Les termes “analyse vidéo intelligente” (AVI) et “analyse vidéo” se recoupent souvent. Ils se distinguent néanmoins par le niveau de sophistication de leurs capacités et des technologies qu’ils emploient. Voici une analyse des principales différences :
- Fonctionnalité de base : L’analyse vidéo traditionnelle utilise des algorithmes logiciels pour analyser les flux vidéo afin de détecter des schémas et des conditions de base. Cette technologie se concentre souvent sur la détection de mouvements simples, comme l’identification de mouvements dans une zone désignée, ou sur l’analyse basée sur des règles, comme la détection de franchissement de ligne et de flânerie.
- Traitement basé sur des règles : L’analyse vidéo utilise généralement des règles ou des configurations prédéfinies pour identifier des activités ou des comportements spécifiques. Par exemple, elle peut être configurée pour donner l’alerte si un objet apparaît dans une zone restreinte ou si une personne se déplace dans une certaine direction.
- Compréhension contextuelle limitée : Ces systèmes n’intègrent généralement pas de contexte avancé ou de connaissance de la situation. Leur analyse est souvent limitée aux règles qu’ils sont programmés pour suivre, et ils peuvent avoir du mal à gérer des scénarios complexes ou des situations ambiguës.
Analyse vidéo intelligente (IVA)
- Technologies avancées : L’analyse vidéo intelligente s’appuie sur les fondements de l’analyse vidéo traditionnelle en intégrant des technologies plus sophistiquées telles que l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage profond. Cette intégration permet un traitement et une compréhension plus complexes des données vidéo.
- Capacités d’apprentissage en profondeur : L’IVA utilise des modèles d’IA, en particulier des réseaux neuronaux d’apprentissage profond, pour analyser le contenu vidéo. Cela permet au système d’apprendre à partir de vastes quantités de données vidéo et d’améliorer sa précision et son efficacité au fil du temps. Il peut identifier des objets, classer des comportements et prédire des événements futurs sur la base de modèles appris.
- Connaissance du contexte et de la situation : L’une des avancées significatives de l’IVA est sa capacité à comprendre le contexte d’une scène. Par exemple, elle peut faire la différence entre une personne qui flâne et une personne simplement immobile, ou reconnaître la différence entre un véhicule stationné illégalement et un véhicule qui charge ou décharge des marchandises.
- Réponses proactives et perspectives : L’IVA ne se contente pas de détecter et d’alerter sur la base du contenu vidéo, mais fournit également des informations exploitables qui peuvent être utilisées pour des réponses plus proactives. Par exemple, elle peut analyser les comportements des clients dans un magasin afin d’améliorer l’agencement et les stratégies de marketing, ou surveiller les schémas de circulation afin d’optimiser la planification urbaine.
Alors que l’analyse vidéo fournit la technologie de base pour surveiller et détecter des activités spécifiques sur la base de règles prédéfinies, l’analyse vidéo intelligente améliore et étend ces capacités en intégrant l’IA pour fournir des informations plus approfondies, des analyses prédictives et des réponses plus adaptées au contexte. L’analyse vidéo intelligente est donc particulièrement utile dans les scénarios de haute précision, d’adaptabilité et de compréhension.