Comportement erratique anormal, détection sur site par OpenMV

Dans les zones critiques, ce sont souvent les personnes qui « rôdent » et non celles qui « entrent » qui représentent un véritable risque. 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 déambulations dans des zones sensibles indiquent 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 traitées rapidement, peuvent facilement déclencher des incidents de sécurité ultérieurs.

Bien que les systèmes traditionnels de sécurité 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 exige non seulement un effort physique important, 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 suspects de stationnement prolongé et d’y répondre immédiatement.

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 personnes pénétrant dans la zone.

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

Lorsque les indicateurs comportementaux pertinents atteignent le seuil prédéfini, le système peut produire immédiatement le résultat de détection côté terminal, déclencher une alarme sonore et lumineuse locale ou interagir avec le système de sécurité, permettant ainsi une réponse 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 perceptuelle 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 passif » vers un mode « alerte proactive ».