Compter des personnes ou des véhicules par caméra

Compter les passages dans un magasin, les véhicules à l'entrée d'un site, les colis sur un convoyeur : le comptage par caméra repose toujours sur la même chaîne. Un détecteur repère les objets sur chaque image, un suiveur relie un même objet d'une image à la suivante, et un compteur incrémente un total quand l'objet franchit une ligne ou entre dans une zone. Cette page décrit cette chaîne d'après la documentation Ultralytics (lue le 15/11/2026), ce qu'il faut régler et ce qui peut fausser les chiffres.

Les usages que cite la documentation

Le guide d'Ultralytics sur le comptage d'objets liste quatre familles d'usage : analyse de foule (surveiller de grands rassemblements avec un comptage par zone), gestion du trafic (compter des véhicules), analyse du commerce de détail (étudier les déplacements de clients) et automatisation industrielle (compter des produits sur un tapis). Hugging Face cite le comptage d'articles en magasin ou en entrepôt, ou de visiteurs lors d'un événement, parmi les usages de la détection d'objets.

Comment fonctionne le compteur

Dans la bibliothèque Ultralytics, la fonction solutions.ObjectCounter s'utilise avec une région :

• deux points définissent une ligne ;
• trois points ou plus définissent un polygone.

Le compteur suit chaque objet d'une image à l'autre et compte les entrées (IN) et les sorties (OUT) quand les objets franchissent la ligne ou traversent la région. Pour une ligne, les deux sens sont comptés séparément. L'ordre des points compte, parce que le compteur s'en sert pour décider ce qui est une entrée et ce qui est une sortie. Le code de la page reprend ce schéma :

region_points = [(20, 400), (1080, 400), (1080, 360), (20, 360)]
counter = solutions.ObjectCounter(show=True, region=region_points, model=model_path)
results = counter(im0)   # une image de la vidéo

La page indique aussi la commande équivalente yolo solutions count show=True. Pour la prise en main du détecteur lui-même, voyez Détection d'objets avec YOLO.

Les réglages qui comptent

Le choix des classes est le premier réglage : listez celles que vous voulez compter plutôt que de laisser le modèle décider.

Ce qui fausse un comptage

• Les occlusions. Deux personnes qui se croisent peuvent être confondues, ou une silhouette cachée par une autre n'est pas détectée.
• L'emplacement de la ligne. Une ligne placée là où les objets s'arrêtent, hésitent ou font demi-tour génère des doubles comptes. Placez-la où le mouvement est franc.
• L'angle de prise de vue. Une caméra en hauteur, orientée vers le sol, limite les recouvrements.
• Les petits objets. Plus ils sont petits dans l'image, plus ils sont ratés ; une caméra mieux placée vaut mieux qu'un modèle plus gros.
• Le changement de conditions : nuit, pluie, pare-brise réfléchissant.

La seule façon de connaître l'erreur de votre installation est de compter à la main sur un échantillon (par exemple une heure de vidéo) et de comparer. Méthode et métriques dans Précision, rappel, mAP. Un écart de quelques pour cent n'a pas la même portée pour un décompte de flux que pour un comptage de stock.

Compter avec un grand modèle ?

Pour un comptage ponctuel sur une photo, on peut interroger un grand modèle de langage qui lit les images. La documentation d'Anthropic précise que Claude peut donner des comptages approximatifs, mais pas toujours précis, surtout avec de nombreux petits objets (voir Envoyer une image à une API). Pour un comptage répété en continu, le couple détecteur et suivi est plus adapté.

Quand le comptage concerne des personnes

Compter des clients ou des salariés revient à analyser des images de personnes. La CNIL décrit les caméras « augmentées » comme des dispositifs vidéo associés à un logiciel d'analyse automatique de l'image. Sa position publiée le 19/07/2022 demande de démontrer au préalable la proportionnalité du dispositif, et recommande par exemple la suppression quasi immédiate des images sources ou la production d'informations anonymes. Cette position porte sur les espaces publics, et la page exclut les lieux non ouverts au public. Pour une boutique ou un lieu de travail, lisez Vidéosurveillance et IA : ce que dit la CNIL et demandez l'avis de votre DPO ou d'un juriste.

Pour compter sans identifier, une solution consiste à ne conserver que le total et à supprimer l'image dès l'analyse. À condition d'être sûr de ce que votre dispositif fait réellement : c'est à vérifier dans la configuration, pas à supposer.