Déploiement d'un système de suivi par vidéo et analyse comportementale : application à la surveillance urbaine

Deployment of a video tracking and behavioral analysis system : application to the security of urban spaces

• Auteur / Autrice : Amaury Auguste
• Direction : Ayman Al Falou
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Signal, image, vision
• Date : Soutenance le 26/09/2022
• Etablissement(s) : Brest
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut supérieur de l'électronique et du numérique
• Jury : Président / Présidente : Christian Brosseau
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Ayman Al Falou, Christian Brosseau, Denis Hamad, Fadi Dornaika, Marwa El Bouz, Badr-Eddine Benkelfat
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Denis Hamad, Fadi Dornaika

Mots clés

Mots clés contrôlés

Analyse comportementale

Traitement d'images

Vidéosurveillance

Mots clés libres

Suivi

Analyse comportementale

Filtre de Kalman

Détection vidéo

Boids

Anonymat

Tracking

Behavioral analysis

Kalman filter

Video detection

Boids

Anonymity

Résumé

Les villes oeuvrent de sorte à pouvoir rendre la vie de ses citoyens la plus sécurisée possible. Cette volonté s’accompagne de la mise à disposition de nouveaux dispositifs tels que des caméras de vidéosurveillance en quantité. Toutefois, le trop grand nombre de ces dispositifs peut être contre-productif.Une trop grande quantité d’informations peut empêcher d’identifier l’information importante parmi la totalité des informations disponibles.L’objectif de cette thèse est d’abord de trouver des solutions permettant d’indiquer concrètement le type de situation anormale se déroulant afin de focaliser l’attention de l’opérateur sur cette situation. Cette partie se base sur des analyses statiques extraites des flux vidéo des caméras de vidéosurveillance. Le second objectif de cette thèse a pour but d’améliorer le premier grâce à un suivi individualisé permettant de conserver l’anonymat des personnes suivies. Cette solution se base sur de la prédiction de déplacement à l’aide de filtres de Kalman. Enfin, le dernier objectif de cette thèse est directement lié au manque d’informations disponibles pour tester l’efficacité de nos différentes méthodes. Cet objectif repose donc sur la mise en place d’un système de simulation permettant de se rapprocher au mieux d’une situation réelle en utilisant des entités virtuelles autonomes.

Cities are working to make the lives of their citizens as safe as possible. This desire is accompanied by the availability of new devices such as video surveillance cameras in quantity. However, too many of these devices can be counterproductive. Too much information can prevent the identification of important information among the totality of available information. The objective of this thesis is first to find solutions to indicate concretely the type of abnormal situation taking place in order to focus the operator’s attention on this situation. This part is based on static analyses extracted from video streams of video surveillance cameras. The second objective of this thesis is to improve the first one thanks to an individualized monitoring allowing to keep the anonymity of the monitored persons. This solution is based on the prediction of displacement using Kalman filters. Finally, the last objective of this thesis is directly related to the lack of information available to test the efficiency of our different methods. This objective is based on the implementation of a simulation system allowing to get closer to a real situation by using autonomous virtual entities.