Hanwha Vision et l’évolution de la vidéosurveillance
Hanwha Vision est devenue un leader de l’imagerie pilotée par l’IA. D’abord, l’entreprise se positionne comme un fournisseur mondial de solutions de vision. Ensuite, ses caméras et systèmes influencent les déploiements de vidéosurveillance dans le monde. Par exemple, la gamme Wisenet couvre un grand nombre de cas d’utilisation. En particulier, Wisenet et la Wisenet 9 P Series reflètent un mélange de performance et de durabilité qui « minimise le bruit vidéo et maximise les détails ». De plus, la P Series montre l’engagement de Hanwha Vision en faveur d’une IA digne de confiance et d’une conception économe en énergie.
Les options de caméras Wisenet AI apparaissent dans de nombreux secteurs. La X Series propose des options modulaires pour les sites complexes. Par ailleurs, la X Series et la P Series prennent en charge des déploiements flexibles. La X Series supporte des optiques conçues pour un usage précis et des modules enfichables. De même, les caméras des différentes séries peuvent être mélangées pour s’adapter aux budgets et à la couverture. Ensuite, les équipes de sécurité peuvent choisir entre le traitement en périphérie (edge) ou sur serveur. Par conséquent, les déploiements vont de petits sites à de grands campus.
L’étendue des produits Hanwha Vision aide les intégrateurs à construire des solutions évolutives. Par exemple, la X Series et la P Series prennent en charge l’intégration avec les principales plateformes VMS. De plus, les caméras supportent des plug-ins pour Milestone XProtect et Genetec Security Center pour simplifier l’intégration. Cette compatibilité réduit le coût d’intégration et accélère le déploiement.
L’analytique joue un rôle central dans cette évolution. De plus, l’analytique vidéo basée en périphérie (edge) pousse l’intelligence jusqu’à la caméra. Par conséquent, les opérateurs reçoivent des alarmes plus rapides et des métadonnées consultables. Parallèlement, le marché de l’analytique vidéo par IA est en expansion. Selon les données du marché, le segment a atteint environ 9,40 milliards USD en 2024 et continue de croître. Enfin, pour les organisations qui passent à une vidéosurveillance avancée, Hanwha Vision offre une trajectoire équilibrée entre la CCTV traditionnelle et une surveillance intelligente et efficiente.
Analytique IA et fondamentaux de l’analytique vidéo
L’IA dans les caméras modernes combine réseaux neuronaux, conception optique et calcul en périphérie. D’abord, les caméras capturent des images plus propres. Ensuite, les modèles d’IA s’exécutent sur la caméra ou en périphérie. Cette approche réduit la bande passante et accélère le traitement. Par exemple, Hanwha Vision utilise la réduction du bruit par IA pour diminuer la taille des images et améliorer les détails. De plus, cette méthode réduit les besoins en bande passante et en stockage, améliorant l’économie globale du système.
L’analytique vidéo basée en périphérie transforme chaque caméra en capteur opérationnel. Par conséquent, les flux vidéo deviennent des données exploitables. De plus, des métadonnées consultables accélèrent les recherches médico-légales. Par exemple, Visionplatform.ai transforme les CCTV existants en un réseau de capteurs. Nous diffusons des événements structurés vers des tableaux de bord et via MQTT pour des usages métier. Ensuite, l’analytique réduit la charge des opérateurs et aide le personnel à se concentrer sur les exceptions. En outre, ce modèle facilite la conformité au RGPD et à l’AI Act de l’UE lorsque le traitement reste sur site.
L’apprentissage profond alimente la détection et la classification d’objets dans les déploiements modernes. Par exemple, les modèles peuvent détecter les personnes et les véhicules. De plus, les modèles peuvent lire les plaques d’immatriculation lorsqu’ils sont associés à des composants ANPR/LPR. Ainsi, une seule caméra peut prendre en charge des tâches de sécurité et d’intelligence métier. En outre, l’analytique par IA supporte la prise de décision en temps réel et les alertes automatisées. La combinaison du traitement embarqué et de l’analytique serveur forme une solution hybride qui équilibre rapidité et montée en charge.
