Les caméras installées dans les usines, entrepôts ou autres bâtiments professionnels servent encore souvent à constater un événement après qu'il s'est produit. Avec sa Video Intelligence Platform, Robox AI propose de transformer les flux vidéo existants en informations susceptibles de déclencher directement une action.
La solution se connecte aux environnements de caméras IP compatibles, sans imposer leur remplacement. Le traitement IA réalisé localement, en périphérie du réseau, analyse les flux avec une faible latence. Une couche logicielle centralisée prend ensuite en charge la configuration, les alertes, les éléments vidéo associés aux événements, le reporting et les analyses, y compris lorsque plusieurs sites sont concernés.
Analyser la vidéo en périphérie
Un équipement Edge AI installé sur le site reçoit les flux des caméras compatibles et applique les modèles de détection configurés pour l'application. Lorsqu'un événement répond aux critères définis, la plateforme transmet l'alerte et les éléments correspondants aux personnes autorisées, selon les règles établies par l'utilisateur.
Cette architecture permet ainsi de dissocier l'analyse locale des images des fonctions centralisées de supervision et de gestion. La plateforme peut réunir accès mobile, extraits vidéo, tableaux de bord, historique des incidents, reporting et gestion de plusieurs implantations.
De la détection jusqu'à la résolution
L'un des principes de Robox AI consiste à ne pas limiter l'analyse vidéo à la production d'une alerte. La plateforme organise le traitement autour d'une séquence détecter, alerter, répondre, résoudre, rapporter, analyser et améliorer.
Après la détection, les personnes concernées reçoivent l'alerte et les éléments vidéo disponibles. L'événement peut ensuite être examiné, escaladé si nécessaire et associé à la réponse apportée. Sa résolution est documentée avant d'alimenter les fonctions de reporting et d'analyse historique.
L'objectif est de faire de la vidéo non plus seulement une source permettant de comprendre a posteriori ce qui s'est passé, mais un élément intégré au processus opérationnel.
Sécurité dans les entrepôts et les usines
Parmi les environnements visés figurent les entrepôts, centres de distribution et sites de production. Les modèles peuvent notamment être configurés pour surveiller le port des équipements de protection individuelle, les activités dans des zones restreintes ou les situations de chute d'un opérateur.
D'autres cas concernent les conditions de sécurité impliquant des chariots élévateurs et des véhicules, l'ouverture de portes, le retrait de matériels ou de marchandises, les mouvements de foule ou encore la présence d'indices de fumée ou d'incendie. Les détections disponibles dépendent toutefois de la position des caméras, de l'environnement, des données accessibles et du périmètre défini pour le déploiement.
Croiser vidéo et données métier
La plateforme peut également associer l'intelligence vidéo aux données provenant d'autres systèmes de l'entreprise. Le communiqué cite notamment l'intégration avec les systèmes de transaction dans le commerce afin d'apporter un contexte supplémentaire à certaines anomalies détectées.
Le principe est plus largement de compléter l'information visuelle par des données métier pertinentes afin d'améliorer le contexte associé à un événement et son exploitation opérationnelle.
Faire évoluer les modèles de détection
Robox AI prévoit enfin de faire évoluer les capacités de la plateforme après son déploiement. Les modèles existants peuvent être affinés et de nouvelles fonctions de détection ou intégrations ajoutées lorsque les besoins opérationnels évoluent.
La plateforme est actuellement proposée pour des évaluations, des déploiements de validation et des installations commerciales. La configuration est définie à partir de l'infrastructure caméra existante, des cas d'usage prioritaires et des exigences de détection et de réponse.








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