Image analysis for embedded video surveillance in public transportation vehicles
Analyse d'images en vidéosurveillance embarquée dans les véhicules de transport en commun.
Résumé
In the context of the design of a video surveillance recorder embedded in public transportation vehicles, the detection of cameras dysfunctions, selective video compression and people counting are studied. These applications are based on the analysis of images acquired from the surveillance cameras in the vehicle. The many variations in illumination and motion disturb classical algorithms, so that specifie tools are designed. ln the first part, we are interested in the analysis of the status of the camera, concerning the blur in images, the position of the field of view and the visibility of the scene. ln the second part, we address the problem of the detection and tracking of passengers in this dynamic environment. The combination of motion and skin color into a human model adapted to the given problem makes the localization of the passengers possible.
Ce travail s'inscrit dans le cadre d'une thèse Cifre autour de la conception d'un système d'enregistrement vidéo embarqué destiné à la surveillance dans les véhicules de transport en commun.
Parmi les applications visées, nous nous sommes concentrés sur la détection d'anomalies de fonctionnement des caméras, la compression sélective et le comptage de personnes.
Elles sont basées sur une analyse des images issues des caméras de surveillance embarquées dans les véhicules.
L'analyse vidéo dans ce contexte très spécifique est un problème complexe à cause des différentes variations en illumination et en mouvement qui perturbent les algorithmes classiques, ainsi que de part la grande variabilité des objets d'intérêt que sont les personnes.
Deux familles d'algorithmes sont considérées dans cette thèse.
Dans une première partie, nous nous intéressons à l'analyse de l'état du système d'acquisition, en terme de netteté des images, de bon positionnement de la caméra et de bonne visibilité de la scène filmée.
Les méthodes définies, robustes et efficaces, permettent de construire des applications surveillant en continu le bon fonctionnement des caméras, ainsi que des applications aidant à l'installation des caméras.
Dans une deuxième partie, nous abordons la détection et le suivi de personnes dans cet environnement dynamique.
Le schéma général du système permet la fusion de différentes sources d'information dans un cadre probabiliste.
Nous avons en particulier développé un modèle d'arrière-plan permettant une détection robuste des pixels d'avant-plan.
La détection de personnes est basée sur la combinaison de sources d'information telle que le mouvement ou la peau au sein d'un modèle de personne adapté au problème posé.
Ces outils ont ensuite été utilisés pour réaliser la compression sélective des vidéos en fonction de l'intérêt porté aux différents objets extraits, ainsi que dans une application de comptage de personnes.
Parmi les applications visées, nous nous sommes concentrés sur la détection d'anomalies de fonctionnement des caméras, la compression sélective et le comptage de personnes.
Elles sont basées sur une analyse des images issues des caméras de surveillance embarquées dans les véhicules.
L'analyse vidéo dans ce contexte très spécifique est un problème complexe à cause des différentes variations en illumination et en mouvement qui perturbent les algorithmes classiques, ainsi que de part la grande variabilité des objets d'intérêt que sont les personnes.
Deux familles d'algorithmes sont considérées dans cette thèse.
Dans une première partie, nous nous intéressons à l'analyse de l'état du système d'acquisition, en terme de netteté des images, de bon positionnement de la caméra et de bonne visibilité de la scène filmée.
Les méthodes définies, robustes et efficaces, permettent de construire des applications surveillant en continu le bon fonctionnement des caméras, ainsi que des applications aidant à l'installation des caméras.
Dans une deuxième partie, nous abordons la détection et le suivi de personnes dans cet environnement dynamique.
Le schéma général du système permet la fusion de différentes sources d'information dans un cadre probabiliste.
Nous avons en particulier développé un modèle d'arrière-plan permettant une détection robuste des pixels d'avant-plan.
La détection de personnes est basée sur la combinaison de sources d'information telle que le mouvement ou la peau au sein d'un modèle de personne adapté au problème posé.
Ces outils ont ensuite été utilisés pour réaliser la compression sélective des vidéos en fonction de l'intérêt porté aux différents objets extraits, ainsi que dans une application de comptage de personnes.
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