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Vidéo et intelligence embarquée : que voulez-vous ? |
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L’intelligence
embarquée dans les caméras leur permettrait de faire à peu près tout et
n’importe quoi. Rien n’est moins vrai. Au-delà des annonnces trompeuses
de certains, il faut surtout bien réfléchir à ce qu’on souhaite faire
avec. Sinon, on risque d’être déçu... |
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Les
caméras embarquent de plus en plus de fonctionnalités, que ce soit des
fonctionnalités d’améliorations d’images, souvent propres au fabricant
de caméra jusqu’aux fonctionnalités d’analyse vidéo, soit directement
intégrées par le fabricant (par exemple Sony) ou pars des tiers lorsque
le fabricant ouvre son processeur aux applications tierces (Axis
Communications ou Samsung). Mais,contrairement à ce que laissent croire
certains, les caméras ne peuvent pas tout faire. Principalement en
raison de la faiblesse des processeurs (même si cela s’arrange). Les
processeurs des téléphones sont bien plus puissants. Au-delà des
simples effets d’annonce, l’intelligence embarquée est, comme le
souligne Marie-Claude Frasson, « un moyen pour les fabricants
historiques de bonnes caméras (Axis, Samsung, Bosch, Sony,
Panasonic...) de contrer la concurrence des fabricants asiatiques à bas
coût ». |
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L’analyse vidéo : ça sert à quoi ? |
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L’analyse
vidéo sert à automatiquement indiquer quelles parties de la vidéo
méritent d’être regardées car, dans les faits, seul un petit
pourcentage des quantités énormes de vidéo enregistrées le
méritent. Mais il faut faire attention, tout n’est pas possible.
Ce que confirme la plupart des fabricants. « Il faut être précis quand
on parle d’intelligence embarquée et d’analyse vidéo. Certaines
applications sont extrêmement fiables quelles que soient les scènes
étudiées, d’autres dépendent fortement du contexte d’exploitation,
souligne Luc Plaud, responsable avant-vente Europe chez Sony
VideoSecurity. La détection de mouvement fonctionne bien, au même titre
que le franchissement de ligne virtuelle. Quoiqu’il en soit, il faut
veiller à respecter le cadrage recommandé par le fabricant. Nos clients
doivent comprendre que tout ce qu’ils voient au cinéma n’est pas
possible, et que les contraintes de la technologie ne nous
autorisent pas à remplir 100 % des besoins exprimés. Les cas
particuliers demandent à être étudiés au cas par cas...». Même constat
chez l’installateur Automatic Alarm. « Les client expriment des besoins
un peu irréalistes, regrette Guillaume Le Joncour, directeur régional
chez Automatic Alarm. Ils veulent faire de la reconnaissance faciale
avec leurs caméras. Cela reste très difficile. ». |
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Se concentrer sur une fonction de base |
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Face
à ces demandes un peu déconnectées de la réalité, il vaut mieux se
concentrer sur des choses simples et faisables. « Mieux vaut se
concentrer sur une fonctionnalité de base, comme la détection
d’intrusion, mais le faire bien qu’afficher un panel de scénarios
fantaisistes qui ne fonctionneront pas en environnement réel, conseille
Marie-Claude Frasson.». Point de vue est partagé par Philippe Bernard,
ingénieur avant-vente chez Axis Communications « Nous devons rester
modestes en matière d’intelligence embarquée et d’analyse vidéo. Il
faut expliquer clairement les choses à l’utilisateur et ne pas lui
laisser espérer monts et merveilles.Certains s’imaginent que même si
les images sont mauvaises, on pourra tout de même les exploiter. C’est
faux. A nous d’éduquer le marché et de lui présenter réellement l’état
de l’art actuel ». |
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Et demain ? |
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En
ce qui concerne l’avenir, les fabricants travaillent actuellement
détecter plus et plus loin mais cela prend du temps. Les processeurs
des fabricants de caméras s’améliorent ce qui facilitera la tâche
(embarquer un logiciel serveur sur d’aussi petits processeurs relèvent
tout de même de l’exploit actuellement). Plus de core, plus de
puissance. Les fabricants travaillent aussi sur la reconnaissance des
personnes (faciale ou identité) embarquée avec la possibilité d’avoir
les watch-lists directement sur les caméras. On peut aussi évoquer les
travaux menés autour du tracking multi-caméras. Les caméras analysent
en local, sortent les méta-données vers un serveur central qui peut
faire les rapprochements entre les détections pour réussir à suivre une
personne à travers un réseau de caméras. Cela pourra aussi être utilisé