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Détection vidéo intelligente et extraction d’attributs
Les systèmes vidéo intelligents détectent et classent les personnes, les véhicules et autres objets détectés. Tout d’abord, ces systèmes utilisent l’extraction d’attributs pour ajouter des détails consultables. Par exemple, ils peuvent extraire la couleur des vêtements, la présence d’un sac et la direction de déplacement. Ils peuvent aussi lister les types d’objets tels que vélos, voitures et camions. Par conséquent, ces données alimentent des listes de surveillance et la recherche médico-légale. Sur des sites complexes, vous pouvez combiner plusieurs attributs pour créer des règles précises.
La détection d’objets et la détection de flânage fonctionnent bien dans les environnements encombrés lorsque les modèles s’exécutent en périphérie. De plus, l’utilisation de l’IA pour identifier les comportements aide les équipes à repérer les comportements suspects avant que les incidents n’escaladent. Par exemple, les systèmes peuvent déclencher une alerte lorsqu’une personne flâne à un point de contrôle d’accès. Ensuite, les agents reçoivent un bref résumé de l’événement et une vignette de l’image. De plus, l’extraction d’attributs permet la corrélation des personnes et des véhicules entre caméras, ce qui améliore la conscience situationnelle.
L’analytique avancée prend également en charge des cas spécialisés. Par exemple, les systèmes peuvent détecter les glissades et chutes dans les halls très fréquentés. De même, les métriques de comptage de personnes soutiennent la gestion des flux dans les terminaux. Pour les équipes de sécurité, les outils qui détectent et classifient les personnes réduisent le temps de résolution des incidents. De plus, la possibilité de configurer des règles d’alarme personnalisées rend les événements exploitables tant pour le personnel de sécurité que pour les équipes opérationnelles.
Les caméras Hanwha Vision alimentent les plateformes VMS avec des métadonnées riches. De nombreux sites utilisent des métadonnées consultables pour accélérer les enquêtes. Vous pouvez également intégrer des tableaux de bord tiers pour l’intelligence métier. Pour les lecteurs cherchant des exemples spécifiques aux aéroports, consultez nos pages de cas sur la détection de personnes et le comptage de personnes pour des déploiements pratiques : détection de personnes, comptage de personnes, et détection de flânage. Enfin, l’extraction d’attributs rend les alertes plus précises et aide l’analytique à réduire les fausses alertes lorsqu’elle est correctement réglée.
Amélioration de la netteté d’image avec la réduction du bruit et la compatibilité
La réduction du bruit améliore la clarté des images dans les zones peu éclairées et à fort trafic. D’abord, elle élimine le grain tout en préservant les détails de contour. Ensuite, les codecs vidéo compressent les images améliorées plus efficacement. En conséquence, la bande passante et le stockage diminuent sans perdre en qualité de preuve. Par exemple, la réduction du bruit par IA de Hanwha Vision offre à la fois du détail et une taille d’image réduite. Cette capacité est importante dans les grands parcs de caméras où la bande passante et le stockage sont contraints.
La compatibilité avec les systèmes de surveillance existants est également essentielle. Par exemple, les caméras Hanwha prennent en charge des normes communes pour faciliter l’intégration. De plus, de nombreux sites souhaitent réutiliser leur VMS. Dans ces cas, un système de sécurité vidéo qui supporte ONVIF et les principaux plug-ins VMS simplifie le déploiement. Pour les sites qui ont besoin d’ANPR, la lecture des plaques d’immatriculation est disponible via des modules complémentaires et des intégrations. De plus, des couches analytiques cloud et hybrides peuvent se superposer aux caméras sur site pour ajouter de nouvelles capacités sans remplacer le matériel.
