CCTV

Un modèle basé sur l'apprentissage profond est largement utilisé pour la détection d'objets dans l'analyse vidéo de vidéosurveillance. Il est conçu pour détecter et suivre les personnes, les véhicules et les objets en temps réel.

Cette technologie offre une grande précision et une vitesse de traitement élevée, ce qui la rend utile dans divers secteurs. Par exemple, dans la gestion du trafic, elle est utilisée pour la reconnaissance des plaques d'immatriculation et la détection des infractions au code de la route. Dans les systèmes de sécurité, elle permet d'identifier les accès non autorisés. De plus, dans le commerce de détail, elle peut analyser les mouvements des clients et détecter des comportements spécifiques.

Ce modèle fonctionne sur la base de réseaux de neurones convolutifs (CNN) et possède une structure optimisée qui permet une détection efficace avec des ressources de calcul relativement faibles.