Videologic Analytics & Ultralytics YOLO pour la vidéosurveillance

Permettre la vision par ordinateur pour la sécurité avec des caméras IA

Dirigée par des experts ayant plus de 30 ans d'expérience, Videologic Analytics est spécialisée dans l'intégration de l'IA et de la vision par ordinateur dans les caméras de sécurité pour une surveillance en temps réel et une détection automatisée des menaces. Leurs solutions protègent les grandes installations, les installations d'énergie renouvelable et les communautés résidentielles grâce à des performances fiables.

Ils servent des clients renommés tels que Prosegur, Securitas, Sabico, et plus de 4 000 entreprises de sécurité certifiées en Espagne. Confrontés à des défis liés au développement et au déploiement de modèles d'IA coûteux et chronophages, ils ont adopté les modèlesYOLO d'Ultralytics dans leurs solutions innovantes Vision AI. Ce faisant, ils ont pu améliorer leurs applications de sécurité et également se lancer dans de nouveaux secteurs verticaux.

La nécessité d'une détection automatisée et rentable des menaces à l'aide de l'IA.

Videologic Analytics avait déjà intégré des modèles d'IA dans les caméras de sécurité qu'ils proposaient à leurs clients. Ces premiers modèles étaient programmés pour détecter une gamme limitée de catégories d'objets, notamment les véhicules génériques, les humains et les petits animaux. Si cette approche fondamentale a jeté les bases de systèmes de sécurité avancés, elle présentait également des possibilités de perfectionnement, notamment en améliorant la précision et les taux de faux positifs.

Leurs clients étaient à la recherche d'une solution plus complète, capable d'offrir des capacités de détection d'objets plus larges et plus précises sur un plus grand nombre d'objets et de scénarios. Pour répondre aux besoins de ces clients, l'équipe de recherche et développement de Videologic Analytics a commencé à mettre au point des modèles d'IA améliorés. 

En développant ces modèles, Videologic Analytics a rapidement constaté que l'approche existante présentait certains problèmes, tels que des coûts élevés et de longs délais de développement. L'entreprise a réalisé qu'elle avait besoin d'une approche plus souple et plus efficace. Cette nouvelle approche devait permettre de relever ces défis et de mieux répondre aux besoins évolutifs de ses clients en matière de sécurité. 

Plus précisément, ils souhaitaient identifier un modèle de vision par ordinateur susceptible d'améliorer la fiabilité de ses solutions Vision AI et de stimuler la satisfaction des clients. Il était également essentiel que le modèle reste à la fois rentable et adaptable aux besoins futurs.

Redéfinir la surveillance grâce à la détection d'anomalies pilotée par l'IA.

Après avoir testé plusieurs modèles d'IA, Videologic Analytics a découvert que les modèlesYOLO d'Ultralytics offraient la flexibilité et les performances dont ils avaient besoin. Ils ont commencé par des modèles YOLO pré-entraînés développés à l'aide de l'ensemble de données COCO, qui comprend un large éventail d'objets courants. Ce pré-entraînement a offert une base solide, car les modèles pouvaient déjà reconnaître de nombreux objets de base, ce qui a facilité leur adaptation à des besoins spécifiques en matière de sécurité.

Par exemple, Videologic Analytics a affiné ces modèles pré-entraînés en utilisant ses propres données pour des applications telles que la surveillance des parcs solaires. 

Dans ce scénario, les modèles ont été utilisés pour la détection d'anomalies pilotée par l'IA, en faisant la distinction entre les véritables menaces - comme le personnel ou les véhicules non autorisés - et les éléments inoffensifs comme les petits animaux ou les débris emportés par le vent. Cette différenciation claire était essentielle pour réduire les fausses alarmes et améliorer les performances globales de sécurité.

Outre la surveillance des fermes solaires, ils ont également développé des solutions de sécurité industrielle et résidentielle en utilisant YOLO, ainsi que des modules de validation de concept pour les innovations en matière de vision par ordinateur dans le domaine de la vente au détail et de l'intelligence économique. Bien qu'ils utilisent principalement la détection d'objets, ils exploitent également les tâches de vision par ordinateur prises en charge par YOLO, telles que l'estimation de la pose et le suivi d'objets.

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Pourquoi choisir les modèles Ultralytics YOLO ?

Videologic Analytics a choisi les modèlesYOLO d'Ultralytics parce qu'ils avaient besoin d'une solution robuste capable de prendre en charge de nombreux canaux de caméras tout en offrant une inférence rapide et précise. 

YOLO prend en charge différents formats d'exportation et s'intègre de manière transparente à des frameworks tels que CUDA, TensorRT, ONNX et OpenVINO. Cette flexibilité permet à Videologic Analytics d'affiner les modèles à l'aide de PyTorch et de les déployer efficacement en production. Grâce à des optimisations spécifiques au matériel, YOLO répond mieux que les modèles précédents aux besoins exigeants de l'analyse vidéo en temps réel.

Déploiement d'un modèle rationalisé pour une surveillance vidéo intelligente.

Depuis l'intégration des modèlesYOLO 'Ultralytics , Videologic Analytics a constaté des améliorations impressionnantes en termes de performances et d'efficacité. Leur nouvelle solution Vision AI a permis une détection rapide et en temps réel des menaces dans un large éventail d'installations - des parcs solaires aux complexes résidentiels en passant par les sites industriels. 

En fait, Videologic Analytics déploie environ 10 000 licences par an, chacune correspondant à un canal de caméra dédié, toutes les licences étant désormais mises à niveau pour prendre en charge les modèles Ultralytics YOLO . Le passage à YOLO a entraîné une réduction significative des fausses alarmes et une augmentation générale de la précision de la détection. En conséquence, les clients bénéficient de systèmes de sécurité plus fiables et les coûts opérationnels ont été réduits. 

De plus, les vitesses d'inférence plus rapides et l'évolutivité des modèlesYOLO d Ultralytics ont permis de raccourcir le délai de mise sur le marché de nouvelles fonctionnalités d'IA. Cela a permis à Videologic Analytics d'améliorer ses offres de sécurité de base et d'explorer de nouvelles opportunités dans des secteurs verticaux tels que la vente au détail et l'intelligence économique. Dans l'ensemble, l'adoption des modèlesYOLO 'Ultralytics a entraîné à la fois des améliorations opérationnelles immédiates et des perspectives de croissance à long terme pour l'entreprise.

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L'analyse vidéo intelligente pour la sûreté et la sécurité : La voie à suivre

Videologic Analytics travaille activement à l'élargissement de sa solution en s'appuyant sur les modèlesYOLO 'Ultralytics pour aller au-delà de la détection d'intrusion de base. Les prochaines étapes consistent à fournir des informations plus riches et plus exploitables grâce à des analyses avancées telles que l'analyse du comportement, le suivi des tendances et l'intelligence prédictive. 

Ces améliorations aideront les clients à optimiser les opérations de sécurité et à débloquer de nouvelles possibilités en matière de commerce de détail et d'intelligence économique, ce qui favorisera l'innovation et la croissance continues dans le domaine de l'analyse vidéo en temps réel.

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