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Compter ce qu’une caméra voit, pas ce qu’elle détecte

Détection d’objets sur des photos, des séquences et des flux en direct, matérialisée en métriques sur lesquelles vous pouvez alerter.

DjiniousDataBase de connaissances

Un pipeline de détection s’exécute sur une vidéo stockée, une URL publique ou un flux de caméra autorisé, et ses résultats atterrissent de trois façons : comme métriques en série temporelle, comme objet de connaissance consultable par exécution, et éventuellement comme une entité par objet suivi.

Le traqueur est tout l’enjeu — neuf cents cadres pour un seul camion garé, c’est un seul camion, et c’est ce chiffre qui a sa place sur un tableau de bord.

Comment cela fonctionne

  1. Cibler

    Définir un pipeline et le pointer vers un document, une URL ou un flux autorisé.

    Pipelines de vision

  2. Détecter

    Le worker renvoie les détections de façon incrémentale, si bien qu’un flux en direct reste regardable et qu’une longue exécution survit à un plantage.

    Suivi

  3. Matérialiser

    Les résultats se matérialisent en métriques, en un objet de connaissance, et éventuellement en entités suivies.

    Métriques

  4. Alerter

    Les règles d’alerte lisent ces métriques comme n’importe quelle autre télémétrie.

    Règles d’alerte

La réserve sur l’échantillonnage, énoncée

Le suivi suppose que des images échantillonnées consécutives se chevauchent. Sur une séquence 1080p60 d’un seul ouvrier en marche, un pas d’échantillonnage de 30 a rapporté 13 personnes distinctes et un pas de 5 en a rapporté 2. Les comptages de détection ne sont pas affectés ; seul le comptage d’objets uniques se dégrade. Gardez l’intervalle échantillonné sous ~0,2 s quand ce chiffre compte.

Les caméras relèvent par nature d’un réseau privé, si bien qu’une source de flux est refusée à moins que son préfixe ne figure sur la liste d’autorisation de l’opérateur.

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Cas d’usage associés

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