• Manque de connaissance situationnelle en temps réel : La surveillance manuelle des scénarios en cabine, comme les déplacements des passagers, la conformité des sièges et la vigilance de l’équipage, était inefficace et sujette à erreur
• Vérifications de préparation de l’appareil : S’assurer que les cabines étaient sécurisées et conformes avant le décollage exigeait des processus plus rapides et fiables
• Données dispersées et analytique limitée : Plusieurs flux de caméras et systèmes de surveillance fonctionnaient en silo, empêchant une visibilité complète dans la cabine
• Contraintes matérielles : Toute solution devait fonctionner efficacement sur du matériel conforme à l’aviation avec des ressources informatiques limitées

• Développement de modèles d’apprentissage profond adaptés à plusieurs cas d’utilisation, dont la détection de visages, l’obstruction des allées, la détection de posture et la surveillance de la fatigue grâce au Ratio d’Aspect Oculaire (EAR).
• Mise en œuvre d’une approche modifiée de traduction des caractéristiques pour une détection précise des objets occultés ou tronqués, assurant une identification fiable même dans des conditions visuelles complexes.
• Planification en tourniquet des modèles pour fournir des analyses en temps réel à partir de plusieurs caméras.
• Optimisation du décodage vidéo et de l’analytique pour fonctionner avec seulement 30 % de la capacité CPU disponible dans la cabine.
• Intégration d’une interface unifiée pour transmettre les alertes de fatigue, les notifications de préparation et les rapports de détection d’anomalies aux équipes en cabine et au sol.
• Les modèles ont été portés sur du matériel d’aviation personnalisé et validés par des processus rigoureux d’approbation à la porte.

Efficacité opérationnelle accrue

• 94 % de précision de la solution, offrant des analyses cohérentes et fiables
• Analytique en temps réel mise en œuvre avec 30 % de disponibilité des processeurs matériels
• <200W de consommation d’énergie pour la mise en place de la solution, assurant l’optimisation des ressources

Sécurité accrue des passagers et de l’équipage

• La surveillance continue des événements de sécurité en cabine améliore la conscience situationnelle
• La détection de la fatigue des pilotes appuie une intervention rapide et améliore la sécurité en vol
• La solution est conçue selon les normes et règlements de sécurité aérienne