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Améliorez la surveillance intelligente avec Ultralytics YOLO11

Abirami Vina

4 min de lecture

16 juil. 2025

Découvrez comment les modèles de vision artificielle comme Ultralytics YOLO11 peuvent renforcer la sécurité grâce à la détection des menaces en temps réel, réduire les fausses alarmes et améliorer la surveillance.

Lorsque vous quittez votre maison, même après avoir vérifié les serrures deux fois et vous être assuré que tout est en sécurité, il y a toujours des moments où vous pouvez vous demander : "Est-ce que tout est sûr ? Ai-je oublié de fermer une ou deux fenêtres ?" C'est parce que la sécurité est un élément essentiel de la vie quotidienne, surtout lorsque nous ne pouvons pas être là pour surveiller les choses nous-mêmes. 

En réalité, les maisons sans systèmes de sécurité ont 300 % plus de chances d'être cambriolées que celles dotées d'un système de sécurité visible, ce qui souligne l'importance de mettre en place des mesures de sécurité fiables. Cependant, les systèmes de sécurité traditionnels manquent souvent de surveillance en temps réel et ne peuvent pas fournir de mises à jour claires en cas de menaces potentielles. 

Heureusement, les solutions de sécurité se sont améliorées au fil du temps pour résoudre ces problèmes. De nos jours, les systèmes de sécurité peuvent envoyer des alertes instantanées à nos smartphones, avec des images montrant exactement ce qui se passe autour de la propriété.

Au lieu de s'appuyer uniquement sur des capteurs de mouvement, les caméras intelligentes utilisent la vision artificielle, une branche de l'intelligence artificielle (IA) qui analyse les données visuelles. Les systèmes de vision artificielle permettent aux caméras de detect mouvements, d'identifier le type de mouvement et de déterminer ce qui a déclenché l'alarme.

Modèles de vision par ordinateur, comme Ultralytics YOLO11peuvent detect, track et classify objets dans des images vidéo. Plus précisément, avec l'aide de YOLO11, par exemple, les systèmes de sécurité peuvent automatiquement envoyer des alertes visuelles et faire la distinction entre les menaces réelles et les fausses alarmes. Dans cet article, nous allons voir comment YOLO11 permet de construire des systèmes de sécurité plus intelligents, plus rapides et plus fiables. C'est parti !

Fig. 1. Exemple d'utilisation de YOLO11 pour track objets.

Un aperçu de la surveillance de la sécurité basée sur l'IA

Les systèmes de sécurité traditionnels, comme les détecteurs de mouvement, envoient des alertes lorsqu'ils detect une ouverture de porte ou un mouvement soudain. Bien que cela fonctionne dans une certaine mesure, ces systèmes ne peuvent pas faire la différence entre une menace réelle et une activité inoffensive, comme un animal de compagnie qui se promène. Il en résulte souvent de fausses alertes déclenchées par des choses telles que des animaux de compagnie ou le vent qui souffle sur les rideaux.

Les systèmes de sécurité basés sur l'IA résolvent ce problème en rendant les caméras plus intelligentes. Grâce à la vision par ordinateur, ces systèmes peuvent comprendre et analyser ce qui se passe en temps réel. Ils utilisent des modèles de Vision IA entraînés à reconnaître des objets comme des personnes, des voitures ou des animaux dans chaque image vidéo.

En particulier, des modèles comme YOLO11 prennent en charge des tâches de vision artificielle telles que la segmentation d'instances (identification et séparation d'objets individuels dans une image), la détection d'objets (localisation et classification d'objets dans une image) et le suivi d'objets (suivi du mouvement d'objets dans des images vidéo). Ces tâches permettent au système de se concentrer sur les menaces réelles tout en filtrant les activités inoffensives, réduisant ainsi les fausses alertes. 

Fig. 2. Utilisation de YOLO11 pour segment Blues, notre chef de service canin, et sa sœur, Happy.

Comment fonctionne la détection des menaces en temps réel avec YOLO11 ?

Voyons maintenant de plus près comment fonctionnent les systèmes d'alarme de sécurité alimentés par Ultralytics YOLO11 . 

Pour planter le décor, imaginez que vous avez une caméra pointée sur votre porte arrière et que votre chien joue dans la cour. Vous ne voulez recevoir des alertes que si un humain est détecté près de votre porte arrière, et non votre chien. 

