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CARACTÉRISATION D’ACTIVITÉS

Logo caractérisation activité
Comprendre ce qu’il se passe sur une image ou une vidéo
Analyser le trafic routier ou la fréquentation de certains lieux publics, détecter une chute ou une personne en détresse, détecter les piétons et anticiper une traversée de rue, connaître le taux d’occupation de certains bâtiments ou encore repérer et modérer des contenus vidéos inappropriés et violents… Toutes ces activités, les humains sont capables de les caractériser, mais non sans mal ni erreurs.

 

Avec notre technologie de caractérisation d’activités, Neovision assiste l’humain dans l’analyse d’images et vidéos. Il est ainsi possible de se concentrer sur une prise de décision éclairée, rapide et fiable. Plus besoin de regarder des heures de vidéos, de surveiller constamment une multitude d’écrans, notre technologie le fait pour vous et vous aide à optimiser vos processus.

LA CARACTÉRISATION D’ACTIVITÉS
EN APPLICATIONS

comptage de personnes

Détection et comptage de personnes

STMicroelectronics

En couplant notre technologie de caractérisation d’activités, un capteur infrarouge et le matériel de STMicroelectronics, il devint possible de créer une technologie de détection et de comptage d’êtres humains. Cette technologie, qui fonctionne en temps réel, permet de détecter et compter les humains donc, tout en préservant leur vie privée. En effet, il n’est pas possible de reconnaître une personne sur des images infrarouges basse résolution. Une bonne façon d’allier étude et analyse statistiques et respect de la vie privée.

EN SAVOIR +

Reconnaissance d’activité humaine

Schneider Electric

La bâtiment représente 44% de la consommation d’énergie en France (!). Il est aisé de comprendre que l’efficacité énergétique des bâtiments relève d’un enjeu crucial. C’est dans cette optique que Schneider fit appel à la technologie de reconnaissance d’activités Neovision. Le but est de déduire une activité en fonction de la posture des personnes présentes. En fonction de l’activité reconnue, la GTB automatisée adapte l’utilisation des différents équipements pour réduire ou lisser la consommation (couper les lumières, augmenter graduellement la température…).

EN SAVOIR +
Caractérisation d'activité
Détection et suivi de piétons

Détection de piétons, cyclistes et véhicules

Lynred

Le véhicule autonome, produit de peurs et de fantasmes en tout genre. Neovision contribue à la R&D concernant cette innovation grâce à sa technologie de caractérisation d’activités. En fusionnant des images RGB et infrarouges, il est possible de distinguer des humains, quelles que soient les conditions météorologiques et lumineuses. La technologie Neovision est ainsi capable de détecter et suivre le mouvement des piétons, des cyclistes mais également des véhicules. Cela de façon aussi précise que rapide !

EN SAVOIR +

Détection de chute

Confidentiel

Chaque année en France, environ 10 000 personnes décèdent suite à une chute prise en charge trop tardivement. L’enjeu se situe donc au niveau de la détection de cette chute et de l’alerte donnée le plus rapidement possible. Avec sa technologie de caractérisation d’activités, Neovision est capable de reconnaître une personne qui chute, que ce soit via des images infrarouges ou RGB. Une fois la chute détectée, une alerte est automatiquement envoyée aux proches qui peuvent confirmer le problème via la caméra.

Détection de chutes
Suivi d'activité et d'affluence

Suivi de chantier : activité et d’affluence

Enlaps

Comment connaître l’affluence moyenne ou les créneaux horaires où l’activité est la plus intense ? La plupart des métriques proviennent de Google ou des statistiques liées aux ventes enregistrées. Mais que se passe-t-il pour les personnes ne possédant pas de smartphones et qui n’achètent rien ? De la même manière, comment surveiller l’activité d’un lieu comme un chantier ? La solution Tikee d’Enlaps intègre la technologie de caractérisation d’activités Neovision pour détecter et qualifier l’activité captée sur les timelapses.

Analyse de foule et comportements anormaux

Confidentiel

Les mouvements de foules sont difficiles à comprendre, à suivre et encore plus à gérer. Et les mouvements de panique ont parfois des conséquences désastreuses. En analysant l’activité d’une foule, il est possible d’anticiper et prédire un mouvement macro. Mais il est également possible de détecter et reconnaître des comportements dangereux comme des affrontements ou bien même détecter des armes pour ainsi intervenir de manière ciblée et rapide. Le phénomène est ainsi endigué évitant les dommages collatéraux.

Analyse mouvement foule
Reconnaissance de contenu sensible et illicite

Détection de contenu violent ou illicite

Confidentiel

Sur Facebook comme sur Youtube par exemple, la modération de contenus vidéo est un sujet complexe. S’il faut protéger les utilisateurs de certains contenus violents et inappropriés, ces plateformes exposent leurs modérateurs à des contenus difficilement supportables. Pour les assister mais aussi et surtout les protéger, la caractérisation d’activités peut reconnaître certains comportements et actions présentes dans une vidéo pour automatiquement la censurer. L’IA préserve ainsi la santé mentale des modérateurs et des utilisateurs.

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