L’intelligence artificielle embarquée dans les caméras de surveillance ouvre de nouvelles perspectives pour le comptage et la classification des objets en temps réel. Ces solutions permettent d’optimiser la gestion des flux, d’améliorer la circulation urbaine et de renforcer la supervision des sites industriels. Parmi ces caméras, le modèle Axis Q3536-LVE illustre parfaitement cette évolution en intégrant des fonctionnalités avancées de détection et d’analyse.

Fonctionnement d’une caméra IA pour le comptage des objets

Les caméras IA, comme la Axis Q3536-LVE, sont dotées d’algorithmes de détection avancés permettant d’analyser les images en temps réel. Ces caméras sont capables de distinguer différents types d’objets, comme les véhicules (voitures, camions, bus) et les personnes.

Scénarii de comptage et classification des objets

Dans le cadre d’un projet de supervision de flux de véhicules, plusieurs scénarios peuvent être déployés :

• Scénario de comptage des véhicules sens 1
• Scénario de comptage des véhicules sens 2

Chaque scénario est basé sur une ligne de franchissement virtuelle, permettant d’obtenir des statistiques précises sur le nombre de véhicules en circulation.

Où vont les données ?

Avec cette caméra, il n’y a pas de flux vidéo envoyé, mais uniquement des informations de comptage. Grâce au connecteur MQTT, chaque événement (comme le passage d’un véhicule) est publié en temps réel sous forme de JSON. Cela simplifie l’intégration dans d’autres systèmes tout en minimisant la consommation de bande passante.

La sécurité des données et le respect du RGPD :

Un point fort de la caméra Axis Q3536-LVE est son respect strict de la sécurité des données et des réglementations, notamment le RGPD. Il n’y a aucun enregistrement ni stockage des vidéos, ce qui limite les risques liés à la confidentialité. De plus, la caméra propose des paramètres pour flouter automatiquement les visages ou les plaques d’immatriculation, garantissant l’anonymat des individus. Ici, ce qui compte, c’est uniquement le comptage des personnes et des véhicules, avec pour objectif d’améliorer la circulation dans les villes et d’optimiser la gestion des flux.

Une application pour visualiser les données ?

Pour analyser le nombre de véhicules heure par heure ou jour par jour, il suffit de récupérer les données MQTT et de les exploiter. Un dashboard permet facilement de visualiser l’évolution du nombre de véhicules.

Et si on connectait une caméra au réseau LoRaWAN ?

Vous vous demandez si cette caméra pourrait fonctionner avec LoRaWAN ? Cela parait contre intuitif mais l’association de la caméra avec un module communiquant Lorawan permet de résoudre ce challenge. Voici comment cela fonctionne :

1. La caméra IA : Analyse et transmission des données
   • Capture des images et exécution du scénario de comptage/classification
   • Transmission des résultats sous format JSON via MQTT
2. Un boîtier de traitement local (Raspberry Pi) :
   • Récupération des données via MQTT
   • Stockage temporaire des informations et mise en file d’attente
   • Envoi des données toutes les 5 minutes via une clé USB LoRaWAN
3. Le réseau LoRaWAN :
   • Transmission des paquets de données à une plateforme IoT
   • Intégration avec des services cloud
4. La plateforme IoT :
   • Connexion au serveur LoRaWAN (LNS)
   • Décodage des données et affichage sur un tableau de bord interactif

Il est donc possible de transmettre des informations fiables sur une infrastructure de communication légère telle que Lorawan et de s’affranchir des problématiques de câblage réseau ou de cout d’abonnement 4G.

Fonctionnalités principales d’AXIS Object Analytics

AXIS Object Analytics permet à la caméra de détecter et de classer des objets en temps réel grâce à l’intelligence artificielle embarquée. Parmi les scénarios disponibles, on retrouve :

• Comptage d’objets : Définition de zones ou de lignes virtuelles permettant de comptabiliser les objets franchissant une limite définie.
• Temps d’attente dans une zone : Analyse du temps moyen passé par un objet (véhicule ou personne) dans une zone déterminée, permettant d’optimiser la gestion des flux et d’identifier d’éventuels points de congestion.
• Détection d’occupation : Suivi en temps réel de l’occupation d’une zone pour la gestion de l’espace et l’optimisation des infrastructures.
• Classification des objets : Identification et catégorisation des différents types d’objets détectés, facilitant ainsi une analyse plus fine des données collectées.

Dans le cas de cas d’usage spécifique il est aussi possible de créer ses propres applications ou modèles d’IA pour detecter un incendie, vérifier le port des EPIs…

La caméra s’adapte également aux conditions environnementales (éclairage, météo) grâce à ses algorithmes avancés, garantissant une fiabilité élevée dans des contextes variés.

Conclusion :

La Axis Q3536-LVE va bien au-delà de la simple vidéosurveillance. Elle devient un véritable objet connecté, prêt à s’intégrer dans des solutions innovantes pour optimiser les opérations de comptage et la gestion des flux dans divers contextes urbains et industriels.

Chez Griot Conseil, nous vous accompagnons dans le choix et la mise en œuvre de solutions IoT adaptées à vos besoins spécifiques. Contactez-nous pour en savoir plus sur la manière dont cette caméra IA peut transformer vos opérations.