Vision AI : Transformer la gestion des foules

Les villes intelligentes sont des lieux dynamiques et densément peuplés qui dépendent de technologies avancées pour que tout fonctionne bien. La gestion des grandes foules est un élément important pour rendre ces villes plus sûres et plus efficaces, que ce soit dans les espaces publics ou lors de grands événements.

Un bon exemple de la nécessité de gérer les foules est la finale de la Ligue des champions de l'UEFA 2022 à Paris. La surpopulation à l'extérieur du stade a causé des retards, de la confusion et des problèmes de sécurité. Une mauvaise planification et des problèmes de flux de foule ont contribué au chaos, montrant à quel point il est important de trouver de meilleurs moyens de gérer les grandes foules.

C'est là que l'intelligence artificielle (IA) et la vision par ordinateur (VA) peuvent intervenir. Ces technologies changent la façon dont les foules sont gérées en facilitant la surveillance des personnes, le repérage des risques et la compréhension du comportement des foules en temps réel. Le marché de la vision par ordinateur devant atteindre 175,72 milliards de dollars d'ici 2032, il est évident que de plus en plus d'organisations se tournent vers ces solutions.

Dans cet article, nous explorons comment l'IA et la vision par ordinateur réimaginent la gestion des foules, rendant les grands événements plus sûrs et plus efficaces tout en ouvrant la voie à des rassemblements plus intelligents.

Les défis croissants de la gestion des foules

La gestion des foules devient de plus en plus compliquée à mesure que les événements prennent de l'ampleur et se diversifient. Avec la croissance des villes et la popularité croissante des grands événements, de nouveaux défis se posent et doivent être relevés.

Une étude réalisée en 2022 a révélé que la surpopulation est un facteur majeur dans près de 60 % des incidents liés à la foule lors de grands événements. Les enseignements de l'étude soulignent l'importance d'améliorer les stratégies de gestion des grands publics et de réduire les risques potentiels. 

Si les méthodes traditionnelles de gestion des foules sont utiles, elles ont parfois du mal à gérer le comportement imprévisible des foules. Cette lacune rend crucial l'investissement dans des outils de pointe avancés qui peuvent surveiller, analyser et intervenir en temps réel, garantissant ainsi une expérience plus sûre pour tout le monde.

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Applications de l'IA de la vision dans la gestion des foules

Vision AI peut aider à gérer les grandes foules en analysant les flux vidéo en temps réel avec des modèles avancés de vision par ordinateur qui surveillent les mouvements, reconnaissent les modèles et détectent les comportements inhabituels. Ces modèles aident à identifier rapidement les problèmes tels que la surpopulation, ce qui permet aux organisateurs de réagir avant que les problèmes ne s'aggravent.

En offrant une surveillance en temps réel, une analyse des comportements et une intervention proactive, les solutions Vision AI améliorent la sécurité et l'efficacité des événements. Explorons comment ces technologies transforment la gestion des foules.

Surveillance de la densité pour le contrôle des foules en temps réel

Imaginons qu'un stade plein à craquer voit des milliers de personnes franchir ses portes d'entrée lors d'un événement. Au fur et à mesure que la foule se densifie, les mouvements ralentissent. Dans ces situations, une gestion efficace des foules est cruciale. Les systèmes de surveillance de la densité de la foule pilotés par l'IA peuvent fournir des informations en temps réel. Cela aide les organisateurs à gérer le flux de la foule et à faire en sorte que tout se passe bien lors des grands événements.

Les modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLO11 peuvent jouer un rôle important dans la surveillance de la densité des foules. YOLO11La prise en charge de tâches telles que le suivi d'objets peut être utilisée pour suivre avec précision les individus dans les zones bondées. Tu te demandes peut-être comment cela est possible ?

Les flux vidéo peuvent être traités par YOLO11 en temps réel. Le traitement en temps réel permet aux organisateurs de disposer d'informations actualisées sur la foule qu'ils surveillent. YOLO11 peut même être utilisé pour se concentrer sur des zones spécifiques ou des régions d'intérêt par rapport à la foule. 

