L'analyse vidéo pour la vidéo-surveillance nécessite d'avoir une bonne résolution pour pouvoir analyser les flux vidéo avec un maximum de robustesse. Dans le contexte de la détection d'objets stationnaires dans les grandes zones, telles que les parkings, le compromis entre la largeur du champ d'observation et la bonne résolution est difficile avec un nombre limité de caméras. Nous allons utiliser une paire de caméras à focale variable de type Pan-Tilt-Zoom (PTZ). Les caméras parcourent un ensemble de positions (pan, tilt, zoom) prédéfinies afin de couvrir l'ensemble de la scène à une résolution adaptée. Chacune de ces positions peut être vue comme une caméra stationnaire à très faible taux de rafraîchissement. Dans un premier temps notre approche considère les positions des PTZ comme des caméras indépendantes. Une soustraction de fond robuste aux changements de luminosité reposant sur une grille de descripteurs SURF est effectuée pour séparer le fond du premier plan. La détection des objets stationnaires est effectuée par ré-identification des descripteurs à un modèle du premier plan. Dans un deuxième temps afin de filtrer certaines fausses alarmes et pouvoir localiser les objets en 3D une phase de mise en correspondance des silhouettes entre les deux caméras et effectuée. Les silhouettes des objets stationnaires sont placées dans un repère commun aux deux caméras en coordonnées rectifiées. Afin de pouvoir gérer les erreurs de segmentation, des groupes de silhouettes s'expliquant mutuellement et provenant des deux caméras sont alors formés. Chacun de ces groupes (le plus souvent constitué d'une silhouette de chaque caméra, mais parfois plus) correspond à un objet stationnaire. La triangulation des points frontière haut et bas permet ensuite d'accéder à sa localisation 3D et à sa taille.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00741979 |
| Date | 23 January 2012 |
| Creators | Guillot, Constant |
| Publisher | Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand II |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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