AI prévention
Voir les signaux avant qu’ils ne deviennent des incidents.
Un agent AI de prévention qui aide le personnel de surveillance à juger grâce à la détection des comportements anormaux et à la recherche vidéo par conditions.
Problèmes du terrain
Vous procédez probablement ainsi aujourd’hui
- Le personnel de surveillance ne peut pas regarder tous les écrans en même temps
- La vérification vidéo après coup prend longtemps
- Les critères de jugement du risque varient selon les opérateurs
Ce que fait l’agent
La partie prise en charge par l’agent
Détection des comportements anormaux
Elle trouve en temps réel des schémas comme l’errance, l’intrusion ou la chute, puis alerte.
Recherche de segments
Elle retrouve immédiatement des segments vidéo par conditions de personne, de véhicule et de temps.
Surveillance priorisée
Elle place les écrans à haut risque devant les opérateurs.
Organisation des dossiers d’incident
Elle consigne automatiquement tout le déroulé, de la détection à l’action.
Effets attendus
Ce qui change
- Recherche vidéo
- À la minute
- Détections manquées
- Réduction
- Critères de jugement
- Unifiés
Après mesure sur des données réelles pendant la phase pilote, les objectifs sont redéfinis.
Flux d’adoption
Quatre étapes d’intégration
- 1
Connexion des caméras
- 2
Ajustement des critères de détection
- 3
Exploitation pilote de nuit
- 4
Extension à toute la zone
Autres secteurs
Voici comment d’autres terrains l’utilisent
AI construction
Réduire la distance entre les plans et le terrain.
AI contenu
Utiliser le temps de production pour créer.
AI fabrication
Lire les signaux avant l’apparition des défauts.
AI distribution
Réduire les stocks et éviter les ruptures.
AI services externalisés
Affecter les personnes exige aussi des fondements.
Vérifiez si cela peut fonctionner sur votre terrain
Nous examinons d’abord ce qui est possible avec les données déjà accumulées.