Par exemple, les organisateurs peuvent surveiller des points clés comme les portes d'entrée, les allées ou les voies de sortie, afin de s'assurer que ces zones critiques sont gérées efficacement. Les systèmes basés sur la vision peuvent également être développés pour générer des visualisations telles que des cartes thermiques qui montrent les zones de forte concentration de foule et facilitent la détection et la résolution des problèmes potentiels.

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Il est intéressant de noter que le métro de Londres utilise la surveillance des foules par vision pour assurer la sécurité des passagers pendant les périodes de forte affluence. La vision par ordinateur est utilisée pour compter le nombre de personnes présentes sur les quais, et les responsables sont alertés lorsque certaines zones deviennent trop encombrées. Les informations aident à ajuster les horaires des trains et fournissent des mises à jour en direct pour aider à gérer les flux de foule plus efficacement.

Analyse du comportement et détection des menaces

Lors d'un événement animé avec une foule en effervescence (comme un concert), il arrive que des comportements suspects passent inaperçus. Les systèmes basés sur l'IA sont conçus pour repérer ces comportements plus facilement que les humains. Par exemple, la capacité d'estimation de la pose de YOLO11peut être utilisée pour surveiller les mouvements du corps d'une personne. 

L'estimation de la pose est une technique de vision par ordinateur qui suit les points clés du corps d'une personne, tels que les articulations et les membres, afin de comprendre sa posture et ses mouvements. En analysant ces mouvements en temps réel, un système de sécurité Vision AI peut détecter des comportements suspects ou inattendus, tels que des actions soudaines ou erratiques, qui pourraient indiquer un problème potentiel. 

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Par exemple, lors des Jeux olympiques de Paris 2024, la vidéosurveillance améliorée par l'IA a joué un rôle essentiel dans le maintien de la sécurité. Des caméras intelligentes et un suivi des mouvements alimenté par une vision avancée ont surveillé le comportement de la foule. Lorsque des activités suspectes ou des mouvements de foule soudains ont été repérés, les équipes de sécurité ont reçu des alertes instantanées. Agir rapidement sur ces avertissements a permis d'éviter que les problèmes ne s'aggravent et de garder tout le monde, participants et spectateurs, en sécurité.

Contrôle d'accès automatisé et reconnaissance faciale

Aujourd'hui, éviter les tracas des billets physiques et entrer dans un événement d'un simple coup d'œil est une réalité, grâce à l'IA. La technologie de reconnaissance faciale facilite ce processus en veillant à ce que seules les personnes autorisées y accèdent. Cette innovation accélère l'entrée et renforce la sécurité, tout en aidant à la gestion des grandes foules. Par conséquent, les embouteillages sont réduits et l'accès reste fluide et organisé.

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Tu peux voir cela en action à l'Allianz Parque au Brésil. La reconnaissance faciale améliorée par l'IA permet d'entrer et de sortir du stade rapidement et facilement. Les visiteurs voient leur visage scanné aux points d'entrée pour une vérification rapide et pour empêcher tout accès non autorisé. Cela améliore la sécurité et donne à chacun une expérience plus fluide et sans stress.

Gestion des files d'attente et optimisation des trajets

Les longues files d'attente et les foules qui se déplacent lentement peuvent être frustrantes, que tu sois dans une gare, un aéroport ou un parc d'attractions. Cependant, la technologie de vision par ordinateur peut changer cela. YOLO11 peut être utilisé pour construire des systèmes intelligents de gestion des files d'attente dans des lieux très fréquentés tels que les aéroports, les magasins et les hôpitaux.

