Cas client

Opérateur de transport public

Pipeline d'analyse vidéo par Machine Learning

Machine LearningOpenCVTesseractPythonVision par ordinateur

01 Client et contexte

Notre client est un opérateur de transport public gérant des réseaux de mobilité à l'échelle nationale et internationale. Pour ses opérations, il avait besoin d'analyser des flux vidéo en temps réel afin d'automatiser des contrôles visuels auparavant réalisés manuellement.

02 Objectifs

Mettre en place une pipeline d'analyse vidéo temps réel basée sur du ML traditionnel (computer vision) pour des cas d'usage opérationnels en extraisant automatiquement des informations structurées depuis des flux vidéo et en les intégrant dans les systèmes d'information du client.

03 Réalisations

Pipeline d'analyse vidéo :

  • Extraction d'images depuis les flux vidéo opérationnels
  • OCR sur les éléments textuels détectés dans les images (Tesseract)
  • Détection d'éléments visuels par computer vision (OpenCV)
  • Structuration des sorties pour intégration dans le SI du client

Résultats mesurés :

  • Pipeline opérationnelle en production
  • Coût d'analyse vidéo divisé par 30
  • Remplacement d'une tâche manuelle répétitive par une automatisation fiable

04 Technologies

OpenCV, Tesseract, Python.

05 Accompagnement & compétences

  • Conception et développement de la pipeline ML de bout en bout
  • Calibration des modèles de détection sur les cas d'usage opérationnels
  • Intégration dans le SI opérationnel existant
  • Documentation et transfert de compétences

Prêt à démarrer ?

Vous souhaitez extraire automatiquement des données depuis vos flux vidéo ou images ?