Comment les algorithmes d'apprentissage profond sont utilisés dans l'analyse vidéo ?En 2006, le terme "apprentissage profond" a été introduit et, depuis lors, il constitue un sujet fascinant dans le monde de l'intelligence artificielle. Même s'il semble que la technologie s'immisce dans tous les domaines de notre vie...
De la façon dont nous regardons un film à la méthode de paiement de nos courses, tout n'est pas négatif. L'apprentissage profond et l'analyse vidéo sont l'un des meilleurs moyens de surveiller l'activité de la rue et de garder une trace des mouvements suspects.
Pourquoi ?
Parce que l'apprentissage profond nous permet d'obtenir des connaissances approfondies sur les modèles de comportement humain, et de programmer les logiciels pour qu'ils réagissent et recueillent les données appropriées.
Si vous vous demandez quel rôle jouent les algorithmes d'apprentissage profond dans la fonction d'analyse vidéo, poursuivez votre lecture.
Sans entrer dans un langage trop technique et écrire un tas de mots qui n'ont aucun sens, il est important de comprendre ce qu'est l'apprentissage profond.
Sinon, il sera difficile de comprendre pourquoi ils sont devenus populaires dans les tendances de l'analyse vidéo.
L'apprentissage profond est une catégorie d'apprentissage automatique qui décrit des algorithmes créés à partir de la structure du cerveau humain. C'est la façon dont les humains peuvent apprendre à la technologie à réagir et à se déplacer comme nous.
Ça a l'air plutôt intéressant, non ?
Eh bien, c'est encore mieux !
Lorsque l'apprentissage profond et l'analyse vidéo travaillent ensemble, ils peuvent effectuer des tâches plus rapidement et plus efficacement qu'un être humain ne le pourrait. Ses systèmes complexes permettent une sortie plus rapide et de meilleures performances.
Mais, avant de parler de la façon dont l'apprentissage profond influences l'analyse vidéo, voici plus d'informations sur les logiciels d'analyse vidéo.
La façon la plus simple de comprendre l'analyse vidéo est de la considérer comme un outil permettant de détecter un incident nécessitant l'attention de l'homme et d'avertir les gens qu'un accident pourrait survenir sous peu.
Après avoir reçu ces informations, les professionnels de la sécurité et les forces de l'ordre peuvent soit agir immédiatement, soit enregistrer les données afin de mettre en place de meilleures mesures de sécurité pour l'avenir.
Les caméras de vidéosurveillance sont l'exemple le plus courant d'analyse vidéo dont les gens ont entendu parler. Les incidents graves tels que les accidents de voiture et les cambriolages sont souvent signalés plusieurs heures après qu'ils se soient produits...
Grâce à l'analyse vidéo, vous pouvez faire surveiller les espaces tout au long de la journée.
Ainsi, vous pouvez vous concentrer sur la sécurité des personnes. En plus de protéger la société, vous pouvez également vous assurer que d'autres risques ne se produiront pas la prochaine fois.
Voyons donc comment l'apprentissage profond et l'analyse vidéo se rejoignent. L'apprentissage profond est la composante de l'intelligence artificielle qui apprend comment identifier et séparer les personnes et les objets en différentes catégories.
Ensuite, ces informations sont transmises aux employés et au chef de la sécurité. De cette façon, les bons protocoles peuvent être introduits pour résoudre un problème. L'apprentissage profond aide dans les domaines suivants :
Grâce à ce type de logiciel, les agents des forces de l'ordre peuvent réagir aux situations sur le moment et intervenir si nécessaire. De plus, ces informations peuvent être utilisées pour effectuer des post-enquêtes.
En plus d'aider les forces de l'ordre, les gouvernements peuvent également utiliser ces informations pour optimiser le trafic et la planification urbaine. Les villes peuvent ainsi disposer de routes de meilleure qualité et plus sûres.
Une autre situation où l'analyse vidéo et l'apprentissage profond sont utilisés à l'unisson est celle des centres commerciaux. Ici, le système déclenche des alertes pour prévenir les propriétaires de magasins de la présence de voleurs et pour calculer les moments les plus populaires de la journée.
Enfin, les aéroports et autres grands sites peuvent bénéficier de ces deux technologies. Ces logiciels peuvent observer le nombre de personnes présentes dans une foule, mettre en évidence les espaces trop peuplés et améliorer la fluidité du trafic.
Même si l'apprentissage profond est de plus en plus courant dans le domaine de l'analyse vidéo, il existe encore un monde passionnant à explorer, car la technologie ne cesse d'évoluer !
Dans le monde moderne, nous sommes constamment excités par la prochaine grande nouveauté. Pour les algorithmes, l'attente est tout aussi excitante que pour un nouveau téléphone de cinéma ou un appareil ménager.
Actuellement, il existe dix algorithmes d'apprentissage profond courants. En voici la liste :
Tous ces algorithmes fonctionnent avec presque tous les types de données, mais ils nécessitent une grande puissance de calcul pour fonctionner. Cela dit, il y a toujours un nouvel algorithme au coin de la rue.