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Voici un examen plus approfondi du fonctionnement d'un système de gestion des files d'attente:

• Détection d'objets et identification des files d'attente: La détection d'objets à l'aide de YOLO11 peut aider à identifier et à suivre les personnes dans les files d'attente par le biais de flux vidéo en direct à des endroits tels que les guichets ou les points d'entrée.
• Surveillance et analyse de la file d'attente: Le système analyse la longueur, la densité et le mouvement de la file d'attente, en calculant les temps d'attente et en identifiant les zones de congestion en temps réel.
• Optimisation l'optimisation et l'équilibrage de la charge: En se basant sur les schémas de déplacement, le système peut suggérer des chemins alternatifs ou rediriger les gens vers des files d'attente plus courtes afin de maintenir un flux de foule fluide.
• Alertes et ajustements proactifs: Le personnel peut être alerté en cas de longues files d'attente ou de ralentissement, ce qui permet des interventions opportunes comme l'ouverture de guichets supplémentaires ou la réorientation des personnes.

Avantages et inconvénients de l'utilisation de l'IA dans la gestion des foules 

L'IA et la vision par ordinateur améliorent la gestion des foules en renforçant la sécurité, l'efficacité et la prise de décision lors des rassemblements publics. Voici quelques-uns des principaux avantages à garder à l'esprit :

• Une prise de décision plus rapide: Les solutions Vision AI peuvent analyser les données rapidement et faciliter des réponses rapides lors d'événements.
• Évolutivité: Avec la bonne infrastructure, les modèles de vision par ordinateur peuvent surveiller efficacement les grandes foules et s'adapter pour être utiles lors d'événements de toutes tailles.
• Des ressources optimisées: La vision par ordinateur peut être utilisée pour anticiper le comportement de la foule et aider à mieux répartir le personnel et les ressources.

Malgré ces avantages, plusieurs défis sont associés à la mise en œuvre de l'IA dans la gestion des foules. Voici quelques-unes des principales limitations :

• Coûts élevés: La configuration initiale et la maintenance des systèmes Vision AI peuvent être coûteuses.
• Risques liés à la cybersécurité : Les systèmes d'IA peuvent devenir vulnérables au piratage et aux violations de données si les bonnes mesures de sécurité ne sont pas mises en place.
• Questions relatives à la protection de la vie privée: Les applications de surveillance et de reconnaissance faciale peuvent soulever des problèmes d'éthique et de respect de la vie privée.

Le chemin à parcourir pour l'IA dans la gestion des foules 

Trente et un pour cent des opérateurs mobiles prévoient de déployer des solutions d'IA au sein de leurs réseaux 5G. Cette évolution passionnante devrait changer la gestion des foules en permettant le traitement des données en temps réel et une communication plus rapide. Grâce à la connectivité à grande vitesse de la 5G, les systèmes de surveillance des foules par l'IA peuvent traiter les données presque instantanément, ce qui contribue à réduire les risques et à maintenir les grands événements plus sûrs et mieux organisés.

En ajoutant à cela qu'en traitant les données plus près de l'endroit où elles sont collectées, l'edge computing peut réduire les délais et permettre une prise de décision plus rapide et plus intelligente. L 'IA en périphérie peut analyser les données rapidement et prendre des décisions sans attendre que les informations voyagent vers des serveurs distants. L'edge computing peut aller de pair avec l'IA et la 5G pour fournir des solutions de gestion des foules plus sûres et plus fiables.

Ouvrir la voie à des foules plus intelligentes grâce à l'IA

L'IA et la vision par ordinateur accélèrent la façon dont nous gérons les grands événements et les rassemblements publics. Ces technologies rendent les foules des villes intelligentes plus sûres, plus efficaces et mieux équipées pour relever les défis. La surveillance en temps réel et les connaissances sur le comportement des foules offrent des moyens innovants de gérer les situations imprévisibles.

Des outils comme la reconnaissance faciale, la détection des émotions et le suivi des comportements améliorent déjà la sécurité et l'efficacité des événements. Il est passionnant de voir comment la technologie façonne des rassemblements plus intelligents et plus sûrs !

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