Analyse du contenu vidéo: Libérer des informations grâce aux données visuelles

Par Fouad Sabry

Qu'est-ce que l'analyse de contenu vidéo

L'analyse de contenu vidéo ou analyse de contenu vidéo (VCA), également connue sous le nom d'analyse vidéo ou d'analyse vidéo (VA), est la capacité d'analyser automatiquement analyser la vidéo pour détecter et déterminer des événements temporels et spatiaux.

Comment vous en bénéficierez

(I) Informations et validations sur les sujets suivants :

Chapitre 1 : Analyse du contenu vidéo

Chapitre 2 : Sécurité physique

Chapitre 3 : Télévision en circuit fermé

Chapitre 4 : Surveillance

Chapitre 5 : Système de reconnaissance faciale

Chapitre 6 : Vidéo professionnelle sur IP

Chapitre 7 : Reconnaissance automatique de plaque d'immatriculation

Chapitre 8 : Détection de transition de prise de vue

Chapitre 9 : Caméra de télévision en circuit fermé

Chapitre 10 : Caméra IP

(II) Répondre aux principales questions du public sur l'analyse du contenu vidéo.

(III) Exemples concrets d'utilisation de l'analyse de contenu vidéo dans de nombreux domaines.

À qui s'adresse ce livre

Professionnels, étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, passionnés, amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type d'analyse de contenu vidéo.

 

 

• Langue: Français
• Éditeur: Un Milliard De Personnes Informées [French]
• Date de sortie: 5 mai 2024

Aperçu du livre

Analyse de contenu vidéo

Obtenir des informations grâce à des données visuelles

Fouad Sabry est l'ancien responsable régional du développement commercial pour les applications chez Hewlett Packard pour l'Europe du Sud, le Moyen-Orient et l'Afrique. Fouad est titulaire d'un baccalauréat ès sciences des systèmes informatiques et du contrôle automatique, d'une double maîtrise, d'une maîtrise en administration des affaires et d'une maîtrise en gestion des technologies de l'information, de l'Université de Melbourne en Australie. Fouad a plus de 25 ans d'expérience dans les technologies de l'information et de la communication, travaillant dans des entreprises locales, régionales et internationales, telles que Vodafone et des machines professionnelles internationales. Actuellement, Fouad est un entrepreneur, auteur, futuriste, axé sur les technologies émergentes et les solutions industrielles, et fondateur de l'initiative One Billion Knowledge.

Un milliard de connaissances

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Fouad Sabry

Copyright

Analyse de © contenu vidéo 2024 par Fouad Sabry. Tous droits réservés.

Aucune partie de ce livre ne peut être reproduite sous quelque forme que ce soit ou par quelque moyen électronique ou mécanique que ce soit, y compris les systèmes de stockage et de récupération d'informations, sans l'autorisation écrite de l'auteur. La seule exception est celle d'un critique, qui peut citer de courts extraits dans une critique.

Couverture dessinée par Fouad Sabry.

Bien que toutes les précautions aient été prises dans la préparation de ce livre, les auteurs et les éditeurs n'assument aucune responsabilité pour les erreurs ou omissions, ou pour les dommages résultant de l'utilisation des informations contenues dans le présent document.

Table des matières

Chapitre 1 : Analyse du contenu vidéo

Chapitre 2 : Sécurité physique

Chapitre 3 : Télévision en circuit fermé

Chapitre 4 : Surveillance

Chapitre 5 : Système de reconnaissance faciale

Chapitre 6 : Vidéo professionnelle sur IP

Chapitre 7 : Reconnaissance automatique des plaques d'immatriculation

Chapitre 8 : Détection des transitions de tir

Chapitre 9 : Caméra de télévision en circuit fermé

Chapitre 10 : Caméra IP

Appendice

À propos de l'auteur

Chapitre 1 : Analyse du contenu vidéo

L'analyse de contenu vidéo ou analyse de contenu vidéo (VCA), également appelée analyse vidéo ou analyse vidéo (VA), est la capacité d'analyser automatiquement la vidéo pour reconnaître et évaluer les occurrences temporelles et spatiales.

Cette compétence technique est utilisée dans de nombreux domaines, y compris le divertissement. Les méthodes peuvent être mises en œuvre en tant que logiciel sur des appareils informatiques à usage général ou en tant que matériel dans des unités de traitement vidéo spécialisées.

VCA peut être utilisé pour obtenir une variété de fonctionnalités. La détection de mouvement vidéo est l'une des techniques les plus simples pour détecter un mouvement par rapport à une scène d'arrière-plan statique. L'identification par suivi vidéo, l'analyse du comportement et d'autres formes de connaissance de la situation font partie des capacités les plus sophistiquées.

Le VCA est fréquemment associé à des méthodes d'amélioration vidéo telles que le débruitage vidéo, la stabilisation d'image, le masquage flou et la super-résolution, car il nécessite des séquences d'entrée de haute qualité.

