La gestion des foules lors d’événements publics ou dans des infrastructures critiques, comme les aéroports ou les stades, est un défi important pour la sécurité et la fluidité des opérations. La vision par ordinateur, associée à l’intelligence artificielle (IA), a permis des avancées majeures dans l’analyse en temps réel des mouvements de foule. Grâce à des algorithmes sophistiqués, les systèmes de vision IA peuvent détecter des comportements suspects, prédire des embouteillages humains, et générer des alertes automatiques pour réagir rapidement à des incidents potentiels.
Technologies utilisées
Les systèmes de vision par ordinateur reposent sur plusieurs technologies clés :
- Algorithmes de détection d’objets et de personnes : Basés sur des architectures comme YOLO (You Only Look Once) et Faster R-CNN (Region Convolutional Neural Networks), ces algorithmes permettent une détection rapide des individus dans une foule, même dans des environnements complexes. YOLO, par exemple, traite les images en temps réel, ce qui est essentiel dans le cadre de la gestion des foules où chaque seconde compte.
- Deep Learning pour l’analyse comportementale : Des réseaux de neurones convolutionnels (CNN) sont utilisés pour analyser les mouvements de masse et identifier des anomalies comportementales. Par exemple, si une foule commence à se déplacer de manière désorganisée ou trop rapide, le système peut déclencher une alerte avant même qu’un incident n’ait lieu.
- Suivi multi-objets (MOT, Multiple Object Tracking) : Grâce à des techniques comme SORT (Simple Online and Realtime Tracking) et DeepSORT, ces systèmes peuvent suivre les individus sur plusieurs caméras et dans des environnements très denses, garantissant une vue globale de la situation.
- Analyse prédictive : En se basant sur des modèles de Machine Learning, les systèmes de gestion de foule peuvent anticiper les situations de surpeuplement et proposer des actions préventives, comme la réorientation des flux de personnes.
Les jeux Olympiques de Tokyo 2020
Anticiper les comportements suspects
Lors des Jeux Olympiques de Tokyo, un des événements sportifs les plus massifs au monde, un système de gestion des foules basé sur l’analyse en temps réel des mouvements humains a été mis en place pour garantir la sécurité des spectateurs et des participants. Ce système reposait sur plusieurs technologies avancées de vision par ordinateur :
- Reconnaissance faciale : Utilisant des réseaux de neurones convolutifs (CNN), comme ResNet-50, le système pouvait identifier des individus dans la foule et comparer les visages en temps réel à une base de données de personnes autorisées.
- Algorithmes de détection d’objets : Des solutions basées sur YOLOv3 (You Only Look Once) permettaient de repérer et suivre les mouvements des individus dans des environnements complexes, offrant une détection rapide et fiable dans des conditions de foule dense.
- Analyse comportementale : À l’aide de réseaux de neurones tels que Faster R-CNN, le système pouvait détecter des comportements anormaux, tels que des regroupements soudains ou des déplacements brusques, et générer des alertes en temps réel.
Résultats : Ce système a contribué à la réduction des incidents liés à la surpopulation, en permettant aux équipes de sécurité de réagir plus rapidement aux mouvements de foule dans les zones critiques. De plus, l’analyse comportementale a permis d’identifier des comportements suspects avant qu’ils ne se transforment en situations dangereuses.
Aéroports internationaux (Changi, Singapour)
Réduire les files d'attente
Dans l’un des aéroports les plus fréquentés au monde, un système de suivi intelligent a été déployé pour gérer efficacement les flux de passagers. Ce système combinait plusieurs technologies avancées pour surveiller en temps réel les mouvements à travers différentes zones critiques de l’aéroport.
- Suivi multi-objets (MOT) : Des algorithmes de suivi en temps réel, tels que DeepSORT, permettaient de suivre avec précision les passagers dans les environnements encombrés, tout en maintenant la continuité même en cas d’occlusion temporaire des individus dans le champ de vision.
- Capteurs 3D et analyse prédictive : Ces capteurs, déployés à des points stratégiques, mesuraient en temps réel la densité des passagers dans les files d’attente. L’analyse prédictive, alimentée par des algorithmes de machine learning, permettait de prévenir les embouteillages et de réorienter les flux avant qu’une congestion ne survienne.
Résultats : L’aéroport a constaté une réduction significative des files d’attente, avec une amélioration de 25 % des temps de passage aux points de contrôle de sécurité. L’intégration de capteurs 3D et d’algorithmes prédictifs a permis d’optimiser les ressources humaines et d’éviter les situations de surcharge dans les zones à forte densité.
Surveillance publique en Chine
Réduire les incidents
Dans certaines des villes les plus peuplées, des systèmes de surveillance basés sur l’intelligence artificielle et la vision par ordinateur ont été utilisés pour surveiller les espaces publics en temps réel, assurant ainsi une meilleure gestion des foules et une intervention rapide en cas d’incidents.
- Reconnaissance faciale : Des modèles avancés de réseaux de neurones, tels que ResNet-101, ont été déployés pour identifier des individus à partir de caméras de surveillance dans des environnements urbains densément peuplés. Ce système permettait de suivre les individus et de détecter des comportements suspects.
- Analyse comportementale via Deep Learning : En analysant des séquences vidéo à l’aide de réseaux neuronaux récurrents comme LSTM (Long Short-Term Memory), les systèmes pouvaient identifier des anomalies dans les comportements de masse, comme des mouvements de foule désordonnés ou des regroupements anormaux.
- Edge Computing : L’analyse des flux vidéo en temps réel était facilitée par l’utilisation de dispositifs d’Edge AI, qui permettaient de traiter localement les données des caméras, réduisant ainsi la latence et permettant une réactivité quasi instantanée.
Résultats : Grâce à ces systèmes, les autorités ont réussi à réduire de 40 % les incidents de surpeuplement dans des lieux publics comme les places et les stations de métro. L’utilisation de l’analyse comportementale a permis des interventions préventives avant que des situations critiques n’émergent, garantissant ainsi la sécurité des citoyens.
Diagrammes & Chiffres
Les systèmes de vision par ordinateur déployés lors des événements de grande ampleur ou dans les infrastructures publiques montrent des résultats concrets :
| Technologie | Réduction des incidents de surpopulation | Amélioration des temps de réaction | Coût de mise en œuvre |
|---|---|---|---|
| YOLOv3 (Jeux Olympiques) | 20% | 30% | 1,5 M€ |
| DeepSORT (Changi Airport) | 25% | 35% | 3 M€ |
| ResNet + edge computing (Chine) | 40% | 45% | 5 M€ |
Ces résultats montrent la capacité des technologies de vision IA à améliorer considérablement la gestion des foules, réduisant les risques tout en augmentant l’efficacité des interventions. Le coût élevé de mise en œuvre est souvent compensé par la réduction des incidents et les gains en efficacité.
Conclusion
L’usage de la vision par ordinateur, couplé à des algorithmes de deep learning, se positionne comme une solution incontournable pour assurer la sécurité des foules dans des environnements à forte densité. De l’analyse comportementale à la détection de mouvements anormaux, ces technologies permettent de prévenir des crises potentielles et d’améliorer la fluidité des opérations. En adoptant des infrastructures robustes et en exploitant la puissance du calcul en temps réel, les secteurs publics et privés peuvent offrir des environnements plus sûrs à leurs utilisateurs.
