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![](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/Medium-Blog.png\" "\\"Moyen")
<\/span><\/div>Introduction<\/h2><\/div>Parcs intelligents<\/a> avait besoin d'un syst\u00e8me de surveillance de la faune capable d'accomplir les t\u00e2ches suivantes :<\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>Int\u00e9grez les m\u00e9dias (images et\/ou vid\u00e9os) provenant des pi\u00e8ges photographiques en un seul endroit.<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
D\u00e9tecter automatiquement la pr\u00e9sence d'\u00eatres humains et d'animaux dans les m\u00e9dias<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Acc\u00e9dez aux pr\u00e9visions dans Earth Rangers, une application utilis\u00e9e pour g\u00e9rer les parcs et leur faune.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Surveillez les m\u00e9dias provenant des pi\u00e8ges \u00e0 cam\u00e9ra<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
Notre principe directeur \u00e9tait de privil\u00e9gier la rapidit\u00e9. Ainsi, lorsque nous avons d\u00e9marr\u00e9, notre priorit\u00e9 absolue \u00e9tait de d\u00e9ployer le plus rapidement possible un produit de bout en bout, \u00e0 l'\u00e9tat brut mais pleinement op\u00e9rationnel.<\/p>\n
Cet article sera le premier d'une longue s\u00e9rie et il se concentrera sur le contexte du projet, la vue d'ensemble du syst\u00e8me con\u00e7u et les avantages de notre solution bas\u00e9e sur le cloud. Dans les prochains articles, nous \u00e9tudierons plus en d\u00e9tail la mani\u00e8re de connecter les pi\u00e8ges \u00e0 cam\u00e9ra au syst\u00e8me cloud.\u00a0Google Cloud Platform<\/a>\u00a0et des points d'extr\u00e9mit\u00e9 externes \u00e0 l'aide d'un outil appel\u00e9\u00a0Node-RED<\/a>\u00a0et comment concevoir une application web simple \u00e0 l'aide de\u00a0\u00c9clair\u00e9 par la lumi\u00e8re du jour<\/a>\u00a0pour g\u00e9rer les pi\u00e8ges photographiques plac\u00e9s dans les parcs.<\/p>\nCommen\u00e7ons !<\/p>\n<\/div>
Cam\u00e9ras pi\u00e9g\u00e9es<\/h2><\/div>Avant d'entrer dans le vif du sujet, examinons rapidement ce que sont les pi\u00e8ges photographiques et comment ils peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour soutenir la protection et la conservation des animaux.<\/p>\n
Les pi\u00e8ges photographiques sont des dispositifs dot\u00e9s de capteurs int\u00e9gr\u00e9s qui permettent de prendre imm\u00e9diatement une photo ou une vid\u00e9o lorsqu'une activit\u00e9 est d\u00e9tect\u00e9e devant eux. Ils permettent aux gardes forestiers et aux biologistes de la faune de voir nos cong\u00e9n\u00e8res sans interf\u00e9rer avec leur comportement normal.<\/p>\n
Parcourir les parcs et recueillir des informations est une technique valable, mais il s'agit d'un processus co\u00fbteux, \u00e0 forte intensit\u00e9 de main-d'\u0153uvre et de personnel. En outre, il existe un risque de rencontrer des animaux sauvages dangereux ou, pire encore, des braconniers.<\/p>\n
Bien que les diff\u00e9rentes techniques de collecte de la data s'accompagnent de diff\u00e9rents compromis, les pi\u00e8ges photographiques constituent une excellente source. Le grand avantage des pi\u00e8ges photographiques est qu'ils fonctionnent continuellement et silencieusement et qu'ils peuvent enregistrer des data tr\u00e8s pr\u00e9cises sans d\u00e9ranger le sujet photographi\u00e9. Ils peuvent \u00eatre utiles \u00e0 la fois pour surveiller subrepticement d'\u00e9ventuelles activit\u00e9s illicites et pour quantifier le nombre d'esp\u00e8ces diff\u00e9rentes dans une zone et d\u00e9terminer leur comportement et leurs sch\u00e9mas d'activit\u00e9.<\/p>\n<\/div>
