reconnaissance automatique d'activités humaines dans des réseaux de caméras
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Reconnaissance automatique d'activités humaines dans des réseaux de caméras
STARS Inria Sophia Antipolis – Mediterannée 19 juin 2013
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Interprétation de la scène
19 JUIN 2013 STARS - Innovative City Convention - W19 - 2
Objectif : Interprétation en temps-réel des vidéos depuis les pixels jusqu’aux événements sémantiques
Modèle 3D de la scène Modèles de scénarios Connaissances a priori
Segmentation Classification Suivi Reconnaissance de scénarios Alarmes
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Applications
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• Fort impact pour la vidéosurveillance dans les transports (métro, trains, aéroports, ports) • Contrôle d’accès, détection d’intrusions et vidéosurveillance des bâtiments • Monitoring de trafic (parkings, comptage de véhicules, surveillance des voies, assistance à
la conduite) • Monitoring d’agences bancaires • Management de risques (simulation virtuelle 3D pour la gestion de crises) • Communication vidéo (Mediaspace) • Monitoring d’activités sportives (tennis, football, F1, natation) • Nouveaux domaines d’application : Maison intelligente, Santé (HomeCare), apprentissage,
biologie, comportements des animaux • Création d’une start-up Keeneo (Juillet 2005 – 20 personnes), http://www.keeneo.com/
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Vidéosurveillance de stations de métro
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Mouvements soudains
Comportements de groupes
Paris Paris
Paris Turin
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Découverte d’activités usuelles
19 JUIN 2013 STARS - Innovative City Convention - W19 - 5
• Permet la gestion efficace de larges collections de données vidéo
• Caractérisation de trajectoires • Statistiques • Découverte d’activités
« normales » / « anormales »
Entrée
Sortie
Trajectory start
Trajectory end
Calcul de trajectoires Regroupement de positions
Zones découvertes
Points d’arrêt
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Comportements détéctés automatiquement
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Rôder S’évanouir
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Suivi multi-caméras
19 JUIN 2013 STARS - Innovative City Convention - W19 - 7
Objectif : déterminer si une personne donnée a déjà été observée dans un réseau de caméras Idée : calculer une signature caractérisant l’apparence des personnes
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Suivi multi-caméras
19 JUIN 2013 STARS - Innovative City Convention - W19 - 8
Objectif : déterminer si une personne donnée a déjà été observée dans un réseau de caméras Idée : calculer une signature caractérisant l’apparence des personnes
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Monitoring des activités quotidiennes pour le maintien à domicile de personnes âgées
19 JUIN 2013 STARS - Innovative City Convention - W19 - 9
• Motivation : augmenter l’indépendance et la qualité de vie
• Permettre aux personnes âgées de vivre dans leur domicile plus longtemps en étant indépendants
• Réduire les coûts pour les services publics • Soulager les proches et les aidants
• Objectifs techniques : la conception de systèmes basés capteurs • Détection d’événements alarmants (chutes) • Évaluer le degré de fragilité des personnes âgées (impact des thérapies) • Détecter des changements dans le comportement (activités manquantes, désordre, interruptions, répétitions, inactivité) • Construction d’une librairie de vidéos de comportements de référence caractérisant la fragilité des personnes