Plusieurs articles donnent un aperçu des modules impliqués dans la création d'applications d'analyse vidéo. Il s'agit d'une liste de fonctionnalités connues avec de brèves descriptions.

Au milieu des années 2000, de nombreuses entreprises ont introduit des articles améliorés par VCA.

Les fabricants de logiciels de gestion vidéo ne cessent d'augmenter le nombre de modules d'analyse vidéo disponibles.

Avec les dernières technologies pour traquer les suspects, il est donc facile de retracer tous les mouvements de ce sujet : d'où ils viennent, quand, où et leurs mouvements.

Au sein d'un système de surveillance spécifique, la technologie d'indexation est capable de localiser les personnes présentant des caractéristiques similaires qui se trouvaient dans les points de vue des caméras pendant ou pendant une période de temps spécifique.

Habituellement, la méthode détecte un grand nombre de personnes présentant des caractéristiques similaires et les affiche sous forme d'instantanés.

L'opérateur n'a qu'à cliquer sur les photos et les sujets qui nécessitent un suivi.

En une minute environ, il est possible de suivre tous les mouvements d'un individu, voire de générer un film des mouvements étape par étape.

Kinect est un accessoire complémentaire Xbox 360 qui utilise VCA pour une partie de l'entrée utilisateur. Cela permet de créer une carte thermique du magasin, ce qui est utile pour la conception du magasin et les optimisations marketing. D'autres utilisations incluent la durée de séjour du produit et la détection de retrait/départ d'articles.

Dans une situation d'entreprise, il est difficile d'établir la qualité de VCA. Il dépend de nombreux aspects, notamment le cas d'utilisation, la mise en œuvre, la configuration du système et la plate-forme informatique. L'analyse comparative indépendante et la détermination des lieux d'essai sont des approches typiques pour obtenir une notion objective de la qualité dans des contextes commerciaux.

VCA a été utilisé à des fins de gestion des foules, notamment à l'O2 Arena et au London Eye.

Lorsqu'ils enquêtent sur des comportements illégaux, la police et les experts médico-légaux examinent les images de vidéosurveillance. La police utilise un logiciel, comme Kinesense, qui effectue une analyse du contenu vidéo afin de localiser les suspects en analysant la vidéo à la recherche d'événements importants. Selon les enquêtes, jusqu'à 75 % des incidents impliquent des caméras de surveillance. La police utilise des outils d'analyse du contenu vidéo pour rechercher de longues vidéos à la recherche d'événements significatifs.

L'analyse du contenu vidéo est un sous-ensemble de la vision par ordinateur et, par extension, de l'intelligence artificielle. TRECVID et Academic Benchmarking Initiatives, L'intelligence artificielle pour la vidéosurveillance utilise des logiciels informatiques qui analysent les sons et les images capturés par les caméras de vidéosurveillance afin d'identifier les personnes, les voitures, les objets et les événements. Logiciel utilisé par les entrepreneurs en sécurité pour définir les zones restreintes dans le champ de vision de la caméra (comme une zone clôturée, un parking, mais pas le trottoir ou la voie publique à l'extérieur du terrain) et programmer les moments de la journée (comme après les heures d'ouverture) pour la propriété protégée par une caméra. L'intelligence artificielle (IA) émet un avertissement si elle identifie un intrus qui enfreint la « règle » selon laquelle personne n'est autorisé dans cette zone à ce moment-là.

{Fin du chapitre 1}

Chapitre 2 : Sécurité physique

La sécurité physique fait référence aux mesures visant à restreindre l'accès non autorisé aux installations, à l'équipement et aux ressources et à protéger le personnel et les biens contre les dommages ou les dommages (tels que l'espionnage, le vol ou les attaques terroristes). La sécurité physique comprend l'utilisation de diverses couches de systèmes interdépendants, tels que la surveillance CCTV, les agents de sécurité, les barrières de protection, les serrures, le contrôle d'accès, la détection des incursions périmétriques, les systèmes de dissuasion et la protection contre les incendies, pour protéger les personnes et les biens.

En règle générale, les mesures de sécurité physique pour les lieux protégés visent à :

décourager les intrus potentiels (p. ex., panneaux d'avertissement, éclairage de sécurité et marquage du périmètre) ; détecter les incursions et surveiller/enregistrer les intrus (tels que les alarmes antivol et les systèmes de vidéosurveillance) ; susciter des réponses appropriées en cas d'incident (p. ex., de la part des agents de sécurité et de la police).

Il est de la responsabilité des concepteurs, des architectes et des analystes de la sécurité de trouver un équilibre entre les contrôles de sécurité et les risques, en tenant compte des coûts de spécification, de développement, de test, de mise en œuvre, d'utilisation, de gestion, de surveillance et de maintenance des contrôles, ainsi que de considérations plus larges telles que l'esthétique, les droits de l'homme, la santé et la sécurité, ainsi que les normes ou standards sociétaux. Bien que les principes de base soient similaires, les mesures de sécurité de l'accès physique qui conviennent à une prison ou à une installation militaire de haute sécurité peuvent