Donc, ce n'est que le début.
Cependant, l'analyse vidéo et l'apprentissage profond remplaceront certainement la configuration de sécurité traditionnelle à long terme. Les seules différences que nous verrons sont les fonctionnalités et la façon dont elles interagissent avec les humains.
Le monde de la surveillance étant constamment à la recherche de fonctions de détection, de recherche intelligente, de business intelligence et d'automatisation des solutions intégrées, il existe de nombreux domaines à explorer dans ce système complexe.
De plus en plus d'entreprises vont utiliser des éléments comme la détection d'objets pour sécuriser leurs propriétés, et les forces de l'ordre vont utiliser l'analyse vidéo pour contrôler les accidents de la route.
Il est donc important de commencer à utiliser ces systèmes dès que possible. Sinon, vous risquez de prendre du retard sur le reste du monde et de perdre une technologie précieuse qui peut améliorer votre vie.
En plus de créer des communautés plus sûres, cette technologie est également beaucoup moins chère et peut être utilisée dans le monde entier. Aucune frontière géographique n'empêche l'analyse vidéo d'aider les gens.
Bien que l'utilisation de l'analyse vidéo soit en augmentation, cela ne signifie pas qu'il n'y a pas d'obstacles à l'utilisation de ce logiciel.
Par exemple, comme le monde devient plus prudent en matière de surveillance, le volume de données augmente. Par conséquent, le stockage des données est devenu une préoccupation majeure pour les personnes travaillant dans ce domaine.
En outre, les informations recueillies par l'analyse vidéo ne sont utiles que si vous savez comment les utiliser correctement. Cela signifie que si vos employés ne savent pas comment utiliser les données à leur avantage, le logiciel est inutile.
Il est essentiel de sensibiliser les employés à l'importance de l'apprentissage profond et de l'analyse vidéo si vous voulez que cet outil d'IA soit efficace sur le lieu de travail, et dans la société en général.
Enfin, le défi le plus dévastateur qui affecte l'analyse vidéo est la violation de la sécurité des données. Comme les gens hésitent à se faire voler les images de surveillance par des pirates, il est nécessaire de les protéger.
Si vous pouvez sécuriser les données récupérées par l'analyse vidéo et vous assurer qu'elles sont conservées au sein d'une organisation, il n'y a aucune raison de ne pas utiliser ce logiciel.
Il est bon de connaître les avantages de l'apprentissage profond et de l'analyse vidéo avant de commencer à utiliser ces systèmes sur votre lieu de travail. Après tout, les algorithmes d'IA sont encore assez nouveaux pour beaucoup de gens.
Par conséquent, vous devez savoir exactement à quoi vous vous engagez lorsque vous les mettez en œuvre, et comment ils vont améliorer votre vie.
Par rapport aux autres outils vidéo traditionnels, l'apprentissage profond utilisé dans l'analyse vidéo moderne fournit des résultats détaillés et une meilleure précision. La technologie peut distinguer les objets et les personnes sans problème.
Le seul souci dans le passé était que la technologie ne pouvait jamais suivre. La bonne nouvelle est que ce logiciel peut reproduire la perspicacité humaine, tout comme un employé.
Cette "hyperconscience" peut rendre les espaces plus sûrs et créer des environnements plus accueillants pour les gens. Et vous n'aurez plus besoin d'avoir constamment un employé qui regarde les vidéos de surveillance.
Les GPU combinés à l'apprentissage automatique ont été révolutionnaires dans le traitement des données. Que vous souhaitiez utiliser l'analyse vidéo dans les aéroports, l'analyse vidéo de YouTube ou d'autres méthodes de vision par ordinateur, cela peut vous faire gagner beaucoup de temps.
L'outil fonctionne comme une barre de recherche où les professionnels de la sécurité peuvent taper un mot clé et trouver des séquences vidéo directement liées à un groupe de personnes, de vêtements ou d'objets.
Il est indéniable que le principal avantage de l'apprentissage profond et de l'analyse vidéo est de renforcer la sécurité en général.
Si cette technologie peut aider le monde à revenir à la normale après la pandémie ce ne peut être qu'une bonne chose. Cependant, nous avons besoin de plus que de connaissances humaines pour créer des environnements plus sûrs.
Nous avons besoin de données détaillées, de séquences informatives et de recherches approfondies pour créer une meilleure planète pour tous.
En définitive, décider d'utiliser ou non l'analyse vidéo et l'apprentissage profond est un choix personnel. Cependant, comme vous pouvez le constater dans cet article, il existe de nombreux avantages à passer à cette technologie.
Vous pouvez obtenir de meilleures informations, une sécurité accrue et un meilleur accès aux données qui peuvent vous aider à éviter les accidents. Si ce logiciel est utilisé correctement, il a le pouvoir de façonner les sociétés et de créer des mondes plus sûrs.
Cependant, vous devez d'abord apprendre à utiliser l'analyse vidéo...
Heureusement, c'est là que nous intervenons. Vous souhaitez utiliser l'analyse vidéo ? Prenez contact avec nous ici.
