Utiliser l’IA pour lutter contre la criminalité de rue

caméra de rue

Crédit : Pixabay/CC0 domaine public

Selon le rapport sur la criminalité et la sécurité de l’Overseas Security Advisory Council (OSAC) Malaysia 2020, les crimes courants en Malaisie incluent les vols à la volée et les vols à main armée dans des résidences ou des commerces.

Plus de 2000 vols à l’arraché ou cambriolages ont été signalés en Malaisie en 2019. La pandémie mondiale et les ordres de contrôle des mouvements ultérieurs à travers le pays ont peut-être réduit les crimes de rue, mais ils devraient à nouveau augmenter à mesure que le pays progresse vers une ère post-pandémique.

Pour tenter de lutter contre ces crimes, les conseillers municipaux, les détaillants, la direction commerciale et résidentielle ont accéléré le déploiement de caméras de télévision en circuit fermé (CCTV) dans les zones urbaines. Kuala Lumpur compte environ 1 900 CCTV pour la gestion du trafic, 100 dans les points chauds des crues éclair, 270 dans les parcs publics, 130 dans les rivières et 309 pour la surveillance de la sécurité.

Les internautes ont régulièrement été témoins des horreurs des vols à l’arraché ou des braquages ​​capturés par les caméras de vidéosurveillance, qui deviennent fréquemment virales sur les réseaux sociaux. Les auteurs sont souvent en mesure d’échapper à l’appréhension en raison de la réponse tardive des autorités d’alerte.

Des chercheurs de l’École des technologies de l’information de l’Université Monash en Malaisie se sont lancés dans une initiative de recherche et développement visant à transformer les CCTV conventionnelles en un système intelligent autonome pour détecter les crimes de rue en temps réel. Le projet est dirigé par le Dr Vishnu Monn Baskaran et Ph.D. étudiant Marcus Lim Jun Yi, et financé par le programme de subventions de recherche fondamentale du ministère de l’Enseignement supérieur.

La recherche est motivée par l’évolution rapide de l’intelligence artificielle et, en particulier, des algorithmes de réseaux de neurones profonds.

« Il existe une nouvelle opportunité de réaliser un cadre de surveillance vidéo intelligent fiable, associé à des avancées significatives dans la technologie informatique haute performance », déclare le Dr Baskaran.

Un processus en trois étapes

En règle générale, une plate-forme de vidéosurveillance intelligente comporte trois étapes.

La première étape consiste à disposer d’un logiciel basé sur l’IA pour traiter les images de vidéosurveillance en direct afin de détecter les armes. Dans la plupart des cas, les vols urbains impliqueraient des armes telles que des armes à feu. Identifier automatiquement la présence d’une arme à partir d’une caméra de surveillance en temps réel augmenterait la fiabilité du logiciel dans l’évaluation d’une menace dans une zone surveillée.

La deuxième étape consiste à formuler une relation entre la personne qui brandit l’arme et l’arme elle-même pour la reconnaissance d’une action agressive. Plus important encore, les première et deuxième étapes sont exécutées de manière autonome à l’aide d’un logiciel développé par l’IA avec une intervention manuelle minimale.

La troisième étape génère une alerte qui est transmise aux équipes médicales et aux forces de l’ordre pour les envoyer rapidement afin de porter secours à la victime et d’appréhender l’agresseur.






Crédit : Université Monash

L’importance d’un mécanisme d’alerte et de réponse en temps réel pourrait réexaminer la façon dont l’IA est utilisée pour renforcer l’application de la loi et pour dissuader davantage les activités criminelles.

L’équipe de l’Université Monash en Malaisie a achevé la première étape du développement d’un système de surveillance intelligent capable de détecter avec précision les armes de poing à partir des caméras de surveillance en temps réel.

L’équipe s’est initialement concentrée sur la détection automatisée des armes de poing, étant donné que les crimes utilisant des armes à feu sont plus répandus dans le monde, en particulier dans les Amériques et dans certaines parties de l’Asie du Sud-Est.

Les résultats de la recherche ont été publiés dans le Applications d’ingénierie de l’intelligence artificielle journal. L’équipe a également remporté une médaille d’or pour le projet, nommé Monash Automatic Gun Detection System (MAGTS), lors du 31e Salon international des inventions, de l’innovation et de la technologie 2020 (ITEX 2020).

Les chercheurs élaborent maintenant un modèle homme-arme précis pour classer les actions humaines agressives, ce qui représente la deuxième étape de la réalisation d’une plate-forme de vidéosurveillance intelligente. Ils affinent également les résultats de la première étape de la recherche pour détecter les couteaux et les machettes, qui sont plus fréquents dans les vols commis en Malaisie.

Cette recherche pourrait également être étendue pour inclure la réidentification de la personne (c’est-à-dire le repérage ou le suivi d’une personne d’une caméra à une autre). Grâce à la réidentification d’une personne, l’emplacement ou le mouvement d’un agresseur peut être traduit en coordonnées géographiques. Ceux-ci sont ensuite relayés vers plusieurs modules de notification et tracés sur une carte, représentant un système de notification d’alarme urbain/ville unifié. Ceci, à son tour, pourrait compléter les efforts déployés pour appréhender le contrevenant.

La recherche est conduite par le rapport du Programme de transformation du gouvernement (GTP) 1.0, qui déclare : « Malgré les améliorations du taux de criminalité du pays et sa trajectoire continue à la baisse, la perception du public de la sécurité reste un défi puisque 52,8 % des rakyat [citizens] disent qu’ils ne se sentent toujours pas en sécurité.”

Le gouvernement reconnaît que la sécurité est primordiale pour maintenir une croissance économique robuste. En tant que tels, les résultats proposés de cette recherche établissent les composants fondamentaux d’une plate-forme de surveillance autonome.

La plate-forme étend potentiellement le programme d’omniprésence des forces de l’ordre en réduisant considérablement le temps de réponse au point d’identification du vol. Ces améliorations s’alignent sur la version 2.0 du GTP pour réduire l’indice de criminalité, ce qui devrait améliorer la perception du public de la sécurité urbaine.

En outre, il est envisagé que l’analyse assistée par machine des actions humaines en temps réel fournira un soutien supplémentaire pour les domaines sociaux et scientifiques tels que la médecine légale, la dissuasion criminelle, les enquêtes criminelles, l’aide médicale et la psychothérapie.

Ces solutions peuvent transformer la capitale nationale en une ville intelligente et sûre conformément à Transformasi Nasional (TN50), ouvrant ainsi la voie à un développement économique et sociétal dynamique.


Une étude estime la prévalence des caméras de vidéosurveillance dans les grandes villes du monde entier


Fourni par l’Université Monash

Citation: Pris en photo : utiliser l’IA pour lutter contre le crime de rue (2021, 17 novembre) récupéré le 17 novembre 2021 sur https://techxplore.com/news/2021-11-caught-camera-ai-combat-street.html

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