Comportement d’errance anormal, détection en temps réel par OpenMV

Dans les zones prioritaires, ce sont souvent les personnes « en errance », et non celles « entrant », qui présentent un véritable risque. La surveillance humaine peine à évaluer de façon continue si un comportement est anormal, et la relecture a posteriori manque souvent le moment optimal. OpenMV permet au système de commencer à « observer les comportements », et non plus simplement à « visualiser les images ».

Dans des lieux tels que les entrées et sorties de résidences, d’établissements scolaires, 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 dépendent principalement de la surveillance humaine en temps réel ou de 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 répondre en temps réel.

Une fois la caméra installée de façon fixe, OpenMV capture en continu les images de la zone de surveillance 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 peut déterminer si une personne présente un comportement erratique nettement éloigné des schémas normaux de circulation, et distinguer ce comportement des habitudes quotidiennes afin de réduire le taux de faux positifs.

Lorsque les indicateurs comportementaux concernés atteignent le seuil prédéfini, le système peut immédiatement produire 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 locale 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 ».