Vision AI : transformer la gestion des foules

Les villes intelligentes sont des lieux dynamiques et densément peuplés qui dépendent de technologies avancées pour assurer leur bon fonctionnement. La gestion des 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.

La finale de la Ligue des champions de l'UEFA 2022 à Paris est un bon exemple de la nécessité de gérer les foules. La surpopulation à l'extérieur du stade a entraîné 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 modifient la gestion des foules en facilitant la surveillance des personnes, la détection des risques et la compréhension du comportement des foules en temps réel. Le marché de la vision par ordinateur devrait atteindre 175,72 milliards de dollars d'ici à 2032 ; il est donc évident que de plus en plus d'organisations se tournent vers ces solutions.

Dans cet article, nous examinons 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. La croissance des villes et la popularité croissante des grands événements posent de nouveaux défis qu'il convient de relever.

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 conclusions 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. C'est pourquoi il est essentiel d'investir dans des outils de pointe capables de surveiller, d'analyser et d'intervenir en temps réel, afin de garantir une expérience plus sûre pour tout le monde.

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Applications de l'IA visionnaire dans la gestion des foules

Vision AI peut aider à gérer les grandes foules en analysant les flux vidéo en temps réel à l'aide de modèles de vision artificielle avancés qui surveillent les mouvements, reconnaissent les schémas et détectent les comportements inhabituels. Ces modèles permettent d'identifier rapidement des 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 du comportement et une intervention proactive, les solutions Vision AI améliorent la sécurité et l'efficacité des événements. Voyons comment ces technologies transforment la gestion des foules.

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

Supposons qu'un stade plein à craquer accueille des milliers de personnes qui franchissent ses portes d'entrée lors d'un événement. Au fur et à mesure que la foule se densifie, les mouvements se 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 assurer le bon déroulement des événements de grande envergure.

Les modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLO11 peuvent jouer un rôle important dans la surveillance de la densité des foules. La prise en charge par YOLO11 de tâches telles que le suivi d'objets peut être utilisée pour suivre avec précision des individus dans des zones très fréquentées. Vous vous demandez 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 tels que les portes d'entrée, les allées ou les voies de sortie, afin de s'assurer que ces zones critiques sont gérées efficacement. Les systèmes de 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 londonien utilise un système de surveillance des foules basé sur la 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 recueillies permettent d'adapter les horaires des trains et de fournir des mises à jour en direct afin de gérer plus efficacement les flux de foule.

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 YOLO11 peut 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 système de suivi des mouvements par vision avancée ont permis de surveiller le comportement de la foule. Lorsque des activités suspectes ou des mouvements de foule soudains étaient repérés, les équipes de sécurité recevaient des alertes instantanées. En réagissant rapidement à ces alertes, il était possible d'éviter que les problèmes ne s'aggravent et d'assurer la sécurité de tous, participants et spectateurs.

Contrôle d'accès automatisé et reconnaissance faciale

Aujourd'hui, grâce à l'IA, il est possible de se passer de billets physiques et d'entrer dans un événement d'un simple coup d'œil. La technologie de reconnaissance faciale facilite ce processus en garantissant que seules les personnes autorisées y accèdent. Cette innovation accélère l'entrée et renforce la sécurité, tout en facilitant la gestion des grandes foules. Ainsi, les embouteillages sont réduits et l'accès reste fluide et organisé.

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Vous pouvez voir ce système 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 permet à chacun de vivre une expérience plus fluide et moins stressante.

Gestion des files d'attente et optimisation des trajets

Les longues files d'attente et la lenteur des foules peuvent être frustrantes, que ce soit dans une gare, un aéroport ou un parc d'attractions. Cependant, la technologie de vision par ordinateur peut changer la donne. YOLO11 peut être utilisé pour créer 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 aperçu 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 permet d'identifier et de suivre les personnes dans les files d'attente grâce à des flux vidéo en direct dans des lieux tels que les guichets ou les points d'entrée.
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• Surveillance et analyse des files d'attente: Le système analyse la longueur, la densité et le mouvement de la file d'attente, calculant les temps d'attente et identifiant les zones de congestion en temps réel.
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• Optimisation optimisation et l'équilibrage de la charge: En fonction des schémas de déplacement, le système peut suggérer des chemins alternatifs ou rediriger les personnes vers des files d'attente plus courtes afin de maintenir un flux de foule fluide.
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• Alertes et ajustements proactifs: Le personnel peut être alerté en cas de longues files d'attente ou de ralentissement, ce qui permet d'intervenir à temps, par exemple en ouvrant des guichets supplémentaires ou en redirigeant les 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 rapidement les données et faciliter des réponses rapides lors d'événements.
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• Évolutivité: Avec une infrastructure adéquate, les modèles de vision par ordinateur peuvent surveiller efficacement de grandes foules et s'adapter à des événements de toutes tailles.
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• Optimisation des ressources: La vision par ordinateur peut être utilisée pour anticiper le comportement des foules et aider à mieux répartir le personnel et les ressources.

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

• Coûts élevés: L'installation initiale et la maintenance des systèmes Vision AI peuvent être coûteuses.
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• 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.
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• 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 dans 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 rendre les grands événements plus sûrs et mieux organisés.

En outre, en traitant les données au plus près de l'endroit où elles sont collectées, l'informatique de pointe 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 soient acheminées 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.

L'IA ouvre la voie à des foules plus intelligentes

L'IA et la vision par ordinateur améliorent 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 la compréhension du comportement des foules offrent des moyens innovants de gérer des situations imprévisibles.

Des outils tels que 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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