Aperçu de l’analyse de l’IA
Ce que fait l’IA Analytics
L’IA Analytics dans GCXONE utilise l’intelligence artificielle pour analyser les événements vidéo et distinguer les menaces réelles du bruit environnemental.
Il traite les événements entrants en temps réel, identifiant les objets et évaluant leur comportement avant de déterminer si un événement doit être considéré comme une véritable alarme ou supprimé.
- Réduit les fausses alertes jusqu’à 99 %.
- Traite chaque événement en temps réel avant qu’il n’atteigne un opérateur.
- Identifie les objets et évalue automatiquement le comportement.
- Cela garantit que les opérateurs ne voient que des événements significatifs et exploitables.
Pourquoi c’est important
Dans de nombreux environnements de surveillance, la plupart des alarmes ne représentent pas de réelles menaces.
Ils sont déclenchés par des facteurs environnementaux tels que les changements d’éclairage, les conditions météorologiques, les reflets ou des objets sans importance. Avec le temps, cela crée une fatigue liée aux alarmes, ralentit les temps de réponse et augmente le risque de manquer des incidents critiques.
L’IA Analytics résout ce problème en appliquant un filtrage intelligent et une logique décisionnelle à chaque événement.
Au lieu de réagir au bruit, les opérateurs ne voient que les événements qui ont été analysés et validés, améliorant la précision, l’efficacité et la performance opérationnelle globale.
Comment ça fonctionne
L’analyse IA traite chaque événement vidéo en deux étapes.
Identification Le système détecte et identifie tous les objets présents sur la scène, tels que les personnes, les véhicules ou les animaux.
Décision Après identification, le système applique une logique prédéfinie pour déterminer si l’événement doit être considéré comme une alarme réelle ou supprimé.
Cette décision est basée sur des paramètres configurables :
- Liste des priorités — Des objets qui déclenchent toujours une vraie alarme
- Liste blanche — Objets pouvant déclencher des alarmes en fonction du comportement
- Liste noire — Objets toujours ignorés
- Rejeter l’inconnu — Filtre les déclencheurs environnementaux tels que le vent ou les réflexions
Seules les alarmes validées sont transmises aux opérateurs, tandis que les fausses alarmes sont automatiquement supprimées.
Capacités clés
- Réduction des fausses alertes — Réduit les fausses alertes jusqu’à 80 à 95 % grâce au filtrage basé sur l’IA
- Classification des objets — Détecte et classe en temps réel les personnes, véhicules, animaux et autres objets
- Logique décisionnelle basée sur des règles — Les listes configurables contrôlent exactement quels objets déclenchent des alarmes
- Analyse comportementale — Évalue les schémas de mouvement et l’activité au fil du temps
- Traitement en temps réel — Analyse les événements au fur et à mesure qu’ils se produisent sans déclenchement manuel requis
Filtrage des fausses alertes alimenté par l’IA
L’IA Analytics filtre les déclencheurs non pertinents avant qu’ils n’atteignent l’opérateur, y compris les changements d’éclairage et les ombres, les vibrations ou mouvements de la caméra, les reflets et l’éblouissement, ainsi que le mouvement environnemental comme les arbres ou la pluie.
Capacités de détection
| Type de détection | Ce que ça fait |
|---|---|
| Détection humaine | Identifie les figures humaines, dessine des encadrés, fournit des niveaux de confiance et suit les mouvements à travers les champs de vision de la caméra. |
| Détection des véhicules | Identifie les voitures, camions, motos, bus, vélos et trains, en distinguant les véhicules stationnés des véhicules en mouvement. |
| Détection d’objets | Identifie les objets pouvant déclencher des alarmes, prend en charge les types d’objets personnalisés et analyse les comportements. |
Vues du quadruple d’alarme
L’analyse IA fournit un contexte multi-images pour chaque événement d’alarme afin que les opérateurs puissent comprendre ce qui s’est passé avant, pendant et après le déclenchement.
- Pré-alarme (pré) — Un cadre datant peu avant l’événement, utilisé pour le contexte menant à l’alarme.
- Aperçu — Un référentiel rapide pour aider les opérateurs à évaluer rapidement la scène sans changer de vue.
- Vue en direct — Le flux caméra en temps réel montrant l’état actuel du site.
- Résultat de l’analyse IA — Superpositions visuelles (par exemple, boîtes englobantes) mettant en évidence des objets ou événements détectés dans la séquence.
Figure 1 : Interface Quad View d’Alarm — Affiche ensemble les images pré-pré, courante, aperçu et en direct, ainsi que des superpositions d’analyse IA, permettant aux opérateurs de comprendre rapidement le contexte complet d’un événement.
Types d’alarmes pris en charge
| Type d’alarme | Description |
|---|---|
| Détection de mouvement | Analyse les déclencheurs de mouvement pour vérifier si c’est réel ou faux |
| Détection d’intrusion | Vérifie la présence humaine ou de véhicules dans des zones restreintes |
| Passage à niveau | Confirme que le type d’objet croise des lignes définies |
| Détection de la flânerie | Identifie la personne par rapport aux autres objets en traînant |
| Détection de falsification | Distingue la véritable altération des changements environnementaux |
Cas d’usage réels
Réduction des fausses alertes Les déclencheurs environnementaux tels que les ombres ou les changements météorologiques sont filtrés avant d’atteindre les opérateurs.
Surveillance intelligente des événements Au lieu d’alertes de mouvement génériques, le système détecte des événements significatifs tels que des intrusions ou des dépassements de ligne.
Validation automatique des alarmes Les alarmes sont automatiquement classifiées avant d’être présentées aux opérateurs, réduisant ainsi l’effort de contrôle manuel.
Efficacité opérationnelle Les équipes de sécurité gèrent moins d’alarmes et de meilleure qualité, améliorant ainsi les temps de réponse et la prise de décision.
Bonnes pratiques
- Utilisez des événements intelligents comme l’intrusion ou le fil-piège au lieu de la détection de mouvement basique.
- Configurez les dispositifs pour fournir suffisamment de contexte pour l’analyse, comme plusieurs trames.
- Assurez-vous d’assurer une synchronisation temporelle précise entre les systèmes.
- Maintenir une bonne qualité et un bon positionnement de l’appareil photo pour une précision optimale de détection.
- Évitez autant que possible un bruit environnemental excessif dans les vues de la caméra.
Détails supplémentaires
Flux de travail d’intégration
L’IA Analytics fonctionne dans le cadre de l’écosystème GCXONE.
- Un appareil déclenche une alarme.
- L’événement est traité et analysé à l’aide de l’IA.
- Le système détermine si l’alarme est réelle ou fausse.
- Les alarmes valides sont transmises aux opérateurs, tandis que les fausses alarmes sont supprimées.
Portée et limites
Ce que fait l’IA Analytics :
- Analyse les événements vidéo à l’aide de l’IA avant qu’ils n’atteignent les opérateurs
- Filtre le bruit environnemental et réduit les fausses alertes
- Applique une logique configurable pour une classification précise
Ce que l’IA Analytics ne fait pas :
- Cela ne remplace pas les mesures de sécurité physique
- Cela ne garantit pas une élimination totale des fausses alertes
- Cela dépend de la bonne configuration et de la qualité de l’appareil photo