Que voit vraiment une caméra quand personne ne la regarde ?
41 comportements et 94 classes d'objets : ce que IRIS sait voir
Une caméra enregistre ; elle ne surveille pas. Cent caméras exigent cent paires d'yeux, et au bout de deux heures on ne voit plus rien. IRIS transforme chaque caméra en capteur qui comprend ce qu'il a devant lui, depuis combien de temps c'est là, où cela va et à quelle vitesse. Les modèles sont les nôtres et vivent dans l'installation du client : cela fonctionne sans internet et aucune image ne part chez un tiers.
En un coup d'œil
Ce qu'il sait faire
41 comportements prêts
Intrusion, franchissement de ligne, temps de présence, rôdage, objet abandonné, objet retiré, attroupement, files d'attente, jauge, place occupée, contresens, vitesse et distance entre personnes. Chacun avec ses paramètres, ses unités et ses plages.
94 classes en 12 familles
Personnes, véhicules par type, animaux, accessoires, bagages, mobilier urbain et plus encore. C'est hiérarchique : cocher « Véhicule » couvre déjà voiture, camion, bus et moto sans les nommer.
Zones, lignes et points
On les dessine au doigt sur l'image en direct de la caméra. La ligne porte une flèche : c'est ainsi qu'elle distingue qui entre de qui sort. Sans limite par caméra.
Des pixels aux mètres
Quatre points marqués au sol suffisent pour mesurer pour de vrai. Et sans rien marquer, la hauteur moyenne de chaque classe donne déjà des mètres par seconde et des kilomètres-heure.
Vitesse, cap et état
Chaque objet porte sa vitesse, sa direction et son état : à l'arrêt, régulier, en accélération ou en freinage. Vitesse mesurée et vitesse estimée restent distinctes : une règle peut exiger la mesurée.
Tout sur chaque objet
Classe et sous-type, couleur dominante, première et dernière apparition, zones traversées, lignes franchies et avec qui il était. Plus de quarante données, consultables des mois après.
Moins de fausses alertes
Des zones où l'on ne détecte rien exprès, un temps de suivi minimal avant d'agir, un double seuil pour que l'alerte ne clignote pas et quatre commandes d'attente. Et des horaires qui comprennent le lever et le coucher du soleil.
De l'alerte à la donnée
Tout ce qui se passe est mesuré à la minute, à l'heure et au jour : comptages, temps d'attente, occupation moyenne. On croise par caméra, porte, zone ou classe, et on exporte vers un tableur.
Les 41, par familles
Neuf surveillent une zone et sa jauge, cinq reconstituent par où un objet est passé, quatre regardent une ligne, quatre le temps passé à l'intérieur, quatre la façon dont il se déplace et quatre si un objet se trouve dans un autre. Les onze restants : trois pour ce qui apparaît ou disparaît, trois pour la qualité de ce qui a été détecté, deux pour les foules, deux pour la distance entre objets et un pour une place libre ou occupée.
Le même objet, du début à la fin
Sans identité stable, il n'y a ni temps de présence, ni trajet, ni vitesse : ce sont trois façons de dire « celui-ci même ». IRIS garde l'objet quand quelque chose le masque quelques secondes et le raccroche quand il réapparaît.
Plus de 40 données mesurées
Classe et sous-type, onze familles de couleur, taille, cap, accélération, temps passé dans chaque zone, séjours par aire, franchissements horodatés et accompagnants. Chaque donnée porte la caméra qui l'a produite et l'heure.
Des règles qui regardent en arrière
Une règle peut interroger l'historique pendant qu'elle décide : alerte si un camion entre et qu'aucun n'est sorti depuis une demi-heure, ou si une voiture apparaît ici de la même couleur que celle passée porte 3 il y a deux minutes.
