Des chercheurs de l'Université Griffith ont développé un système de vidéosurveillance IA pour détecter les violations de la distanciation sociale dans un aéroport sans compromettre la confidentialité.
En gardant le traitement des images limité à un réseau local de caméras, l'équipe a contourné le besoin traditionnel de stocker des données sensibles sur un système central.
Le professeur Dian Tjondronegoro de la Griffith Business School affirme que la confidentialité des données est l'une des plus grandes préoccupations dans ce domaine. sans souci parce que le système doit constamment observer les activités des gens pour être efficace.
« Ces ajustements sont ajoutés au modèle de prise de décision central pour améliorer la précision. »
L'étude de cas a été réalisée à l'aéroport de Gold Coast qui, avant COVID-19, comptait 6.5 millions de passagers par an avec 17,000 290,000 passagers sur place quotidiennement. Des centaines de caméras couvrent 40 XNUMX mètres carrés avec des centaines de magasins et plus de XNUMX points d'enregistrement.
Les chercheurs ont testé plusieurs algorithmes de pointe, suffisamment légers pour le calcul local, sur neuf caméras dans trois études de cas connexes testant la détection automatique des personnes, le comptage automatique des foules et la détection des violations de la distance sociale pour trouver le meilleur équilibre de performances sans sacrifier la précision et la fiabilité.
"Notre objectif était de créer un système capable d'analyse en temps réel avec la capacité de détecter et d'informer automatiquement le personnel de l'aéroport des violations de la distanciation sociale", a déclaré le professeur Tjondronegoro.
Trois caméras ont été utilisées pour le test de détection automatique des violations de la distance sociale couvrant la zone d'enregistrement, l'aire de restauration et la zone d'attente. Deux personnes ont été employées pour comparer les flux vidéo en direct et les résultats de l'analyse de l'IA afin de déterminer si les personnes marquées en rouge étaient en infraction.
Les chercheurs ont découvert que les angles de caméra affectent la capacité de l'IA à détecter et à suivre les mouvements des personnes dans un espace public et recommandent d'orienter les caméras entre 45 et 60 degrés.
Le professeur Tjondronegoro a déclaré que la conception de leur système basé sur l'IA était suffisamment flexible pour permettre aux humains de revérifier les résultats, réduisant ainsi le biais des données et améliorant la transparence du fonctionnement du système.
« Le système peut évoluer à l'avenir en ajoutant de nouvelles caméras et être ajusté à d'autres fins. Notre étude montre que la conception responsable de l'IA peut et devrait être utile pour les développements futurs de cette application de sans souci. »
