Les avantages du partenariat : Hanwha Vision et FF Group proposent des solutions de gestion du trafic puissantes et sophistiquées

Dans le cadre d’une série d’articles mettant en lumière le travail et l’innovation des partenaires technologiques de Hanwha Vision, Katerina Fischerova, chef de projet chez FF Group nous parle des besoins de solutions de pointe pour la gestion du trafic et du stationnement de véhicules.

Merci de nous avoir accordé cet entretien, Katerina. Pouvez-vous nous expliquer le travail de FF Group ?

FF Group fournit des solutions de données innovantes. Depuis plus de dix ans, nous proposons des solutions de pointe et de données adaptées au trafic routier, aux parkings et aux intégrateurs. Nos solutions sont prêtes à l’emploi. Ainsi, la mise en œuvre de l’Intelligent Edge est plus simple et rentable. Notre équipe se concentre non seulement sur la production de métadonnées du trafic routier, mais aussi sur le traitement et l’analyse de ces métadonnées, et sur l’offre d’informations complètes aux utilisateurs.

Pourriez-vous vous présenter brièvement, et nous expliquer quel est votre rôle chez FF Group ?

En tant que responsable du projet Hanwha au sein de FF Group, j’apporte mon soutien au développement d’applications LAPI et d’IA pour les caméras Hanwha. Je travaille notamment avec Hanwha Vision sur différents projets et implémentations clés, comme le développement de produits. Nous travaillons en étroite collaboration avec les équipes techniques et le centre d’assistance technique de Hanwha Vision afin de nous assurer que nos clients mutuels disposent de tout ce dont ils ont besoin pour une utilisation efficace de nos produits.

Pouvez-vous décrire plus en détail votre travail avec Hanwha Vision ?

Nous travaillons depuis longtemps avec Hanwha Vision sur le développement d’applications LAPI et d’IA pour différents modèles de caméras : comme les caméras de milieu de gamme les plus populaires, ou les modèles haut de gamme conçus pour des projets complexes, et de grande envergure. C’est ce partenariat étroit qui a permis à l’équipe de FF Group de se familiariser avec les caméras, et de s’assurer que ses applications sont aussi efficaces que possible.

En fait, notre algorithme qui reconnaît les plaques d’immatriculation et classifie tous les paramètres du véhicule est créé directement sur la caméra Hanwha Vision. Cette IA en périphérie (Edge) présente plusieurs avantages par rapport à une IA sur serveur. Les besoins et les coûts de bande passante sont diminués, car moins de données sont transmises à un serveur. Le coût total de possession est également réduit et il est possible d’obtenir des gains de durabilité essentiels sans avoir à entretenir une grande salle de serveurs.

Seuls quelques fournisseurs de caméras sur le marché proposent une reconnaissance de haute qualité des marques et des modèles de véhicules. FF Group et Hanwha Vision proposent des produits puissants et très efficaces sur le marché de la surveillance intelligente de la circulation routière. Ils permettent de capturer, avec précision, toutes sortes d’informations sur les véhicules dans diverses conditions de circulation.

En matière de vidéosécurité, quelles sont les innovations qui vous enthousiasment le plus ?

Les nouvelles fonctionnalités d’IA qui arrivent dans le secteur de la vidéo ouvrent vraiment de nouvelles possibilités d’analyse et de compréhension. Aujourd’hui, il est possible d’exécuter plusieurs applications d’IA en parallèle, ce qui élargit les capacités et le potentiel des caméras. Il convient également de noter que les responsables de la sécurité sont de plus en plus sensibilisés à l’IA en périphérie/l’Edge AI, et aux avantages qu’elle offre en termes d’efficacité, de coût, de durabilité, d’implémentation, etc.

Nous sommes également ravis de voir que Hanwha Vision se concentre davantage sur la production de caméras spécialisées pour la Lecture automatique des plaques d’immatriculation (LAPI) et la surveillance du trafic routier comme la caméra TNO-7180RLP qui répond mieux aux besoins et aux budgets des différentes entreprises, tout en augmentant la prévalence et l’utilisation de ces dispositifs sur nos routes.

Quels sont, selon vous, les défis auxquels les utilisateurs finaux sont confrontés lorsqu’ils utilisent la vidéo ?

Le fait de devoir passer au crible des heures d’images pour trouver la bonne information sur un événement ou un véhicule. Les caméras modernes génèrent de grandes quantités de données. Donc, en simplifiant leur utilisation, les opérateurs peuvent identifier un véhicule, mieux comprendre l’utilisation des routes et parkings, surveiller les infractions, les changements saisonniers et bien d’autres choses encore.

Le LAPI est de plus en plus performant, il permet d’identifier la marque, le modèle, la couleur ou le type de véhicule. Cette récente évolution peut faciliter les enquêtes et les récits de témoins oculaires. Cela permet aussi une recherche plus rapide de séquences.

À l’échelle de la ville, ces informations fournies par les caméras LAPI peuvent contribuer à une planification proactive visant à rendre les routes plus sûres et plus agréables à conduire. Les données LAPI peuvent servir de base à des enquêtes visant à déterminer si une route doit être élargie, où des zones de bouchon doivent être mises en place, mais aussi pour comprendre l’impact potentiel de nouvelles voies réservées aux bus et aux cyclistes. Lorsque des véhicules lourds sont souvent identifiés, les routes peuvent être renforcées afin de réduire les dommages de manière proactive ou des restrictions de poids peuvent être mises en œuvre, si nécessaire.

Les technologies comme l’IA ou le deep learning sont très polyvalentes. Elles peuvent être utilisées dans de nombreux domaines, comme la surveillance policière, la gestion du trafic ou la planification des infrastructures.