Le moteur
Une règle écrite en une phrase finit par être l'un de ces 41 comportements
Sur ce site, des règles sont écrites en une phrase : « préviens-moi si quelqu'un entre de nuit sur le quai 4 ». Sous cette phrase, il y a toujours l'un de ces 41 comportements avec ses paramètres renseignés. Présence en zone, sortie de zone, jauge, franchissement de ligne, passage en talonnage, temps de présence continu ou cumulé, rôdage, trajet long, objet abandonné, objet retiré, place occupée ou libre, contresens, accélération brutale, file d'attente, attroupement avec densité et risque, distance entre personnes, séquence de zones. Aucun n'est programmé sur mesure pour un client : ce sont des blocs du moteur, avec leurs unités et leurs valeurs d'usine, qui se combinent entre eux. C'est pourquoi ce qui se démontre dans une zone de ce site fonctionne pareil dans une autre, et pourquoi un nouveau cas n'est pas un développement : c'est une règle de plus. Ils sont comptés et publiés un à un, seule façon pour quiconque de vérifier si le sien figure sur la liste.
Un détecteur dit « voiture » ; ce qui compte, c'est que tout le système entende la même chose par « voiture ». IRIS possède son propre catalogue de 94 classes réparties en 12 familles — personnes, véhicules, animaux, accessoires, mobilier urbain, meubles, électronique, nourriture — et chaque modèle de détection traduit son vocabulaire vers ce catalogue. Il est hiérarchique : cocher « Véhicule » compte voiture, camion, bus et moto sans les nommer un par un, et l'on peut aussi demander la famille seule. Les noms sont écrits dans les huit langues de ce site. Ce que le client y gagne est concret : un filtre configuré aujourd'hui continue de fonctionner le jour où le modèle du dessous est remplacé par un meilleur. Et au-dessus de la classe, il y a un second niveau de détail : une voiture s'affine en berline, tout-terrain, fourgonnette, camion, bus, moto, vélo, véhicule d'urgence, camping-car ou véhicule spécial.
C'est ici que se joue la différence entre une détection et une donnée. Qu'une chose bouge vite à l'image ne dit rien : un camion lointain paraît lent et un oiseau proche paraît un missile. Pour pouvoir dire à combien de kilomètres-heure roule ce véhicule, quelqu'un doit avoir expliqué à la caméra à quoi ressemble le sol qu'elle regarde. Il y a trois chemins, par ordre d'effort : sans rien faire, on mesure en hauteurs de l'objet lui-même, comparable au sein d'une même scène ; avec la hauteur moyenne de chaque classe, livrée d'usine, on obtient des mètres par seconde et des kilomètres-heure ; et en marquant quatre points du sol avec leurs mesures réelles, on mesure pour de vrai, en mètres sur le plan. Et l'on dit toujours laquelle a servi : la vitesse estimée est étiquetée comme estimée, une règle peut exiger que seule la mesurée compte, et si l'étalonnage n'est pas valide le système redescend aux unités non étalonnées plutôt que d'inventer un mètre. Pour la même raison, les points d'une trajectoire ne sont pas reliés par une ligne : entre deux points séparés de quelques secondes, personne n'a rien mesuré, et la ligne affirmerait un parcours qui n'existe pas.
La peur de qui a déjà vécu avec de l'analyse vidéo est toujours la même : que ça sonne toute la nuit. C'est pourquoi chaque comportement filtre par classe, par confiance, par taille, par le temps depuis lequel l'objet est suivi et par le point du cadre qui décide — les pieds, le centre, le cadre entier ou n'importe quelle partie qui l'effleure. Il y a des zones où l'on ne détecte rien exprès, un double seuil pour que l'alerte ne clignote pas au bord d'une zone, et quatre commandes d'attente, de refroidissement et de plafond par minute. Avant de publier une règle, on voit sur l'image en direct ce qu'elle produit vraiment, y compris les objets qui ne passent pas le filtre et pourquoi, et on peut la simuler sans qu'elle crée la moindre alerte. Et quand quelque chose ne peut pas être vérifié, l'objet ne passe pas et le motif est donné : jamais un trou n'est comblé par une valeur inventée. Ce qu'il ne fait pas est dit aussi : IRIS ne sait qui est personne — il compare l'apparence d'un objet, pas l'identité d'une personne — et là où manque la donnée nécessaire pour donner des mètres, le champ n'est pas publié : absent, jamais estimé. Il existe 23 recettes guidées pour les règles habituelles, et tout circule par un seul port sécurisé : au service réseau, on demande une règle de pare-feu, pas treize.
