Les risques en hauteur ne sont pas détectés à l’œil nu ; OpenMV les identifie à l’avance grâce à l’intelligence artificielle.

Les accidents causés par des objets tombant d’en haut résultent souvent de fissures minuscules ou de problèmes de vieillissement longtemps négligés. Les inspections manuelles, qui présentent un cycle long et un risque élevé, peinent également à détecter rapidement les changements. OpenMV révèle à l’avance les risques liés aux façades grâce à une surveillance visuelle continue.

Dans les environnements urbains caractérisés par une forte densité d’immeubles de grande hauteur, le vieillissement des façades, la propagation des fissures ou l’écaillage local, s’ils ne sont pas détectés en temps utile, peuvent facilement provoquer des accidents tels que la chute d’objets depuis une hauteur, entraînant de graves risques pour les personnes et les biens.

Toutefois, les inspections traditionnelles des façades reposent principalement sur l’observation visuelle manuelle ou sur des travaux en hauteur, ce qui entraîne non seulement des cycles d’inspection longs et une fréquence de couverture faible, mais aussi des risques élevés liés aux opérations ainsi qu’une subjectivité et une incohérence dans les jugements. Ces méthodes ne parviennent donc pas à répondre aux exigences d’une surveillance continue de la sécurité. Grâce à l’intégration des caméras intelligentes OpenMV de SingTown, il est possible de faire évoluer la surveillance de la sécurité des façades, passant d’un « contrôle manuel intermittent » à une « surveillance visuelle continue en ligne ».

La caméra peut être installée sur des points de surveillance fixes autour du bâtiment ou montée sur des dispositifs élévateurs ou des équipements d’inspection, afin d’acquérir des images des zones critiques de la façade selon une période prédéfinie. OpenMV exécute, côté caméra, des algorithmes de détection de contours, d’analyse des variations de texture et d’extraction des caractéristiques des fissures, permettant d’analyser les structures fines de la surface du mur et de comparer les images obtenues avec les images historiques afin d’identifier les zones présentant des anomalies telles que l’élargissement des fissures, l’écaillage de la surface ou les dommages localisés.

Grâce à la capacité de comparaison continue de l’IA embarquée, le système est non seulement en mesure de détecter la présence ou l’absence d’anomalies, mais aussi d’évaluer si celles-ci s’aggravent de façon continue. L’ensemble du processus de détection s’effectue localement sur le module OpenMV, qui ne transmet que les résultats essentiels, tels que la localisation des zones anormales et l’évolution des tendances observées. Cette approche réduit considérablement les besoins en bande passante et en stockage liés au transfert des données brutes d’images et de vidéos, fournissant ainsi aux gestionnaires immobiliers ou aux équipes d’exploitation et de maintenance des éléments décisionnels clairs et directement applicables.

Grâce aux avantages de l’IA embarquée et du déploiement en périphérie d’OpenMV, la gestion de la sécurité des façades des immeubles élevés passe d’une « détection a posteriori » à une « alerte préventive », améliorant ainsi efficacement le niveau de sécurité du fonctionnement urbain.