Utilisation du contexte pour la détection et le suivi d'objets en vidéosurveillance

Matthieu Rogez 1
1 imagine - Extraction de Caractéristiques et Identification
LIRIS - Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information
Résumé : Les caméras de surveillance sont de plus en plus fréquemment présentes dans notre environnement (villes, supermarchés, aéroports, entrepôts, etc.). Ces caméras sont utilisées, entre autres, afin de pouvoir détecter des comportements suspects (intrusion par exemple) ou de reconnaître une catégorie d'objets ou de personnes (détection de genre, détection de plaques d'immatriculation par exemple). D'autres applications concernent également l'établissement de statistiques de fréquentation ou de passage (comptage d'entrée/sortie de personnes ou de véhicules) ou bien le suivi d'un ou plusieurs objets se déplaçant dans le champ de vision de la caméra (trajectoires d'objets, analyse du comportement des clients dans un magasin). Compte tenu du nombre croissant de caméras et de la difficulté à réaliser ces traitements manuellement, un ensemble de méthodes d'analyse vidéo ont été développées ces dernières années afin de pouvoir automatiser ces tâches. Dans cette thèse, nous nous concentrons essentiellement sur les tâches de détection et de suivi des objets mobiles à partir d'une caméra fixe. Contrairement aux méthodes basées uniquement sur les images acquises par les caméras, notre approche consiste à intégrer un certain nombre d'informations contextuelles à l'observation afin de pouvoir mieux interpréter ces images. Ainsi, nous proposons de construire un modèle géométrique et géolocalisé de la scène et de la caméra. Ce modèle est construit directement à partir des études de prédéploiement des caméras et peut notamment utiliser les données OpenStreetMap afin d'établir les modèles 3d des bâtiments proches de la caméra. Nous avons complété ce modèle en intégrant la possibilité de prédire la position du Soleil tout au long de la journée et ainsi pouvoir calculer les ombres projetées des objets de la scène. Cette prédiction des ombres a été mise à profit afin d'améliorer la segmentation des piétons par modèle de fond en supprimant les ombres du masque de mouvement. Concernant le suivi des objets mobiles, nous utilisons le formalisme des automates finis afin de modéliser efficacement les états et évolutions possibles d'un objet. Ceci nous permet d'adapter le traitement de chaque objet selon son état. Nous gérons les occultations inter-objets à l'aide d'un mécanisme de suivi collectif (suivi en groupe) des objets le temps de l'occultation et de ré-identification de ceux-ci à la fin de l'occultation. Notre algorithme s'adapte à n'importe quel type d'objet se déplaçant au sol (piétons, véhicules, etc.) et s'intègre naturellement au modèle de scène développé. Nous avons également développé un ensemble de "rétro-actions" tirant parti de la connaissance des objets suivis afin d'améliorer les détections obtenues à partir d'un modèle de fond. En particulier, nous avons abordé le cas des objets stationnaires, souvent intégrés à tort dans le fond, et avons revisité la méthode de suppression des ombres du masque de mouvement en tirant parti de la connaissance des objets suivis. L'ensemble des solutions proposées a été implémenté dans le logiciel de l'entreprise Foxstream et est compatible avec la contrainte d'exécution en temps réel nécessaire en vidéosurveillance.
Type de document :
Pré-publication, Document de travail
T. 2015
Liste complète des métadonnées

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01512618
Contributeur : Équipe Gestionnaire Des Publications Si Liris <>
Soumis le : lundi 24 avril 2017 - 10:14:51
Dernière modification le : mardi 25 avril 2017 - 01:06:41

Identifiants

  • HAL Id : hal-01512618, version 1

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Citation

Matthieu Rogez. Utilisation du contexte pour la détection et le suivi d'objets en vidéosurveillance. T. 2015. <hal-01512618>

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