Dans cette optique, voyons comment fonctionne un système d'alarme intégré à YOLO11:

  • Capture du flux vidéo: Le processus commence par la capture d'images en direct de la caméra orientée vers votre porte de derrière, qui est utilisée par YOLO11 pour detect et track tous les mouvements dans la zone.
  • Détection d'objets: YOLO11 analyse chaque image vidéo pour identifier des objets tels que des personnes, des animaux ou des véhicules. Dans ce cas, il peut reconnaître votre chien dans le jardin, mais il s'agit surtout de détecter toute activité humaine près de la porte arrière.
  • Suivi des objets: Une fois que YOLO11 détecte des objets, il les suit pendant qu'ils se déplacent sur les images. Chaque objet détecté, comme une personne, se voit attribuer un identifiant unique, ce qui permet au système de surveiller ses mouvements et de signaler tout comportement inhabituel à proximité de la porte arrière, comme une personne qui traîne.
  • Définition des conditions d'alerte : Le système est configuré pour envoyer des alertes uniquement lorsqu'une personne est détectée près de la porte arrière, et non votre chien. Cela garantit que le système déclenche des alertes basées sur une activité spécifique et pertinente.
  • Envoi d'alertes instantanées : Lorsqu'une personne est détectée dans la zone définie, le système envoie une alerte visuelle à votre appareil, afin que vous puissiez rapidement vérifier la situation et prendre des mesures si nécessaire.
Fig. 3. Détection d'une personne dans l'arrière-cour d'une maison à l'aide de YOLO11. Image de l'auteur.

YOLO11: Simplifier les solutions de sécurité par vision artificielle

L'un des principaux avantages de YOLO11 est son accessibilité, même pour les personnes qui ne sont pas des experts en vision par ordinateur. Par exemple, Ultralytics propose des solutions Vision AI prêtes à l'emploi qui facilitent la mise en œuvre d'applications courantes de vision par ordinateur telles que la gestion des files d'attente, le calcul des distances, la surveillance des séances d'entraînement et les systèmes d'alarme de sécurité. 

En ce qui concerne les applications de sécurité, la solution Ultralytics pour les systèmes d'alarme utilise les capacités de suivi d'objets en temps réel de YOLO11pour améliorer les systèmes de surveillance traditionnels. Le système surveille les flux vidéo en continu, en détectant et en suivant des objets tels que des personnes, des véhicules et des animaux. 

Les alertes sont déclenchées après un certain nombre de détections dans un délai spécifié, garantissant que les notifications ne sont envoyées que lorsqu'il existe un schéma d'activité clair. Cela permet de réduire les fausses alarmes causées par des mouvements inoffensifs, comme les animaux de compagnie ou les changements environnementaux.

De plus, le système est facile à configurer et à personnaliser. Vous pouvez ajuster des éléments tels que le nombre de détections nécessaires pour déclencher une alerte et les zones que vous souhaitez surveiller. Vous recevrez également des notifications par e-mail en temps réel avec des images, afin de pouvoir vérifier rapidement la situation et prendre des mesures si nécessaire.

Pour plus de détails sur la mise en place de cette solution, se référer à la documentation officielle d'Ultralytics .

Utilisation de YOLO11 pour les applications de sécurité

Maintenant que nous avons une meilleure compréhension des systèmes de sécurité alimentés par Vision AI et de la manière dont YOLO11 les améliore, explorons quelques applications réelles des solutions de sécurité basées sur la vision par ordinateur, au-delà de la simple sécurité domestique.

Protection des entrepôts par vision artificielle et YOLO11

Souvent, les entrepôts stockent des objets de valeur et des matériaux sensibles, ce qui fait de la sécurité une priorité absolue. Avec les personnes, les véhicules et les marchandises qui se déplacent constamment, il peut être difficile de s'assurer que tout reste en sécurité. La vision par ordinateur peut ajouter une couche de surveillance intelligente aux mesures de sécurité existantes. 

Prenons l'exemple d'une section de l'entrepôt où il y a habituellement peu de mouvements pendant la journée, par exemple une zone de stockage de marchandises de grande valeur. Avec YOLO11, le système peut surveiller cette zone et detect toute activité inhabituelle, comme un accès non autorisé ou un mouvement d'articles, ce qui déclenche des alertes immédiates. 

