Comportement erratique anormal, détection sur site par OpenMV

Dans les zones critiques, ce ne sont pas tant les personnes « entrant » qui présentent un véritable risque, mais bien celles qui « rôdent ». La surveillance humaine peine à évaluer de façon continue si un comportement est anormal, et la relecture a posteriori fait souvent perdre le moment optimal d’intervention. OpenMV permet au système de commencer à « observer les comportements », et non plus seulement à « visualiser les images ».

Dans des lieux tels que les entrées et sorties de résidences, d’écoles, d’usines ou de parcs industriels, un séjour prolongé, des allers-retours répétés ou des déplacements erratiques dans des zones sensibles constituent souvent un risque sécuritaire potentiel. Par exemple, des activités telles que la reconnaissance des lieux, l’intrusion non autorisée ou des observations suspectes, si elles ne sont pas détectées et contrôlées en temps utile, peuvent facilement déclencher des incidents de sécurité ultérieurs.

Bien que les systèmes de sécurité traditionnels puissent enregistrer des images vidéo, ils reposent principalement sur une surveillance humaine en temps réel ou sur la lecture différée des enregistrements. Cette surveillance manuelle implique non seulement une charge de travail importante, mais rend également difficile une détection rapide et précise des « comportements anormaux » ; ainsi, lorsque le problème est finalement identifié, l’opportunité optimale d’intervention a souvent déjà été manquée.

Basé sur la caméra intelligente OpenMV de SingTown, le système permet une détection continue et une analyse des comportements humains directement au niveau de la caméra, ce qui permet d’identifier automatiquement les comportements erratiques anormaux et d’y réagir immédiatement.

Une fois la caméra installée de façon fixe, OpenMV capture en continu les images de la zone surveillée et effectue, localement, la détection de personnes, le suivi des cibles ainsi que l’enregistrement des trajectoires, permettant ainsi une observation continue des individus pénétrant dans la zone.

En analysant de manière globale des caractéristiques comportementales telles que la durée de stationnement, la zone d’activité, la trajectoire de déplacement et les itinéraires répétés, OpenMV est capable de détecter si une personne effectue des allers-retours manifestement en dehors des schémas normaux de circulation, et de distinguer ces comportements de ses habitudes quotidiennes, ce qui réduit le taux de faux positifs.

Lorsque les indicateurs comportementaux pertinents atteignent le seuil prédéfini, le système peut produire immédiatement le résultat de reconnaissance côté terminal, déclencher une alerte sonore et lumineuse locale ou interagir avec le système de sécurité, permettant ainsi une réaction rapide et une intervention sur site, sans aucune intervention du calcul dans le cloud.

En intégrant les capacités d’analyse comportementale directement au niveau des caméras, OpenMV confère aux systèmes de sécurité une intelligence de détection sur site caractérisée par une faible latence, une faible bande passante et une haute stabilité, permettant ainsi de faire évoluer la gestion de la sécurité d’un mode « enregistrement réactif » vers un mode « alerte proactive ».