La technologie utilisée pour l'analyse vidéo traite les données de façon différente par rapport à un opérateur humain, et cela change les priorités concernant l'exploitation des images. Cependant, les attributs typiques de la qualité d'image restent essentielles pour la performance de l'analyse. Les connaissances et le savoir-faire en matière de traitement d'image d'Axis permettent d'optimiser la qualité et l'exploitation des images, garantissant une surveillance performante avec l'œil humain et à l'aide de l'analyse.
L'impact de l'analyse sur le développement des caméras
Lors du développement des premières caméras de surveillance, la priorité était d'optimiser la qualité de visionnage pour l'opérateur humain. Cet objectif d'origine reste essentiel aujourd'hui mais, depuis quelques années, l'analyse vidéo est devenue une caractéristique de plus en plus importante des caméras de surveillance. Par conséquent, les priorités concernant le développement de la technologie de surveillance ont changé.
L'analyse vidéo peut déclencher automatiquement des alertes en temps réel, ce qui est essentiel pour optimiser la sécurité. La détection automatique, le suivi des objets et l'identification des événements sont particulièrement utiles pour trouver des preuves juridiques lors d'une enquête. L'analyse permet également aux entreprises d'améliorer leur efficacité opérationnelle, et un survol des données fournies peut offrir des informations exploitables pour améliorer les processus.
Cependant, la qualité de l'analyse dépend de la qualité de la vidéo sur laquelle elle s'appuie. Cela signifie que pour obtenir les meilleurs résultats possibles, notamment la détection et la classification précises et fiables des objets, optimiser l'exploitation des vidéos est essentiel pour leur analyse.
Une exploitation différente des images pour le visionnage humain et le traitement analytique
Le principal avantage de l'analyse réside dans sa capacité à traiter de grands volumes de vidéos par rapport à l'être humain et, par conséquent, elle peut détecter des actions et classer des objets bien plus rapidement. Pour ce faire, l'analyse est réalisé grâce à des technologies de vision numérique, notamment à l'aide d'une IA basée sur le deep learning, qui traitent les images et les vidéos de façon différente par rapport aux êtres humains.
L'être humain profite d'une analyse contextuelle d'un flux vidéo, et cette capacité lui permet d'interpréter et de comprendre plus facilement des images et vidéos (même de faible qualité ; ou si les objets sont partiellement masqués). Cependant, les limites de l'œil humain font qu'un opérateur peut être distrait par l'aspect visuel, tel que le bruit pouvant affecter la clarté d'affichage.
L'analyse, d'autre part, nécessite une qualité d'image élevée pour détecter de façon précise les objets et les événements, mais la technologie n'est pas affectée de la même façon par l'apparence visuelle d'une image.
L'importance de l'exploitation des vidéos pour l'analyse
Une analyse vidéo précise nécessite une qualité d'image élevée, mais de nombreux facteurs peuvent affecter cette capacité de traitement. Le flou de mouvement est un facteur important, causé par les objets se déplaçant à grande vitesse. Bien que le flou de mouvement puissent poser problème à l'œil humain, il est possible de se fier au contexte même si des détails sont partiellement perdus. Cela signifie que, si des objets se déplacent à grande vitesse, l'observateur humain peut les reconnaître et comprendre la scène, alors que la technologie analytique pourrait ne pas être en mesure de le faire. Par conséquent, une caméra doit absolument réduire le flou de mouvement pour une analyse performante.
Une image nette avec un excellent contraste peut également améliorer les performances de l'analyse. Bien que les algorithmes analytiques soient généralement conçus pour être moins sensibles au bruit d'image, une caméra performante à faible luminosité dans les scènes obscures, ainsi qu'une plage dynamique étendue avec des objets infimes dans des conditions de luminosité difficiles, permet une analyse plus précise.
L'analyse doit également être performante dans le monde réel, et cela signifie que l'exploitation des images doit être possible (pour l'analyse et l'observateur humain) quelles que soient les conditions climatiques. Pour faire face aux violents, la stabilisation d'image améliore la précision de l'analyse vidéo en réduisant les effets des vibrations de la caméra. La prise en compte des paramètres d'installation physique d'une caméra, notamment des aspects tels que les conditions d'éclairage et la protection contre les intempéries, ont également une importance considérable concernant l'exploitation des images. Pour assurer une qualité d'image constante, nettoyer et entretenir la caméra est également crucial.
Optimiser l'exploitation des images pour l'analyse et l'observateur humain
Axis optimise l'exploitation des images pour l'analyse à l'aide d'un contrôle dynamique par la caméra de paramètres tels que la vitesse d'obturation, le gain, la réduction du bruit et la netteté. Ceci permet à la caméra de s'adapter automatiquement aux conditions à l'aide du traitement d'image Axis. L'optimisation de ces paramètres d'image garantit une base solide pour une analyse performante sur laquelle d'autres capacités d'analyse peuvent être développées, par Axis ainsi que par des partenaires technologiques.
Par ailleurs, un être humain doit toujours pouvoir visionner la vidéo, en temps réel ou pour une analyse a posteriori, par conséquent une qualité d'image élevée pour un visionnage humain reste essentiel. Cela signifie que les paramètres doivent être suffisamment naturels pour garantir la clarté des images. Par conséquent, les caméras Axis sont optimisés par défaut pour l'analyse et pour le visionnage humain. Bien que cela soit essentiel pour une vidéosurveillance performante, le besoin d'une expertise spécifique lors de l'installation s'en trouve réduit, ainsi que le temps et le coût de mise en service.
En développant ses propres caméras SoC (système sur puce), ARTPEC, Axis possède le savoir-faire et les moyens pour optimiser le traitement vidéo afin d'obtenir une qualité d'image maximale et d'exploiter au mieux leur contenu, à la fois pour l'analyse et le visionnage humain.
Approche globale de la conception d'une caméra
Pour garantir une analyse hautement performante, fournissant des données exploitables pour améliorer la sécurité et l'efficacité opérationnelle, tous les aspects de la conception d'une caméra sont pris en compte Cette approche globale du développement est essentielle, afin d'optimiser l'exploitation des images pour l'analyse, mais aussi dans le but de fournir une qualité d'image élevée pour l'œil humain.