pour la recherche d’informations a posteriori. Enfin, la surveillance
mobile se développant énormément, de l’intelligence sur la transmission
efficace de données vidéo est nécessaire. Il faudra arriver à faire
passer de la vidéo sur de petites bandes passantes et concevoir des
outils comme le TVI de Digital Barriers qui permet de vérifier en en
continu la bande passante afin d’optimiser la qualité d’image en
permanence. Le but étant de permettre aux opérateurs de réagir toujours
plus vite. L’analyse vidéo est faite pour la prévention, par pour faire
de l’analyse vidéo a posteriori, après que le délit a été commis... |
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Le point de vue d’un fabricant : Philippe Bénard, Ingénieur avant-vente chez Axis « Il faut tenir compte des caractéristiques du marché sur lequel on travail » |
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« En
matière d’analyse vidéo, la notion culturelle est importante. Beaucoup
de briques analytiques intégrées dans les produits de certains
fabricants sont des briques éditées à l’international. Or, selon les
réglementations locales, la taille des plaques minéralogiques, par
exemple, peut varier. On peut alors se retrouver avec une solution qui
fonctionnera mal car pas adaptée au marché français. Une solution peut
être de passer par des solutions proposées par des développeurs
français qui maîtrisent ces données locales et peuvent faire quasiment
du sur-mesure. » |
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Le point de vue d’un installateur : Guillaume Le Joncour, Directeur régional chez Automatic Alarm « Il nous faut aider les utilisateurs à bien cerner leurs besoins » |
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« En tant qu’installateur, nous voyons bien ce qui fonctionne sur le terrain : le franchissement de ligne virtuelle, la détection périmétrique... Mais cela requiert souvent des caméras dédiées comme dans le cas de la reconnaissance de plaques d’immatriculation. Dans les zones urbaines, on le constate assez facilement : la reconnaissance des plaques est assez mauvaise si les caméras ne sont pas dédiées. Et c’est le cas dans de nombreuses autres applications. Avant de s’équiper avec une caméra à intelligence embarquée, je ne peux que conseiller aux utilisateurs finaux de bien analyser leurs besoins, ce qu’ils veutlen faire avec leurs caméras, ce qu’ils veulent analyser. C’est aussi le rôle de l’installateur de les accompagner dans cette démarche, de les soutenir pour les aider à définir chaque mission qu’ils souhaitent attribuer à chaque caméra. » |
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3 Questions à Marie-Claude Frasson Directrice technique chez Digital Barriers |
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Quelles sont sur le marché les solutions d’intelligence embarquée et d’analyse vidéo qui vous paraissent les plus fiables ? Les scénarios les plus fiables sont ceux liés à la détection de mouvement en intérieur. Mais il faut faire attention à la définition “d’intérieur”. Un coffre de banque ou une maison avec tous volets fermés et un scénario d’intérieur. Pas de variations d’illumination, reflets, etc… La détection d’intrusion en extérieur fonctionne aussi assez bien. Quelles sont les applications qui fonctionnent un peu moins bien ou pas du tout ? Pourquoi ? Certaines solutions sont fiables si elles sont extrêmement bien configurées et seuls les fabricants eux-mêmes savent bien les configurer. Il faut donc regarder les performances mais aussi la manière de mettre en place la solution qui est un des freins majeurs à l’adoption d’une solution. On nous parle aussi beaucoup de détection de bagage abandonné en environnement non-stérile. Il faut savoir qu’une certification existe et personne ne l’a obtenu. Le problème principal ici est la lumière et les changements extérieurs. Une solution de comptage ou de détection de mouvement marchera très bien en intérieur mais dès qu’il y aura une présence de fenêtre, les performances diminueront, le comptage divergera... La robustesse à la lumière est la clef. La non-stérilité de la zone est aussi un problème auquel doit faire face l’analyse vidéo. Toute détection en situation de foule, voire seulement quelques personnes qui se croisent, est mise à mal (en analyse temps-réel embarquée tout du moins). La gestion des croisements de personnes et de leur suivi est ardue. Quels sont les enjeux de demain ? Ce sont sûrement les applications de recherche à posteriori qui auront un intérêt afin de diminuer le temps de recherche dans des quantités astronomiques de vidéo. Tout comme les outils permettant d’exploiter les méta-données générées par les algorithmes d’analyse vidéo. |