Ils créent un modèle pour analyser les images des systèmes de vidéosurveillance dans les lieux publics

Des ingénieurs de l'École Polytechnique Supérieure de l'Université Autonome de Madrid (UAM) proposent un nouveau modèle pour développer des systèmes automatiques d'analyse de séquences de vidéosurveillance. Contrairement aux systèmes actuels, ces systèmes pourraient s'adapter aux caractéristiques particulières d'un scénario ou d'une situation déterminée.

Des ingénieurs de l'École Polytechnique Supérieure de l'Université Autonome de Madrid ont créé un système pour analyser les images captées par des caméras de vidéosurveillance et qui, contrairement aux modèles classiques, s'adapte aux caractéristiques particulières de chaque scénario ou situation.

Los sistemas de vídeovigilancia permiten supervisar un área determinada mediante el uso de varias cámaras conectadas a una central de monitorización. Son sistemas actualmente muy demandados para detectar situaciones potencialmente peligrosas en lugares públicos como aeropuertos, estaciones de metro o escenarios deportivos, y que requieren personas especializadas para revisar las imágenes.

Para hacer más efectiva la supervisión, actualmente se utilizan herramientas automáticas de análisis de vídeo que permiten centrar la atención en un monitor concreto (con imágenes de un evento potencialmente peligroso, Par exemple) o realizar búsquedas eficientes en las grabaciones, entre otros usos. Ce besoin a transformé l'analyse automatique des séquences de vidéosurveillance en un domaine de recherche très actif.

Les systèmes automatiques actuels de vidéosurveillance se basent sur l'analyse en trois étapes: la détection d'objets ou de personnes d'intérêt, le suivi et l'extraction des caractéristiques de ces objets ou personnes, et la détection d'événements inhabituels (abandon d'objets, entrées dans des zones interdites ou actes de vandalisme).

Ces étapes fonctionnent de manière indépendante les unes des autres, et s'appliquent de la même manière dans tous les scénarios et situations. Les ingénieurs de l'École Polytechnique Supérieure ont averti qu'il existe une dépendance entre ces trois étapes et que leur application peut et doit être adaptée à chaque type de situation, étant donné que, Par exemple, un vol potentiel dans un parking isolé ne nécessite pas les mêmes techniques de détection qu'un autre dans une station de métro avec une forte densité de personnes en mouvement.

Le modèle de vidéosurveillance qu'ils proposent a donc la capacité d'adapter les étapes d'analyse à chaque scénario et situation, et de concentrer l'attention sur les caméras présentant une plus grande complexité de données.

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