Un intégrateur ne cherche pas une fonction : il cherche la sienne, et c'est pourquoi les 41 sont regroupés par la question à laquelle ils répondent. Neuf portent sur une zone — qui est entré, qui est sorti, combien sont à l'intérieur, combien font trop ; cinq sur le passage d'un objet — où il est apparu, s'il est passé par ici, s'il a fini là-dedans, s'il a fait A puis B ; quatre sur une ligne et sa flèche ; quatre sur le temps passé à l'intérieur ; quatre sur sa façon de se déplacer ; et quatre sur le fait qu'une chose se trouve dans une autre : une personne dans un véhicule, un article sur une palette, une palette vide. Les onze restants couvrent ce qui apparaît et ce qui disparaît, les foules, la distance entre objets, les places et la qualité de ce qui a été détecté. Si le cas n'est aucun des 41, on le construit : le filtre fin compare chaque objet à onze champs avec huit comparateurs, et les conditions se groupent par « et » et par « ou » jusqu'à ce que la règle dise exactement ce qu'elle doit dire. La géométrie non plus ne se refait pas : une ligne tracée une fois s'applique d'un coup à vingt portes identiques, et elle se partage telle quelle ou se copie pour être retouchée caméra par caméra. Et l'assistant rend la règle entière résumée en une phrase, dans la langue de qui la lit, pour que celui qui la signe comprenne ce qu'il a signé.
Qu'un objet reste le même objet pendant qu'il traverse la scène ressemble à un détail technique, et c'est le socle de tout le reste. Temps de présence, trajet et vitesse sont trois façons de dire « celui-ci même » : si l'identité casse chaque fois que quelqu'un passe derrière un pilier, les trois deviennent du bruit. IRIS conserve l'identité pendant que l'objet se déplace, la tient quelques secondes quand quelque chose le masque et la récupère quand il revient ; et chaque objet garde un petit historique de ses classes, si bien qu'une voiture qui oscille vers camion au loin ne fait pas clignoter la règle. De là sort ce qui reste écrit de chaque objet : plus de quarante données — classe et sous-type, couleur parmi onze familles, taille, cap, accélération, temps dans chaque zone, lignes franchies avec leur heure, avec qui il était — et avec elles on reconstitue des mois après par où il est passé, combien de temps il a duré, à quelle vitesse il allait et quel enregistrement correspond à cet instant. Chaque donnée voyage avec sa provenance et son heure : la caméra qui l'a produite et son fuseau horaire, pour qu'un rapport tienne devant celui qui le conteste. Et tant qu'un objet est encore vivant, son résumé de vie n'existe pas encore : c'est un trou avec un motif, pas une panne, et c'est ainsi qu'il est présenté.
Les chiffres
Compté, pas estimé
- 41comportements prêts à l'emploi
- 94classes d'objets en 12 familles
- 535paramètres configurables
- 23recettes guidées de mise en route
- 40+données mesurées par objet
- 11familles de couleur distinguées
Questions
Que peut détecter IRIS exactement ?
IRIS embarque 41 comportements prêts à l'emploi — intrusion, franchissement de ligne, temps de présence, rôdage, objet abandonné ou retiré, jauge, files d'attente, attroupement avec densité, place occupée, contresens, vitesse, distance entre personnes, parcours entre zones — sur un catalogue de 94 classes d'objets regroupées en 12 familles. Si ce que l'on cherche n'en fait pas partie, un filtre fin compare chaque objet à onze champs — confiance, durée de suivi, vitesse, direction, taille, stabilité de la classe — avec huit comparateurs et des conditions groupées par « et » et par « ou ».
Faut-il étalonner la caméra pour mesurer des vitesses ?
