Comportement erratique anormal, détection sur site par OpenMV

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

Dans des lieux tels que les entrées et sorties de quartiers résidentiels, 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 traditionnels de sécurité 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 le dispositif de caméra fixé, OpenMV capture en continu les images de la zone de surveillance et effectue, localement, la détection de personnes, le suivi d’objets ainsi que l’enregistrement des trajectoires, permettant ainsi une observation continue des personnes pénétrant dans la zone.

Grâce à une analyse globale de 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 concernés atteignent le seuil prédéfini, le système peut produire immédiatement le résultat de reconnaissance côté terminal, déclencher une alarme 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 déplaçant les capacités d’analyse comportementale vers le côté caméra, 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 enregistrement « passif » à une alerte « proactive ».