L’intégration de Sightmind fournit de l’analytique cloud pour certains flux de travail. En même temps, les organisations peuvent conserver le traitement sensible sur site. Pour la confidentialité et la conformité, ce choix réduit les risques de sortie de données. De plus, les flux de traitement d’images peuvent générer des métadonnées consultables pour une recherche médico-légale rapide. Cette capacité aide les équipes à retrouver des événements sur des milliers d’heures de vidéo. Par ailleurs, une conception optique soignée et une sélection des capteurs améliorent la qualité d’image de base. Enfin, la compatibilité avec l’infrastructure existante réduit les coûts et les perturbations lors des mises à niveau.
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Efficacité opérationnelle et surveillance alimentée par l’IA
La surveillance alimentée par l’IA peut réduire les rondes en direct tout en améliorant les temps de réponse. Tout d’abord, la détection automatisée achemine les alertes vers la bonne équipe. Ensuite, le personnel de sécurité voit des instantanés d’événements et le contexte. En conséquence, les équipes peuvent prioriser les incidents réels plutôt que de courir après des fausses alertes. Par exemple, des modèles adaptés aident à réduire les fausses alertes en se concentrant sur les types d’objets pertinents. De plus, les systèmes peuvent publier des événements vers des tableaux de bord pour l’intelligence métier et la surveillance opérationnelle.
La gestion des alertes en temps réel aide les équipes à agir plus rapidement. De plus, un tableau de bord clair offre aux responsables d’équipe une vue immédiate des événements en cours. Par exemple, Visionplatform.ai diffuse des événements via MQTT pour que les systèmes opérationnels puissent les consommer. Ensuite, ces données aident les équipes de maintenance, logistique et sécurité. En outre, les caméras de sécurité intelligentes et les systèmes basés en périphérie fournissent une détection continue sans surcharger les serveurs centraux.
Les informations opérationnelles proviennent de métadonnées structurées et l’analytique réduit le travail manuel. Par exemple, combiner le comptage de personnes avec la détection de menaces soutient la planification des capacités et la réponse aux urgences. De plus, les équipes peuvent utiliser les données pour la planification des postes et l’optimisation des ressources. Globalement, ces capacités améliorent la sécurité tout en réduisant les coûts. En bref, utiliser l’IA pour identifier des motifs et diffuser des événements transforme les caméras en capteurs pratiques tant pour la sécurité que pour les opérations plus larges.
Tendances futures de la vidéosurveillance par IA
La durabilité et une IA de confiance sont au centre du développement futur des caméras. Par exemple, la P Series met l’accent sur l’efficacité énergétique et le comportement transparent des modèles. De plus, l’utilisation de données synthétiques et de workflows génératifs soutient l’amélioration continue tout en maintenant la conformité. Ces tendances aident les organisations à atteindre leurs objectifs environnementaux et leurs obligations réglementaires.
Les déploiements évolutifs mêleront le traitement en périphérie à l’orchestration cloud. D’abord, les petits sites utiliseront des dispositifs edge conçus pour cet usage. Ensuite, les grands parcs combineront l’intelligence en périphérie avec une analytique centrale pour la corrélation entre sites. De plus, les mises à niveau favoriseront des conceptions modulaires afin que les évolutions de séries soient simples. Par exemple, de nombreux opérateurs adopteront des pipelines évolutifs permettant de gérer des milliers de flux vidéo depuis un plan de contrôle commun. En outre, des modules enfichables et des API ouvertes encourageront l’innovation tierce et une meilleure intégration avec le contrôle d’accès et la gestion des incidents.
Parmi les innovations émergentes figurent l’IA générative pour des données d’entraînement synthétiques et une restauration d’image améliorée. De plus, les progrès en efficacité des modèles permettront d’exécuter davantage d’analyses sur des dispositifs à faible consommation. Parallèlement, la cybersécurité restera une préoccupation majeure. Par conséquent, les systèmes futurs incluront un firmware renforcé, des mécanismes de mise à jour sécurisés et des journaux audités pour répondre aux exigences de conformité. Pour les intégrateurs et les équipes de sécurité, la prochaine décennie se concentrera sur la construction de systèmes qui vont au-delà de la sécurité pour fournir conscience situationnelle, sécurité et intelligence métier. Enfin, les voies d’intégration avec des plateformes comme Genetec Security Center resteront importantes pour l’orchestration de niveau entreprise.
