Services d'annotation d'images de surveillance pour la sécurité, la surveillance des installations et l'IA comportementale

Les organisations s'appuient sur des systèmes de surveillance pour garantir la sécurité des installations, détecter les incidents, surveiller les opérations et identifier les activités inhabituelles.

Les modèles d'IA entraînés à partir de séquences de caméras annotées peuvent automatiser des tâches telles que la détection des intrusions, le suivi des objets, la surveillance des zones, l'analyse de l'occupation et les alertes en temps réel.

Des annotations de haute qualité sont essentielles car les images de surveillance incluent souvent des occlusions, un éclairage varié, des vidéos compressées et des motifs de foule dynamiques. DataVLab fournit des services d'annotation d'images de surveillance aux entreprises de sécurité, aux exploitants d'installations, aux détaillants, aux sites industriels, aux agences du secteur public et aux startups d'IA.

Nous annotons les séquences de vidéosurveillance, les vues de caméras fixes, les caméras dômes, les caméras corporelles, les dispositifs thermiques, les systèmes de vision nocturne et les plateformes de surveillance mobiles. Les tâches incluent la détection d'objets, le suivi des personnes, l'annotation des zones d'intrusion, l'aide à la détection du flânage, l'annotation des objets laissés, le suivi des véhicules dans les espaces privés ou publics, la surveillance de la sécurité des travailleurs et le marquage du comportement. Pour les environnements multi-caméras, nous maintenons des identités cohérentes entre les séquences et les vues de caméra. Le contrôle qualité comprend un examen en plusieurs étapes, une validation de la cohérence temporelle, des contrôles de précision des zones et des directives alignées sur les opérations de sécurité réelles.

Les ensembles de données sensibles peuvent être traités dans le cadre de flux de travail conformes au RGPD avec une annotation optionnelle réservée à l'UE. Nos services d'annotation de surveillance aident les systèmes d'IA à détecter les incidents plus tôt, à réduire les charges de travail de surveillance manuelle et à améliorer la sécurité opérationnelle.