Caméras augmentées et IA : de la sûreté vers la sécurité au travail

Les premiers algorithmes d’analyse d’images étaient basés sur la détection de pixels afin de déterminer des mouvements dans le champ de vision de la caméra. Avec le machine learning et le deep learning, la vidéosurveillance a franchi une nouvelle dimension : « la grande nouveauté, c’est la classification, explique Rémi Arnould, sales engineer chez Axis. On ne se base plus sur des mouvements, mais on apprend aux algorithmes à classifier des objets pour être en mesure de faire remonter à des opérateurs des informations fiables ».

Aujourd’hui, plutôt que d’analyser « ce qui bouge » dans l’image, on est en mesure de “reconnaître et distinguer” des classes d’objets : un humain, un véhicule. Qu’il soit en mouvement ou immobile. Cela décuple les scénarios de détection pour les opérateurs en même temps que les cas d’usage pour les exploitants de parcs de caméras.