Nouvelle recherche de l'Université de Binghamton, Université d'État de New York, pourrait faciliter le suivi et le traitement des activités suspectes dans les images de surveillance.

Les caméras de surveillance traditionnelles ne détectent pas toujours les activités ou les objets suspects en temps opportun. Pour lutter contre ce problème, Yu Chen, professeur agrégé d'ingénierie électrique et informatique à l'Université de Binghamton, et son équipe ont développé un algorithme de suivi hybride léger connu sous le nom de Kerman (filtre de Kalman noyauté). La recherche utilise des ordinateurs à carte unique (SBC) montés sur des caméras de surveillance pour traiter des vidéos et extraire des fonctionnalités axées sur une détection améliorée des personnes, suivre leurs mouvements et reconnaître les comportements pour une couverture de surveillance accrue.

"L'algorithme Kerman permet aux caméras intelligentes à la périphérie (la source de génération de données) de déclencher une alerte dès que quelque chose de suspect est détecté dans les flux vidéo entrants, " dit Chen.

L'équipe de recherche a présenté des SBC à mettre en œuvre dans des plates-formes informatiques décentralisées, qui répartit la charge de travail entre plusieurs nœuds de calcul Fog, au lieu d'un serveur centralisé. En raison de l'informatique décentralisée, la vidéo n'a pas besoin d'être transférée sur un serveur distant, rendre le système de surveillance plus agile et robuste. Le traitement des données peut alors être traité et analysé de manière plus efficace et plus rapide.

L'algorithme n'identifie pas, suivre ou enregistrer les activités de quiconque, maintenant ainsi un haut niveau de confidentialité au sein d'un système sécurisé. Les futurs modèles de cet algorithme tireront parti de matériels et de mécanismes de sécurité plus avancés pour garantir que ce système de surveillance est évolutif et maintient des performances élevées tout au long de sa durée de vie.

Le papier, "Kerman :un algorithme de suivi léger et hybride pour activer la surveillance intelligente en tant que service de périphérie, " a remporté le prix du meilleur article lors de la conférence IEEE CCNC 2019.