Google Cloud Platform<\/h2><\/div>Pour le stockage et la gestion des m\u00e9dias des cam\u00e9ras pi\u00e9g\u00e9es, nous avons choisi d'utiliser une solution bas\u00e9e sur cloud, plus particuli\u00e8rement Google Cloud Platform.<\/p>\n
Google propose des solutions de stockage telles que\u00a0Stockage dans le nuage de Google<\/a>, Le stockage d'objets avec mise en cache int\u00e9gr\u00e9e pour le stockage de donn\u00e9es non structur\u00e9es data, les solutions de calcul telles que\u00a0Fonctions en nuage<\/a>, Il offre \u00e9galement des API utiles en mati\u00e8re d'intelligence artificielle, par exemple :<\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>API Vision dans les nuages<\/a>\u00a0- Service d'analyse d'images bas\u00e9 sur l'apprentissage automatique<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>Intelligence vid\u00e9o dans le nuage<\/a>\u00a0- Service d'analyse vid\u00e9o bas\u00e9 sur l'apprentissage automatique<\/div><\/li><\/ul>
Le fait d'avoir tous ces composants dans un seul environnement unifi\u00e9 \u00e9tait la solution id\u00e9ale pour nous et nous a permis de fournir une solution op\u00e9rationnelle en peu de temps.<\/p>\n<\/div>
Le d\u00e9roulement des op\u00e9rations<\/h2><\/div>Tout d'abord, les m\u00e9dias sont t\u00e9l\u00e9charg\u00e9s dans une base de donn\u00e9es Google Cloud Storage. Nous verrons comment cela se passe exactement dans le deuxi\u00e8me article de cette s\u00e9rie. Le panier est organis\u00e9 en dossiers, un pour chaque cam\u00e9ra. Une fois qu'un fichier est t\u00e9l\u00e9charg\u00e9, une fonction Google Cloud est imm\u00e9diatement d\u00e9clench\u00e9e, cette fonction s'occupe des t\u00e2ches suivantes :<\/p>\n<\/div>
- <\/i><\/span>Lire les m\u00e9dias t\u00e9l\u00e9charg\u00e9s<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Appelez l'API Cloud Vision ou Cloud Video Intelligence pour r\u00e9cup\u00e9rer les pr\u00e9dictions.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Archivez les r\u00e9ponses de l'API dans un autre Cloud Storage Bucket.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Envoyer les pr\u00e9dictions \u00e0 un point de terminaison en dehors du GCP<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
![](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/elephant1.webp\" "\\"\u00e9l\u00e9phant1\\"")
<\/span><\/div>Cette architecture pr\u00e9sente de multiples avantages :<\/p>\n<\/div>
- <\/i><\/span>\n
Scalabilit\u00e9<\/strong>: Gr\u00e2ce \u00e0 l'utilisation de fonctions cloud, la solution est capable d'\u00e9voluer automatiquement en fonction du nombre de demandes (c'est-\u00e0-dire le nombre de m\u00e9dias t\u00e9l\u00e9charg\u00e9s simultan\u00e9ment dans le panier de stockage cloud d'entr\u00e9e).<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Bon march\u00e9 et durable Stockage<\/strong>: Le stockage d'objets non structur\u00e9s dans Google Cloud Storage est assez peu co\u00fbteux (seulement $0,026 par Go-mois pour le niveau de stockage standard) et offre en outre la meilleure durabilit\u00e9 d'objets de sa cat\u00e9gorie sur une ann\u00e9e donn\u00e9e.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Automatisation<\/strong>: L'utilisation conjointe de tous ces services nous permet d'avoir un pipeline enti\u00e8rement automatis\u00e9, sans aucune intervention humaine. De l'ingestion de data \u00e0 la r\u00e9cup\u00e9ration des pr\u00e9dictions, tout s'ex\u00e9cute automatiquement d\u00e8s qu'un nouveau m\u00e9dia est t\u00e9l\u00e9charg\u00e9.