Hikvision et Neural Labs s’associent en IA pour améliorer la sécurité et l’efficacité routières

La gestion de la mobilité urbaine, la surveillance des autoroutes et les systèmes de transport intelligents (ITS) nécessitent des données précises en temps réel pour améliorer la fluidité du trafic et l’application des règles. Une nouvelle intégration entre Hikvision et Neural Labs combine une intelligence artificielle embarquée avec un matériel d’imagerie avancé afin de fournir des analyses de véhicules directement à la source.

Au cœur de ce développement se trouve l’intégration du logiciel Neural Edge de Neural Labs dans les caméras DeepinView-Series 7-Line de Hikvision. Cette approche embarquée permet aux caméras d’extraire des attributs détaillés des véhicules, notamment les numéros de plaque, la marque, le modèle, la couleur, la classification et la vitesse, sans dépendre uniquement de systèmes de traitement centralisés.

Contrairement aux architectures conventionnelles qui transmettent des vidéos brutes à un serveur central pour analyse, cette solution permet un traitement soit en périphérie (au niveau de la caméra), soit de manière centralisée, selon les exigences de déploiement. Le traitement en périphérie réduit la latence et l’utilisation de la bande passante, tout en diminuant la complexité de l’infrastructure et les coûts opérationnels associés. Cette flexibilité est particulièrement pertinente pour les déploiements à grande échelle dans les villes intelligentes, où les systèmes distribués améliorent la scalabilité et la résilience.

Le logiciel Neural Edge embarqué fonctionne comme un composant architectural clé, transformant la caméra en un dispositif de détection intelligent capable d’effectuer la reconnaissance automatique des plaques d’immatriculation (ANPR) et des analyses avancées des véhicules en temps réel. En traitant les données localement, le système permet des temps de réponse plus rapides pour des applications telles que la détection d’incidents et le contrôle du trafic.

En pratique, cette intégration convient à plusieurs applications ITS et infrastructures urbaines. Dans les environnements de villes intelligentes, elle soutient les centres de gestion du trafic, les forces de l’ordre et la planification de la mobilité urbaine en fournissant des données structurées sur les véhicules pour l’analyse. Sur les autoroutes, elle permet la détection automatique des incidents et améliore les systèmes de péage grâce à une identification et une classification fiables des véhicules. Ces capacités contribuent à une meilleure optimisation du trafic et à des opérations de contrôle plus efficaces.

L’intégration répond également à une exigence courante de l’industrie : déployer des analyses performantes directement sur des plateformes de caméras largement utilisées. Selon Neural Labs, l’intégration native des analyses sur le matériel Hikvision répond à une demande de longue date des clients pour des déploiements simplifiés et une réduction de la fragmentation des systèmes.

D’un point de vue technique, la combinaison d’un matériel d’imagerie dédié et d’un logiciel d’IA embarqué vise à offrir une précision constante et une stabilité opérationnelle. Cela est particulièrement important pour les applications ITS critiques, où la fiabilité du système affecte directement la sécurité et l’efficacité du trafic.

Bien que des solutions similaires d’analyse des véhicules et d’ANPR existent chez d’autres fournisseurs ITS, beaucoup reposent fortement sur un traitement centralisé ou nécessitent des unités matérielles supplémentaires. En revanche, l’intégration des analyses directement dans la caméra réduit le besoin d’infrastructures de traitement externes, offrant un modèle de déploiement plus compact et potentiellement plus rentable pour les réseaux à grande échelle.

En intégrant une IA basée sur l’edge avec un matériel de surveillance éprouvé, cette solution reflète une évolution plus large des systèmes de villes intelligentes vers une intelligence distribuée, où les données sont traitées plus près de leur source afin de permettre une prise de décision plus rapide et plus efficace.

Édité par Natania Lyngdoh, éditrice Induportals — Adapté par IA.

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