FAQ
Qu’est-ce que l’analytique vidéo par IA et pourquoi est-ce important ?
L’analytique vidéo par IA utilise des modèles d’apprentissage automatique pour analyser la vidéo afin de détecter des objets, des comportements et des événements. C’est important car elle convertit les flux vidéo bruts en métadonnées consultables et en alertes exploitables qui font gagner du temps et réduisent les coûts opérationnels.
Comment Hanwha Vision s’intègre-t-elle aux stratégies de surveillance modernes ?
Hanwha Vision propose une gamme de caméras et d’analyses qui prennent en charge des déploiements en périphérie et sur serveur. Leurs gammes de produits, notamment la P Series et la X Series, offrent des options en matière de performance, de durabilité et d’intégration avec les principales plateformes VMS.
L’IA peut-elle réduire les fausses alertes sur mon site ?
Oui. Lorsqu’elle est ajustée aux conditions du site, l’analytique réduit les fausses alertes en ciblant la détection sur les types d’objets et les comportements pertinents. De plus, des règles personnalisées et l’extraction d’attributs aident à filtrer les événements erronés avant qu’ils n’atteignent le personnel de sécurité.
Les caméras existantes sont-elles compatibles avec les nouveaux outils d’IA ?
De nombreuses couches d’IA modernes prennent en charge ONVIF et les flux vidéo standard, de sorte qu’elles peuvent fonctionner avec les caméras et VMS existants. Pour des fonctionnalités avancées comme la lecture des plaques, certains sites ajoutent des modules spécialisés ou utilisent des flux de plus haute résolution.
Quel rôle joue le traitement en périphérie ?
Le traitement en périphérie exécute l’analytique proche de la caméra pour réduire la bande passante et la latence. Il aide également à conserver les images sensibles sur site, ce qui peut favoriser la conformité au RGPD et à l’AI Act de l’UE pour les organisations.
Comment les organisations utilisent-elles les métadonnées issues de l’analytique ?
Les métadonnées consultables facilitent la recherche médico-légale, la production de rapports et les tableaux de bord pour l’intelligence métier. Par exemple, les métadonnées permettent la récupération rapide d’événements, l’analyse des tendances de comptage de personnes et la corrélation entre caméras.
L’analytique IA peut-elle soutenir des opérations au-delà de la sécurité ?
Oui. L’analytique peut diffuser des événements vers les systèmes opérationnels, de maintenance et logistiques via MQTT ou webhooks. Cela aide les équipes à utiliser les caméras comme capteurs pour des indicateurs clés et des gains d’efficacité.
Quelles sont les principales considérations en matière de cybersécurité ?
Des mises à jour de firmware sécurisées, des communications chiffrées et des journaux audités sont essentiels. De plus, garder le traitement sur site et contrôler les jeux de données réduit l’exposition lors du déploiement d’analyses avancées.
Comment Visionplatform.ai complète-t-il les systèmes de caméras ?
Visionplatform.ai transforme la CCTV en un réseau de capteurs opérationnels qui détecte les personnes, les véhicules, l’ANPR/LPR, les EPI et des objets personnalisés. Il s’intègre aux plateformes VMS pour diffuser des événements vers des tableaux de bord et des systèmes métier afin que les équipes obtiennent une intelligence exploitable.
Où puis-je en savoir plus sur des détections spécifiques comme le flânage ou l’ANPR ?
Pour des cas d’utilisation détaillés et des guides produits, consultez nos ressources sur la détection de flânage et l’ANPR. Par exemple, apprenez-en plus sur la détection de flânage ou les mises en œuvre ANPR/LPR dans les aéroports.