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>API de vision dans le nuage et d'intelligence vid\u00e9o dans le nuage<\/h2><\/div>L'utilisation de l'apprentissage automatique, et plus pr\u00e9cis\u00e9ment de la vision par ordinateur, pour identifier automatiquement des personnes et des animaux dans des images ou des vid\u00e9os a connu des avanc\u00e9es significatives au cours des derni\u00e8res ann\u00e9es et est aujourd'hui largement consid\u00e9r\u00e9e comme un \u201cchangement de jeu\u201d par les chercheurs en faune et flore. Concentrons-nous sur les API utilis\u00e9es.<\/p>\n
Vision API<\/a>\u00a0et\u00a0API d'intelligence vid\u00e9o<\/a>\u00a0offrent de puissants mod\u00e8les d'apprentissage automatique pr\u00e9-entra\u00een\u00e9s par le biais d'API REST et RPC. La premi\u00e8re est destin\u00e9e \u00e0 travailler avec des images, tandis que la seconde, comme son nom l'indique, travaille avec des vid\u00e9os. Tous deux sont capables de reconna\u00eetre automatiquement un grand nombre d'objets, de lieux et d'actions.<\/p>\nPour ce projet, nous nous sommes principalement concentr\u00e9s sur ces trois fonctionnalit\u00e9s fournies par les API :<\/p>\n<\/div>
- <\/i><\/span>\n
D\u00e9tection des \u00e9tiquettes<\/strong>: Avoir une id\u00e9e des entit\u00e9s (par exemple, les animaux, les personnes, les v\u00e9hicules) pr\u00e9sentes dans les m\u00e9dias. Sur cette base, il serait possible de cr\u00e9er des r\u00e8gles qui d\u00e9clenchent une alarme en pr\u00e9sence d'un ensemble sp\u00e9cifique d'entit\u00e9s.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
D\u00e9tection\/suivi d'objets<\/strong>: Pour avoir une id\u00e9e plus pr\u00e9cise de l'emplacement des animaux\/personnes d\u00e9tect\u00e9s dans les m\u00e9dias. Contrairement au cas de la d\u00e9tection d'\u00e9tiquettes, nous obtenons \u00e9galement les annotations des cases des d\u00e9tections.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
D\u00e9tection des visages\/personnes<\/strong>: Avoir plus d'informations sur les personnes d\u00e9tect\u00e9es, par exemple, comprendre leurs \u00e9motions ou extraire leurs v\u00eatements. Ces informations suppl\u00e9mentaires pourraient ensuite \u00eatre utilis\u00e9es pour distinguer les braconniers des personnes normales.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
Parcs intelligents<\/a> avait besoin d'un syst\u00e8me de surveillance de la faune capable d'accomplir les t\u00e2ches suivantes :<\/p>\n<\/div> D\u00e9tecter automatiquement la pr\u00e9sence d'\u00eatres humains et d'animaux dans les m\u00e9dias<\/p>\n<\/div><\/li> Acc\u00e9dez aux pr\u00e9visions dans Earth Rangers, une application utilis\u00e9e pour g\u00e9rer les parcs et leur faune.<\/p>\n<\/div><\/li> Surveillez les m\u00e9dias provenant des pi\u00e8ges \u00e0 cam\u00e9ra<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul> Notre principe directeur \u00e9tait de privil\u00e9gier la rapidit\u00e9. Ainsi, lorsque nous avons d\u00e9marr\u00e9, notre priorit\u00e9 absolue \u00e9tait de d\u00e9ployer le plus rapidement possible un produit de bout en bout, \u00e0 l'\u00e9tat brut mais pleinement op\u00e9rationnel.<\/p>\n Cet article sera le premier d'une longue s\u00e9rie et il se concentrera sur le contexte du projet, la vue d'ensemble du syst\u00e8me con\u00e7u et les avantages de notre solution bas\u00e9e sur le cloud. Dans les prochains articles, nous \u00e9tudierons plus en d\u00e9tail la mani\u00e8re de connecter les pi\u00e8ges \u00e0 cam\u00e9ra au syst\u00e8me cloud.