives et bien souvent fastidieuses… <\/p>\n\n\n\n

Nous sommes \u00e0 Washington, en 2054 pr\u00e9cis\u00e9ment. La reconnaissance faciale et la biom\u00e9trie semblent \u00eatre devenues un \u00ab\u2009Must Have\u2009\u00bb appr\u00e9ci\u00e9 de tous, tout comme la nouvelle Lexus 2054. Que se passe-t-il\u2009? Nous sommes tout simplement dans Minority Report et a cette \u00e9poque soit en 2002, ce genre de \u00ab\u2009barbarie futuriste\u2009\u00bb \u00e0 base de reconnaissance faciale […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":2664,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[18,169],"tags":[261,267,262,264,296,26,295,266,230,270,269,263,172,268,8,265],"class_list":{"0":"post-2620","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-dossier","8":"category-innovation","9":"tag-analyse-dimage","10":"tag-behavior-detection-and-analysis","11":"tag-camera-intelligente","12":"tag-camera-thermique","13":"tag-convolutional-neural-networks","14":"tag-dahua","15":"tag-deep-learning","16":"tag-fvae","17":"tag-h-265","18":"tag-ia","19":"tag-ivs","20":"tag-lapi","21":"tag-raid","22":"tag-smart-building","23":"tag-videosurveillance","24":"tag-videosurveillance-analytique"},"yoast_head":"\nDossier : \u00c9tude de la vid\u00e9osurveillance analytique - 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