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Interprétation de séquences dimages pour des applications de vidéosurveillance bancaires Monique THONNAT et Nathanaël ROTA Projet ORION INRIA de Sophia.

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1 Interprétation de séquences dimages pour des applications de vidéosurveillance bancaires Monique THONNAT et Nathanaël ROTA Projet ORION INRIA de Sophia Antipolis

2 25/09/2001 Orion 2 Objectifs Contexte Système dinterprétation vidéo Résultats Conclusion et Perspectives Plan de l exposé

3 25/09/2001 Orion 3 Analyse automatique de vidéo: permet d analyser un grand nombre de caméras Reconnaissance de comportements intéressants: focalisation sur des cas utiles alerte des opérateurs pour décisions Objectifs

4 25/09/2001 Orion 4 INRIA équipe Orion à Sophia Antipolis et Bull dans le cadre du GIE DYADE: recherches en vision cognitive Caisse régionale de la Brie (responsable sécurité physique) et le département FTR de la FNCA. Accès à l agence de Moissy Cramayel fourniture de données (vidéos) modélisation des connaissances Contexte

5 25/09/2001 Orion 5 Axe de recherches Orion: Interprétation automatique dune scène à partir de séquences dimages. Domaines dapplication: Surveillance de métro, parking, Espace médiatisé: bureau, salle à café, Surveillance dagences bancaires. Système dinterprétation video

6 25/09/2001 Orion 6 Approche utilisant: un flux vidéo issu d une camera fixe un modèle 3D de la scène vide un ensemble de modèle de comportements Détection des personnes et suivi de leurs déplacements (2) Reconnaissance de comportements (3) Segmentation du mouvement (1) Caméra Utilisateur Système dinterprétation vidéo

7 25/09/2001 Orion 7 Modèle 3D de la scène vide Contient des informations a priori sur la scène vide observée géométrie des objets 3D et des structures 2D (armoires, tables, murs, zones …) sémantique des objets 3D et des structures 2D (nom, fonction, caractéristiques, …. Exemple arrière guichet) Utilisé pour détection, suivi de personnes et reconnaissance de scénarios

8 25/09/2001 Orion 8 Modèle 3D de la scène vide Modèle 3D agence de Moissy Cramayel

9 25/09/2001 Orion 9 Modèle 3D de la scène vide Modèle 3D agence de Moissy Cramayel

10 25/09/2001 Orion 10 Différence entre 1 image courante et 1 image virtuelle (calculée) de la scène vide Segmentation du mouvement _

11 25/09/2001 Orion 11 Détection de personnes Parcours heuristique Approche: parcourir les groupements de régions mobiles 2D jusquà obtenir un bon regroupement 2D et 3D.

12 25/09/2001 Orion 12 Suivi des déplacements Approche: A partir de primitives d évolution ( est la même personne que …, est entré, est sorti, est caché, etc. ), on calcule l évolution la plus vraisemblable. A l instant t: A l instant t+1: Entrée

13 25/09/2001 Orion 13 Reconnaissance de scénarios Modélisation de comportements intéressants en coopération avec J. Névot, J. Déchot et J.-Ph. Blanchard. 3 types de scénarios utiles et reconnaissables par capteur visuel: accès à une zone interdite (arrière guichet, local automate, etc..) contrainte sur une personne contrainte sur un groupe de personnes

14 25/09/2001 Orion 14 Reconnaissance de scénarios Modélisation des comportements = transformer la connaissance de l expert en modèles compréhensibles par le système -> non automatique

15 25/09/2001 Orion 15 Reconnaissance de scénarios « …une personne entre dans une zone» «une personne à t est loin d une zone et proche à t+ dt» «la distance entre une personne et la zone est supérieure à d1 à t et inférieure à d2 à t+ dt» Exemple : « Accès à une zone interdite de type automate » «une personne entre dans une zone à t est n en n est pas sortie à t+ dt et la zone est une zone d automate interdite»

16 25/09/2001 Orion 16 Résultats Séquence 1 contrainte sur une personne

17 25/09/2001 Orion 17 Résultats Séquence 2 accès arrière guichet puis contrainte sur une personne

18 25/09/2001 Orion 18 Résultats Séquence 3 Contrainte sur une personne puis accès coffre

19 25/09/2001 Orion 19 Résultats Séquence 4 Contrainte sur un groupe de personnes

20 25/09/2001 Orion 20 Conclusions Points positifs: Suivi des personnes de bonne qualité. Reconnaissance prometteuse daccès à zones interdites et contraintes sur une personne Modélisation de la scène vide (3D et sémantique) nécessaire pour l interprétation de vidéo.

21 25/09/2001 Orion 21 Conclusions Difficultés: Situation de contrainte sur groupe de personnes Présence de nombreuses personnes (occultations) Segmentation parfaite des individus (ombres, reflets) Objets passifs déplacés (chaises, porte)

22 25/09/2001 Orion 22 Conclusions Enseignements pour la banque: Etalonnage des lieux utile pour précision localisation une fois suffit Positionnement des caméras (plan large) Filtrage dalarme mais pas de décision

23 25/09/2001 Orion 23 Conclusions Etat d avancement: Prototype et non système opérationnel Recherches réalisées dans le cadre dun partenariat Dyade entre lInria et Bull terminé en mars 2001 Sans participation financière du Crédit agricole Nouveau partenariat associant le Crédit agricole (nécessaire pour la connaissance du contexte bancaire) et l Inria.

24 25/09/2001 Orion 24 Perspectives Thèmes de recherches: Prise en compte des objets 3D mobiles (ex: chaise) dans la modélisation de la scène vide. Prise en compte de plusieurs capteurs (multi-cameras, contacteurs ouverture porte, etc..) Description plus fine des individus suivis (couleur des vêtements, modèle 3D, ….) Utilisation de techniques d apprentissage


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