\u00a0Google Cloud Platform<\/a>\u00a0et des points d'extr\u00e9mit\u00e9 externes \u00e0 l'aide d'un outil appel\u00e9\u00a0Node-RED<\/a>\u00a0et comment concevoir une application web simple \u00e0 l'aide de\u00a0\u00c9clair\u00e9 par la lumi\u00e8re du jour<\/a>\u00a0pour g\u00e9rer les pi\u00e8ges photographiques plac\u00e9s dans les parcs.<\/p>\n Commen\u00e7ons !<\/p>\n<\/div> Avant d'entrer dans le vif du sujet, examinons rapidement ce que sont les pi\u00e8ges photographiques et comment ils peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour soutenir la protection et la conservation des animaux.<\/p>\n Les pi\u00e8ges photographiques sont des dispositifs dot\u00e9s de capteurs int\u00e9gr\u00e9s qui permettent de prendre imm\u00e9diatement une photo ou une vid\u00e9o lorsqu'une activit\u00e9 est d\u00e9tect\u00e9e devant eux. Ils permettent aux gardes forestiers et aux biologistes de la faune de voir nos cong\u00e9n\u00e8res sans interf\u00e9rer avec leur comportement normal.<\/p>\n Parcourir les parcs et recueillir des informations est une technique valable, mais il s'agit d'un processus co\u00fbteux, \u00e0 forte intensit\u00e9 de main-d'\u0153uvre et de personnel. En outre, il existe un risque de rencontrer des animaux sauvages dangereux ou, pire encore, des braconniers.<\/p>\n Bien que les diff\u00e9rentes techniques de collecte de la data s'accompagnent de diff\u00e9rents compromis, les pi\u00e8ges photographiques constituent une excellente source. Le grand avantage des pi\u00e8ges photographiques est qu'ils fonctionnent continuellement et silencieusement et qu'ils peuvent enregistrer des data tr\u00e8s pr\u00e9cises sans d\u00e9ranger le sujet photographi\u00e9. Ils peuvent \u00eatre utiles \u00e0 la fois pour surveiller subrepticement d'\u00e9ventuelles activit\u00e9s illicites et pour quantifier le nombre d'esp\u00e8ces diff\u00e9rentes dans une zone et d\u00e9terminer leur comportement et leurs sch\u00e9mas d'activit\u00e9.<\/p>\n<\/div> Pour le stockage et la gestion des m\u00e9dias des cam\u00e9ras pi\u00e9g\u00e9es, nous avons choisi d'utiliser une solution bas\u00e9e sur cloud, plus particuli\u00e8rement Google Cloud Platform.<\/p>\n Google propose des solutions de stockage telles que\u00a0Stockage dans le nuage de Google<\/a>, Le stockage d'objets avec mise en cache int\u00e9gr\u00e9e pour le stockage de donn\u00e9es non structur\u00e9es data, les solutions de calcul telles que\u00a0Fonctions en nuage<\/a>, Il offre \u00e9galement des API utiles en mati\u00e8re d'intelligence artificielle, par exemple :<\/p>\n<\/div> Le fait d'avoir tous ces composants dans un seul environnement unifi\u00e9 \u00e9tait la solution id\u00e9ale pour nous et nous a permis de fournir une solution op\u00e9rationnelle en peu de temps.<\/p>\n<\/div> Tout d'abord, les m\u00e9dias sont t\u00e9l\u00e9charg\u00e9s dans une base de donn\u00e9es Google Cloud Storage. Nous verrons comment cela se passe exactement dans le deuxi\u00e8me article de cette s\u00e9rie. Le panier est organis\u00e9 en dossiers, un pour chaque cam\u00e9ra. Une fois qu'un fichier est t\u00e9l\u00e9charg\u00e9, une fonction Google Cloud est imm\u00e9diatement d\u00e9clench\u00e9e, cette fonction s'occupe des t\u00e2ches suivantes :<\/p>\n<\/div> Appelez l'API Cloud Vision ou Cloud Video Intelligence pour r\u00e9cup\u00e9rer les pr\u00e9dictions.<\/p>\n<\/div><\/li> Archivez les r\u00e9ponses de l'API dans un autre Cloud Storage Bucket.