De même, YOLO11 peut aider à track nombre de personnes et de véhicules qui entrent et sortent de l'entrepôt par tous les points d'accès. Le suivi de ces mouvements peut fournir des indications sur les tentatives d'accès non autorisé, en confirmant que seuls les personnes et les véhicules autorisés entrent ou sortent des locaux et en renforçant la sécurité globale.

Fig. 4. Suivi de l'activité d'un entrepôt avec la démo YOLO11 .

Surveillance des villes intelligentes avec des caméras basées sur la vision et YOLO11

L'augmentation de la population urbaine s'accompagne de nouveaux défis en matière de sécurité. Face à des problèmes tels que des rassemblements de foule inattendus, une activité inhabituelle dans les rues et des perturbations de la circulation, les méthodes de surveillance traditionnelles, où plusieurs équipes regardent les flux de caméras, peuvent conduire à des incidents manqués. En intégrant la vision par ordinateur dans les systèmes existants, les équipes de sécurité peuvent automatiquement detect, track et analyser les personnes et les objets en temps réel, améliorant ainsi le temps de réponse et la prise de conscience.

Les modèles YOLO11 sont idéaux pour cette tâche, car ils peuvent track plusieurs objets simultanément sur plusieurs caméras. YOLO11 peut être entraîné à identifier facilement des événements tels que des foules se rassemblant dans des zones restreintes, des voitures garées dans des zones interdites au stationnement, ou même des barrages routiers susceptibles de perturber la circulation.

Avantages et inconvénients des solutions de sécurité de vision par ordinateur

Voici quelques avantages clés de l'intégration de la vision par ordinateur dans les systèmes de sécurité :

  • Évolutivité: Les modèles d'IA de vision comme YOLO11 sont très évolutifs, ce qui les rend adaptés à un éventail d'environnements, des propriétés résidentielles aux grandes installations industrielles et aux espaces publics. Ces systèmes peuvent facilement s'étendre et être personnalisés pour répondre aux besoins croissants en matière de sécurité, ce qui permet un déploiement à différents niveaux et à différentes tailles.
  • Rentabilité à long terme : Bien que les coûts de configuration initiaux puissent être plus élevés, les systèmes de vision par ordinateur peuvent, à terme, réduire les coûts de main-d'œuvre en automatisant la surveillance et en réduisant le besoin de personnel de sécurité 24 heures sur 24. 
  • Intégration aux systèmes existants : Les solutions de vision IA peuvent s'intégrer de manière transparente aux systèmes de sécurité existants, tels que les caméras de vidéosurveillance ou les systèmes d'alarme, afin que les organisations puissent améliorer leurs capacités de sécurité sans avoir à tout remplacer.

Malgré ces avantages, l'adoption de la vision par ordinateur dans les systèmes de sécurité comporte également certaines limites. Voici quelques facteurs à prendre en compte :

  • Sensibilité environnementale : Les facteurs environnementaux tels qu'un mauvais éclairage ou les conditions météorologiques peuvent affecter la précision des modèles de vision par ordinateur.
  • Préoccupations relatives à la confidentialité : La surveillance continue soulève des inquiétudes quant à la manière dont les données sont stockées, à qui y a accès et à la manière dont les lois sur la confidentialité sont respectées.
  • Faux positifs : Bien que la vision par ordinateur réduise les faux positifs, des erreurs de détection peuvent toujours se produire, entraînant des alertes inutiles.

Principaux points à retenir

Les systèmes d'alarme de sécurité deviennent plus intelligents grâce à la vision par ordinateur. Les systèmesYOLO11 Ultralytics YOLO11 font un grand pas en avant vers la détection des menaces en temps réel. Contrairement aux systèmes de sécurité traditionnels qui réagissent aux mouvements, YOLO11 aide les caméras à comprendre les mouvements, à les track avec précision et à alerter rapidement les équipes de sécurité. À mesure que ces modèles continuent d'évoluer, nous pouvons nous attendre à une détection encore plus précise, à moins de fausses alarmes et à une intégration améliorée avec les villes intelligentes et les appareils périphériques.

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