Réduire les fausses alertes de vidéosurveillance : causes et réglages

Pourquoi la détection de mouvement déclenche-t-elle trop d'alertes ?

La détection de mouvement classique compare les images successives et signale tout groupe de pixels qui change. Elle ne sait pas ce qui a bougé. Baisser sa sensibilité réduit le nombre d'alertes, mais aussi la capacité à repérer une vraie présence : mieux vaut traiter les causes une par une.

Les déclencheurs les plus courants :

• les phares d'une voiture qui balaient une façade ou une haie, et les ombres qui se déplacent avec eux ;
• les ombres portées par le soleil ou par un éclairage, surtout quand le vent fait bouger ce qui les projette ;
• la pluie et la neige, très visibles la nuit quand l'infrarouge éclaire les gouttes et les flocons proches de l'objectif ;
• les insectes et les toiles d'araignée devant l'objectif : de nuit, l'infrarouge les éclaire fortement et les fait apparaître comme de grandes formes en mouvement ;
• la végétation, les drapeaux ou les bâches qui bougent au vent ;
• les animaux, du chat au chevreuil ;
• les changements brusques de lumière : bascule entre mode jour et mode nuit, réglage automatique de l'exposition, éclairage qui s'allume dans le champ ;
• les vibrations du support, au vent ou au passage de camions.

Ce que change la détection de personnes et de véhicules

Une détection par classification d'objets ne se contente pas de repérer un changement : elle cherche dans l'image des formes de personnes ou de véhicules. Une ombre, une goutte de pluie ou une branche ne ressemblent ni à l'une ni à l'autre et sont en principe écartées.

Elle ne règle pas tout. Pour sa propre application d'analyse, Axis cite encore des fausses alertes dues à des animaux de la taille d'un humain, à des insectes sur l'objectif ou à la combinaison de phares et de forte pluie. La classification réduit le bruit ; les réglages qui suivent restent nécessaires.

Elle n'a pas besoin d'identifier qui que ce soit : savoir qu'une personne se trouve dans une zone à une heure donnée suffit pour une alerte de sécurité. La reconnaissance faciale n'apporterait rien ici et pose d'autres questions juridiques (vidéosurveillance et LPD).

Placer la caméra et soigner l'éclairage

Une caméra placée pour enregistrer n'est pas toujours bien placée pour détecter. Le guide Ajouter une IA à ses caméras existantes détaille les limites d'une installation conçue pour l'enregistrement.

La nuit, l'infrarouge intégré éclaire surtout ce qui est proche de l'objectif : insectes, toiles, gouttes. Un éclairage d'appoint dirigé vers la zone surveillée, et non vers la caméra, améliore le contraste et peut permettre de laisser l'infrarouge éteint. Axis recommande au moins 50 lux sur toute la zone de détection lorsque l'éclairage est artificiel. Éloigner la caméra des lampes de façade, qui attirent les insectes, aide aussi.

Pour le cadrage, quelques principes tirés notamment des recommandations d'Axis pour son analyse d'objets :

• éviter une vue plongeante prise juste au-dessus : la caméra doit être inclinée de façon que le centre de l'image se trouve sous l'horizon ;
• garder l'image de niveau et un champ de vision fixe ;
• cadrer pour que les personnes apparaissent assez grandes : Axis recommande qu'une personne occupe environ 8 % de la hauteur de l'image pour une détection fiable ;
• ne pas viser une source de lumière, un contre-jour ou une surface réfléchissante comme une vitrine ;
• fixer le support sur une structure rigide, à l'abri des vibrations.

Zones, masques et horaires : limiter où et quand on détecte

Dessinez la zone de détection sur ce qui compte réellement : une porte, un quai, une clôture, l'intérieur d'un dépôt. Écartez-la du trottoir et de la route, où le passage est normal.

À l'intérieur de cette zone, des zones d'exclusion neutralisent ce qui bouge sans intérêt : arbre, haie, drapeau, reflet d'une vitre. Les masques de confidentialité cachent ce que vous ne devez pas filmer, comme la voie publique ou les fenêtres voisines ; ils réduisent aussi le bruit.

Programmez ensuite la détection sur les heures où une présence est anormale : nuit, week-end, jours fériés. Pendant les heures d'ouverture, les passages sont attendus et une alerte n'apporte rien. C'est aussi plus proportionné du point de vue de la protection des données. Une règle d'intrusion utile combine ainsi une zone, un type d'objet et une plage horaire.

Taille minimale, durée de présence, sens de passage

Trois filtres écartent les déclenchements brefs ou hors sujet. Axis conseille de les activer un par un et de vérifier l'effet de chacun sur l'image : empilés d'un coup, ils peuvent aussi écarter une vraie présence.

• Taille minimale : un objet plus petit qu'une personne à la distance concernée est ignoré. Vérifiez sur l'image qu'une personne au fond de la zone reste au-dessus du seuil, sinon elle sera ignorée elle aussi.
• Durée de présence : l'objet doit être vu pendant un temps minimal, sur plusieurs images consécutives, avant de déclencher. Un reflet ou un insecte qui traverse l'image disparaît avant. Commencez par une valeur courte et augmentez-la progressivement.
• Sens de franchissement : sur une ligne virtuelle, ne retenir que le passage dans un sens, par exemple vers l'intérieur du site. Les sorties du personnel en fin de journée ne déclenchent alors plus rien.

Regrouper les alertes et respecter des heures de silence

Même une détection juste peut produire trop de messages : une personne qui reste plusieurs minutes dans une zone ne doit pas générer une notification par image. La déduplication regroupe ces détections en un seul incident ; les heures de silence retiennent les alertes non urgentes.

Dans Tervigil, les détections répétées d'une même situation alimentent un seul incident, et les heures de silence ne retiennent jamais une alerte critique (alertes intelligentes).

Nettoyer, tester, ajuster : la check-list

Une toile d'araignée ou un dépôt sur la vitre de l'objectif suffit à provoquer des alertes chaque nuit. Nettoyez régulièrement la vitre et le pourtour des LED infrarouges, et contrôlez-les après un orage ou des travaux à proximité.

Après chaque modification, testez en conditions réelles : une personne traverse la zone de jour puis de nuit, au fond et près de la caméra, dans le sens surveillé, et doit déclencher une alerte. Laissez ensuite tourner quelques nuits et qualifiez chaque alerte reçue, justifiée ou fausse, pour ajuster les réglages.

Le tableau résume les causes fréquentes, leur signe et la correction à essayer en premier.