L’intégration de modèles Ultralytics YOLO, ajustés sur des données propriétaires et optimisés pour plusieurs formats d’exportation, a permis à Videologic Analytics de réduire ses coûts et son délai de mise sur le marché.
Videologic Analytics est un développeur espagnol de solutions avancées d’analyse vidéo qui renforcent la sécurité et la surveillance sur les sites industriels, les parcs solaires et les complexes résidentiels. L’entreprise déploie des solutions alimentées par l’IA qui s’intègrent aux caméras de sécurité pour surveiller les périmètres et détecter les intrusions en temps réel.
Confrontée aux coûts élevés et à la lenteur du déploiement de ses modèles précédents, l’entreprise a intégré des modèles Ultralytics YOLO afin d’améliorer la précision de détection, de réduire les coûts et le délai de mise sur le marché, et de se développer dans de nouveaux domaines comme le commerce de détail et l’informatique décisionnelle.
La vision par ordinateur au service de la sécurité grâce aux caméras IA#
Dirigée par des experts qui cumulent plus de 30 ans d’expérience, Videologic Analytics est spécialisée dans l’intégration de l’IA et de la vision par ordinateur aux caméras de sécurité pour assurer une surveillance en temps réel et la détection automatisée des menaces. Ses solutions protègent de grandes installations, des sites d’énergie renouvelable et des communautés résidentielles grâce à des performances fiables.
L’entreprise compte parmi ses clients de renom Prosegur, Securitas, Sabico et plus de 4 000 sociétés de sécurité certifiées en Espagne. Confrontée aux coûts élevés et au temps nécessaire au développement et au déploiement de modèles d’IA, elle a adopté les modèles Ultralytics YOLO dans ses solutions innovantes de Vision AI. Elle a ainsi pu améliorer ses applications de sécurité et se lancer également dans de nouveaux secteurs.
La nécessité d’une détection automatisée des menaces par l’IA à moindre coût#
Videologic Analytics avait déjà intégré des modèles d’IA aux caméras de sécurité proposées à ses clients. Ces premiers modèles étaient programmés pour détecter un nombre limité de catégories d’objets, notamment des véhicules génériques, des personnes et de petits animaux. Cette approche de base a jeté les fondements de systèmes de sécurité avancés, mais a également ouvert la voie à des améliorations, notamment pour accroître la précision et réduire les faux positifs.
Ses clients recherchaient une solution plus complète, capable d’assurer une détection d’objets plus étendue et plus précise dans un éventail plus large d’objets et de scénarios. Pour répondre à ces besoins, l’équipe de recherche et développement de Videologic Analytics a commencé à concevoir des modèles d’IA améliorés.
Lors du développement de ces modèles, Videologic Analytics a rapidement constaté plusieurs problèmes dans l’approche existante, notamment des coûts élevés et de longs délais de développement. L’entreprise a compris qu’elle avait besoin d’une approche plus flexible et plus efficace, capable de relever ces défis et de mieux répondre aux besoins de sécurité changeants de ses clients.
L’entreprise souhaitait notamment trouver un modèle de vision par ordinateur capable d’améliorer la fiabilité de ses solutions de Vision AI et la satisfaction de ses 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 des anomalies par l’IA#
Après avoir testé plusieurs modèles d’IA, Videologic Analytics a découvert que les modèles Ultralytics YOLO offraient la flexibilité et les performances recherchées. L’entreprise a commencé par utiliser des modèles YOLO préentraînés avec l’ensemble de données COCO, qui comprend une grande variété d’objets courants. Ce préentraînement constituait une base solide, car les modèles pouvaient déjà reconnaître de nombreux éléments courants, ce qui facilitait leur adaptation à des besoins de sécurité précis.
Par exemple, Videologic Analytics a affiné ces modèles préentraînés à l’aide de ses propres données propriétaires pour des applications comme la surveillance de parcs solaires.
Dans ce scénario, les modèles servaient à détecter les anomalies par IA et à distinguer les menaces réelles, comme les personnes ou les véhicules non autorisés, des éléments inoffensifs tels que les petits animaux ou les débris déplacés par le vent. Cette distinction claire était essentielle pour réduire les fausses alertes et améliorer les performances globales en matière de sécurité.
En plus de surveiller les parcs solaires, l’entreprise a également développé des solutions de sécurité industrielle et résidentielle avec YOLO, ainsi que des modules de validation de concept pour des innovations en vision par ordinateur dans le commerce de détail et l’informatique décisionnelle. Elle utilise principalement la détection d’objets, mais exploite aussi les tâches de vision par ordinateur prises en charge par YOLO, comme l’estimation de pose et le suivi d’objets.
Fig. 1 Videologic Analytics utilise les modèles Ultralytics YOLO pour surveiller des centrales solaires.
Pourquoi choisir les modèles Ultralytics YOLO ?#
Videologic Analytics a choisi les modèles Ultralytics YOLO, car l’entreprise avait besoin d’une solution robuste, capable de gérer de nombreux flux de caméras tout en offrant une inférence rapide et précise.
YOLO prend en charge divers formats d’exportation et s’intègre parfaitement à des frameworks comme CUDA, TensorRT, ONNX et OpenVINO. Cette flexibilité permet à Videologic Analytics d’affiner les modèles avec PyTorch et de les déployer efficacement en production. Grâce à des optimisations propres au matériel, YOLO répond mieux que les modèles précédents aux exigences élevées de l’analyse vidéo en temps réel.
Simplifier le déploiement des modèles pour une surveillance vidéo intelligente#
Depuis qu’elle a intégré les modèles Ultralytics YOLO, Videologic Analytics a constaté des améliorations remarquables en matière de performances et d’efficacité. Sa nouvelle solution de Vision AI permet de détecter rapidement les menaces en temps réel dans un large éventail d’installations, des parcs solaires et sites industriels aux complexes résidentiels.
En effet, Videologic Analytics déploie environ 10 000 licences par an, chacune correspondant à un flux de caméra dédié, et toutes les licences ont désormais été mises à niveau pour prendre en charge les modèles Ultralytics YOLO. Le passage à YOLO a considérablement réduit les fausses alertes et amélioré la précision globale de détection. Les clients bénéficient ainsi de systèmes de sécurité plus fiables, tandis que les coûts opérationnels ont diminué.
De plus, la vitesse d’inférence supérieure et l’évolutivité des modèles Ultralytics YOLO ont raccourci le délai de mise sur le marché des nouvelles fonctionnalités d’IA. Videologic Analytics a ainsi pu améliorer ses offres de sécurité principales et explorer de nouvelles possibilités dans des secteurs comme le commerce de détail et l’informatique décisionnelle. Dans l’ensemble, l’adoption des modèles Ultralytics YOLO a entraîné des améliorations opérationnelles immédiates et ouvert à l’entreprise des perspectives de croissance à long terme.
Fig. 2. Videologic Analytics utilise les modèles Ultralytics YOLO pour surveiller les environnements urbains.
Analyse vidéo intelligente pour la sûreté et la sécurité : la suite#
Videologic Analytics travaille activement à étendre sa solution à l’aide des modèles Ultralytics YOLO, au-delà de la simple détection d’intrusions. Les prochaines étapes consistent à fournir des informations plus riches et plus exploitables grâce à des analyses avancées, comme l’analyse comportementale, le suivi des tendances et l’analyse prédictive.
Ces améliorations aideront les clients à optimiser leurs opérations de sécurité et à ouvrir de nouvelles perspectives dans le commerce de détail et l’informatique décisionnelle, tout en favorisant l’innovation et la croissance continues de l’analyse vidéo en temps réel.
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