<\/p>\n<\/div><\/li> Envoyer les pr\u00e9dictions \u00e0 un point de terminaison en dehors du GCP<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul> Cette architecture pr\u00e9sente de multiples avantages :<\/p>\n<\/div> Scalabilit\u00e9<\/strong>: Gr\u00e2ce \u00e0 l'utilisation de fonctions cloud, la solution est capable d'\u00e9voluer automatiquement en fonction du nombre de demandes (c'est-\u00e0-dire le nombre de m\u00e9dias t\u00e9l\u00e9charg\u00e9s simultan\u00e9ment dans le panier de stockage cloud d'entr\u00e9e).<\/p>\n<\/div><\/li> Bon march\u00e9 et durable Stockage<\/strong>: Le stockage d'objets non structur\u00e9s dans Google Cloud Storage est assez peu co\u00fbteux (seulement $0,026 par Go-mois pour le niveau de stockage standard) et offre en outre la meilleure durabilit\u00e9 d'objets de sa cat\u00e9gorie sur une ann\u00e9e donn\u00e9e.<\/p>\n<\/div><\/li> Automatisation<\/strong>: L'utilisation conjointe de tous ces services nous permet d'avoir un pipeline enti\u00e8rement automatis\u00e9, sans aucune intervention humaine. De l'ingestion de data \u00e0 la r\u00e9cup\u00e9ration des pr\u00e9dictions, tout s'ex\u00e9cute automatiquement d\u00e8s qu'un nouveau m\u00e9dia est t\u00e9l\u00e9charg\u00e9.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul> L'utilisation de l'apprentissage automatique, et plus pr\u00e9cis\u00e9ment de la vision par ordinateur, pour identifier automatiquement des personnes et des animaux dans des images ou des vid\u00e9os a connu des avanc\u00e9es significatives au cours des derni\u00e8res ann\u00e9es et est aujourd'hui largement consid\u00e9r\u00e9e comme un \u201cchangement de jeu\u201d par les chercheurs en faune et flore. Concentrons-nous sur les API utilis\u00e9es.<\/p>\n Vision API<\/a>\u00a0et\u00a0API d'intelligence vid\u00e9o<\/a>\u00a0offrent de puissants mod\u00e8les d'apprentissage automatique pr\u00e9-entra\u00een\u00e9s par le biais d'API REST et RPC. La premi\u00e8re est destin\u00e9e \u00e0 travailler avec des images, tandis que la seconde, comme son nom l'indique, travaille avec des vid\u00e9os. Tous deux sont capables de reconna\u00eetre automatiquement un grand nombre d'objets, de lieux et d'actions.<\/p>\n Pour ce projet, nous nous sommes principalement concentr\u00e9s sur ces trois fonctionnalit\u00e9s fournies par les API :<\/p>\n<\/div> D\u00e9tection des \u00e9tiquettes<\/strong>: Avoir une id\u00e9e des entit\u00e9s (par exemple, les animaux, les personnes, les v\u00e9hicules) pr\u00e9sentes dans les m\u00e9dias. Sur cette base, il serait possible de cr\u00e9er des r\u00e8gles qui d\u00e9clenchent une alarme en pr\u00e9sence d'un ensemble sp\u00e9cifique d'entit\u00e9s.<\/p>\n<\/div><\/li> D\u00e9tection\/suivi d'objets<\/strong>: Pour avoir une id\u00e9e plus pr\u00e9cise de l'emplacement des animaux\/personnes d\u00e9tect\u00e9s dans les m\u00e9dias. Contrairement au cas de la d\u00e9tection d'\u00e9tiquettes, nous obtenons \u00e9galement les annotations des cases des d\u00e9tections.<\/p>\n<\/div><\/li> D\u00e9tection des visages\/personnes<\/strong>: Avoir plus d'informations sur les personnes d\u00e9tect\u00e9es, par exemple, comprendre leurs \u00e9motions ou extraire leurs v\u00eatements. Ces informations suppl\u00e9mentaires pourraient ensuite \u00eatre utilis\u00e9es pour distinguer les braconniers des personnes normales.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Cam\u00e9ras pi\u00e9g\u00e9es<\/h2><\/div>
Google Cloud Platform<\/h2><\/div>
Le d\u00e9roulement des op\u00e9rations<\/h2><\/div>
<\/span><\/div>API de vision dans le nuage et d'intelligence vid\u00e9o dans le nuage<\/h2><\/div>
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