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AI SurveillancePublié June 22, 2026 · Mis à jour June 22, 2026

Plateforme d'entreprise de surveillance et de gestion de caméras alimentée par l'AI

Une entreprise de technologie de sécurité avait besoin d'une plateforme complète pour découvrir, gérer et surveiller intelligemment des centaines de caméras IP réparties sur des sites multiples, avec une détection des menaces en temps réel pilotée par l'AI.

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AI Surveillance
Domain
15
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4
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Le DĂ©fi

Les systèmes de surveillance traditionnels étaient passifs et nécessitaient une surveillance humaine constante :

  • La dĂ©couverte et la configuration manuelles des camĂ©ras sur de grands rĂ©seaux Ă©taient chronophages
  • Absence de capacitĂ©s automatisĂ©es de dĂ©tection des menaces (intrus, incendie, flânerie)
  • Manque de gestion centralisĂ©e des camĂ©ras sur plusieurs sites
  • Absence d'accessibilitĂ© multiplateforme (ordinateur de bureau, mobile et web)

Notre Solution

Nous avons construit une plateforme de surveillance de niveau entreprise combinant la découverte automatisée de caméras, le streaming RTSP/HLS et l'analyse AI accélérée par GPU.

Architecture

  • Application de bureau : CLI/interface utilisateur web Python pour la dĂ©couverte de camĂ©ras rĂ©seau (SSDP, ONVIF, mDNS)
  • Frontend web : React + Vite avec backend Supabase, Radix UI, visualisation Three.js
  • Application mobile : React Native/Expo pour iOS/Android
  • API de streaming : FastAPI avec intĂ©gration MediaMTX pour la conversion RTSP/HLS
  • Plateforme AI : YOLO11 + TensorRT + ByteTrack pour la dĂ©tection d'objets en temps rĂ©el
  • Orchestrateur : Service FastAPI pour la gestion dynamique des serveurs de streaming

Découverte de caméras

  • Analyse multi-protocole (SSDP, ONVIF WS-Discovery, mDNS/Bonjour)
  • Analyse de plage IP avec support CIDR
  • Identification du fabricant/modèle
  • VĂ©rification et validation du flux RTSP

Capacités de détection AI

  • DĂ©tection de personnes et de vĂ©hicules (YOLO11 avec optimisation TensorRT)
  • Reconnaissance de plaques d'immatriculation avec OCR (EasyOCR)
  • DĂ©tection d'incendie et de fumĂ©e
  • Analyse comportementale : intrusion, flânerie, comptage d'occupation, entrĂ©e en dehors des heures d'ouverture
  • 10-12 flux concurrents sur GPU RTX 4000 Ada

Fonctionnalités clés

  1. Découverte automatisée - Trouvez des caméras sur n'importe quel réseau sans configuration manuelle
  2. AI en temps réel - Détection en moins d'une seconde avec des alertes délivrées par WebSocket
  3. Multiplateforme - Clients de bureau, web et mobiles
  4. Orchestration de flux - Conteneurs MediaMTX Ă  mise Ă  l'Ă©chelle automatique avec surveillance de l'Ă©tat
  5. Contrôle qualité - Résolution ajustable (de basse à ultra) et FPS (1-60)

RĂ©sultats

Latence de détection : ~15ms par inférence de lot avec TensorRT
Flux concurrents : 10-12 flux simultanés sur un seul GPU
Efficacité VRAM : Utilisation de 4 à 6 Go via le micro-batching

Stack Technologique

PythonFastAPIFlaskReactReact NativeExpoYOLO11TensorRTByteTrackEasyOCRMediaMTXSupabaseDockerWebSocket

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Questions fréquemment posées

MicrocosmWorks built a distributed processing architecture that uses GPU-accelerated inference nodes behind a load balancer, with each node handling a configurable number of camera feeds based on resolution and frame rate requirements. The platform dynamically allocates processing resources based on real-time demand and uses frame sampling strategies that maintain detection accuracy while reducing computational load during peak usage.

MicrocosmWorks integrated multiple specialized computer vision models including person and vehicle detection, license plate recognition, facial recognition with configurable opt-out zones, abandoned object detection, and crowd density estimation. Each model runs as an independent microservice that can be enabled or disabled per camera, allowing facility managers to deploy only the detection types relevant to each zone.

MicrocosmWorks developed a hierarchical management console where administrators define organizations, sites, zones, and individual cameras, with alert routing rules that escalate events based on severity, time of day, and detection type. The platform supports ONVIF-compatible cameras and integrates with existing VMS systems, so enterprises can overlay AI analytics on their current camera infrastructure without hardware replacement.

MicrocosmWorks implemented a tiered storage architecture where raw footage is stored on cost-effective object storage with configurable retention periods, while AI-generated metadata and event clips are indexed in a fast-query database for rapid search and retrieval. This approach reduces storage costs by 60-70% compared to retaining full-resolution footage for all cameras, while maintaining instant access to security-relevant events.

MicrocosmWorks builds custom AI surveillance platforms at rates of $25-$50/hr, and while the initial development investment is higher than a boxed product license, the total cost of ownership is typically lower at scale because you avoid per-camera licensing fees that commercial platforms charge. Custom platforms also allow you to own the AI models and data, integrate with proprietary systems, and add detection capabilities specific to your industry.