Le stationnement automobile devient plus intelligent avec l’Edge Video Analytics

Une femme sur un parking
Les équipes innovation d’Orange en Pologne ont développé un système de Video Analytics fondé sur un modèle de traitement des images en bordure du réseau, afin de suivre en temps réel l’occupation des places de parking. Au-delà des services qu’elle propose, la solution se distingue par sa flexibilité, sa sécurité et sa simplicité de déploiement.

“Une solution qui fonctionne sans stockage des images, sans acheminement via les réseaux et selon un traitement local des données, pour une sécurité et une confidentialité optimales.”

Aussi performantes qu’elles soient, les solutions de Video Analytics orientées vers la gestion du stationnement automobile dans les parkings se confrontent encore à certains freins ou limites. Elles peuvent nécessiter d’investir dans des caméras intelligentes coûteuses, ou d’envoyer des quantités de données importantes via les réseaux vers le Cloud pour y être traitées sur une unité distante. En combinant des technologies d’Edge Computing et de Video Analytics, il est possible d’améliorer ce modèle pour parvenir à un système tout aussi efficace mais plus sécurisé et déclinable à l’aide de caméras déjà installées.

Une logique de traitement local et en circuit fermé

La solution conçue par des équipes Orange en Pologne peut ainsi être déployée sur des parkings déjà équipés de caméras, même standards. La différence avec d’autres services équivalents de détection des places de stationnement libres ou occupées se fait au niveau de l’architecture. En l’occurrence, l’analyse des flux vidéo se fait en bordure du réseau, du côté du client et au plus près des caméras. “Le traitement des images est opéré sur place, détaillent Wojciech Niewolski et Przemysław Ratuszek, Experts R&D Orange. Le flux caméra est envoyé via une liaison point-à-point locale vers une unité Edge Computing sur site pour y être analysé à l’aide d’algorithmes d’analyse vidéo avancés. Il n’y a pas de transport vers le Cloud : les seules données – en nombre limité – qui transitent par les réseaux sont des données brutes et anonymisées. Celles-ci sont transmises à notre plateforme IoT Live Objects en vue de générer des indicateurs, des dashboards, etc., relatifs à l’occupation des parkings. Sans stockage des images, sans acheminement via les réseaux, la solution affiche ainsi des garanties robustes en matière de sécurité et de confidentialité.” Et un rapport exploitation/consommation de bande passante optimisé !

Une solution qui fonctionne sans stockage des images, sans acheminement via les réseaux et selon un traitement local des données, pour une sécurité et une confidentialité optimales.

Un système modulable et évolutif

Un autre apport majeur pour les clients, qu’il s’agisse d’entreprises ou de collectivités, réside dans la flexibilité de la solution et de l’architecture qui la soutient. Côté hardware, on peut se contenter, comme mentionné, de caméras basiques pour déployer et mettre en œuvre le service, et l’étendre à plusieurs cas d’usage si besoin, là où une caméra intelligente se limitera à une seule fonctionnalité. Côté “matière grise”, la versatilité est aussi de mise. Si l’intelligence de la solution se fonde à ce jour sur l’intégration d’algorithmes de Machine Learning de type YOLO spécialisés dans la détection d’objets, celle-ci peut s’étoffer au gré des usages et des attentes du client. L’architecture Plug-In permet en effet d’introduire facilement et rapidement de nouveaux modules et briques d’IA, pour développer la performance, la précision ou la nature même du service. Des algorithmes Video Analytics du marché ou ad hoc peuvent ainsi être ajoutés sur demande, tels que des procédés de Reconnaissance Optique de Caractères (ROC) afin d’étendre l’information à l’immatriculation du véhicule.

Des opportunités de mise en œuvre multiples

Les équipes polonaises d’Orange ambitionnent d’ailleurs d’explorer de nouveaux champs d’utilisation, au-delà du stationnement automobile. Un PoC (démonstration de faisabilité) sera notamment initié au sein du Smart Store de Varsovie, visant à expérimenter la solution sur des usages liés au comptage de clients ou à l’analyse des zones d’intérêt dans la boutique. Wojciech Niewolski et Przemysław Ratuszek précisent d’ailleurs que si “la plateforme se concentre aujourd’hui sur la vidéo, elle est d’abord issue de travaux de recherche dont la thématique initiale était le traitement de l’audio. L’objectif, au départ, consistait à détecter et localiser des drones dans certaines zones, à partir des flux audio provenant de micros standards, comme ceux équipant un smartphone.”

La plateforme a donc dérivé vers un nouveau domaine d’application pour répondre aux besoins des clients, mais peut proposer le même type de services pour l’audio et la data. Et apporter une contribution active, plus globalement, à la dynamique et à l’écosystème des Smart Cities.

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