Pas pour démarrer. Chaque classe du catalogue porte sa hauteur moyenne réelle — 1,70 m pour une personne, 1,50 m pour une voiture — et cela suffit déjà à sortir des mètres par seconde et des kilomètres-heure sans rien régler. Pour une mesure réelle au sol, on marque quatre points de l'image et on indique leurs distances réelles : à partir de là, distances, parcours et vitesses sont en mètres. IRIS distingue toujours la vitesse mesurée de la vitesse estimée, et une règle peut exiger que seule la mesurée compte ; l'estimée reste en deçà, et c'est précisément pour cela qu'elle est étiquetée comme telle.
Et si cela inonde le poste de fausses alertes ?
C'est la première chose que l'on traite. On peut marquer des zones où rien n'est détecté — une route au fond, une affiche avec des photos de personnes —, exiger que l'objet soit suivi depuis un moment avant d'agir, poser un double seuil pour que l'alerte ne clignote pas au bord d'une zone, limiter le comportement à un horaire et ajouter un temps d'attente, un refroidissement et un plafond d'alertes par minute. Avant toute publication, on voit sur l'image en direct ce que la règle produit vraiment, y compris les objets écartés et le motif de leur rejet.
Et la nuit, ou avec une mauvaise lumière ?
Avec moins de lumière on détecte moins, et le système le dit au lieu de le masquer. Chaque caméra porte un indicateur de qualité d'image qui sert de porte : si elle est floue, sale ou embuée, les règles qui en dépendent ne s'exécutent pas à l'aveugle. Il y a aussi un score de santé de la détection par caméra, bâti sur six signaux, qui ne s'arrête pas au diagnostic et dit quoi faire : revoir l'optique, vérifier la mise au point, contrôler l'infrarouge nocturne. La limite, annoncée d'emblée : la nuit, en infrarouge, l'image perd sa couleur ; la mesure de couleur est donc marquée comme peu fiable plutôt que d'affirmer que la camionnette était blanche. Et les horaires comprennent le lever et le coucher du soleil, si bien que surveiller la nuit veut dire la même chose en juin et en décembre.
Que se passe-t-il quand deux objets se croisent et se masquent ?
L'identité tient quelques secondes, et quand elle ne tient pas, on le dit. Quand quelque chose masque un objet — un pilier, un autre véhicule, un auvent — le système n'extrapole pas à l'aveugle : il amortit la vitesse qu'il avait et relâche le critère pour le raccrocher, proportionnellement au temps passé hors de vue. Chaque objet garde en plus un petit historique de ses classes, si bien qu'une voiture qui oscille vers camion au loin ne fait pas clignoter la règle, et les paramètres du suivi s'affinent par classe, parce qu'un camion et une personne ne bougent pas pareil. La limite, annoncée d'emblée : si l'occultation dure trop, le suivi meurt, le résumé de vie de cet objet se ferme, et ce qui réapparaît ensuite est un nouvel objet. Le reconnaître à nouveau à son apparence est autre chose, et cela ne sait toujours pas qui est qui.
L'interface réelle, étape par étape
Vous fixez la règle une fois. IRIS l'applique toujours.
Vous verrez un résumé de l’interface, rejoué étape par étape et sans y toucher. Chaque tour démarre sur un autre cas. L’outil complet ne tient pas dans une démo.
- L'heure, en grille
- Vous regardez où c'est foncé
- Vous sautez à cette minute
Étape suivante
Les infrastructures
Qui regarde une installation où il n'y a presque jamais personne ?
44 cas, et dans chacun IRIS alerte quand il se passe quelque chose. Vous voyez chaque image telle quelle, puis avec ce qu’il y comprend.
L'industrie
Pourquoi la ligne s'est-elle arrêtée ?
237 cas, et dans chacun IRIS alerte quand il se passe quelque chose. Vous voyez chaque image telle quelle, puis avec ce qu’il y comprend.
Et le meilleur
Vous avez acheté un entrepôt d’images.Ce qu’il fallait, c’était quelqu’un qui les regarde.
Ces mêmes caméras qui ne font que remplir des disques peuvent signaler ce qui compte pendant que ça se passe. L’entrepôt reste ; il cesse d’être tout ce que vous avez.
Expliquez-nous votre problème et nous vous dirons si IRIS le comprend, ou pas encore.
Nous répondons le jour ouvré même.