Brevet FR2732492A1 — publié le 19961004

La présente invention concerne un procédé de contrôle et de qualification d'un trafic routier par analyse d'images numérisées. Elle concerne également un système pour la mise en oeuvre de ce procédé. Dans le domaine du trafic routier, de nombreux besoins se font sentir. A titre d'exemple, la conception de nouvelles infrastructures routières ou la gestion et l'optimisation du contrôle des équipements routiers passe par la collecte et l'analyse d'informations routières. L'exploitation de ces données en temps réel ou différé permet la quantification des flux de véhicules et, par conséquent, la supervision de la circulation. Dans l'état actuel des techniques, la collecte des données s'effectue de façon habituelle manuellement ou par l'intermédiaire d'installations à boucles inductives ou comportant des systèmes à tubes. Ces techniques sont très contraignantes. L'installation des capteurs nécessite souvent, pour interventions, la fermeture de tronçons de chaussée. Cette gêne provoque naturellement des dysfonctionnements du réseau. Parallèlement à ces besoins, que l'on peut qualifier de métrologie, il existe un besoin de surveillance visuelle du trafic. Il est aisé de comprendre que l'identification en temps réel des événements survenus permette d'initier rapidement des actions adaptées. Les interventions peuvent prendre diverses formes, automatiques ou humaines: secours aux usagers, dépannage, information des autres utilisateurs et prévention (à l'aide de panneaux à messages variables, par exemple) ou encore régulation de la circulation (feux, itinéraires bis, etc.). Cette surveillance est effectuée à l'aide de caméras. Cependant, le parc de caméras installées est limité, car il est mis en oeuvre une technologie essentiellement analogique. Comme il est bien connu, cette technologie n'optimise pas les ressources du réseau de transmission entre les caméras et les postes centraux de surveillance. Habituellement, à chaque caméra est affectée une liaison spécifique, via un câble coaxial ou une fibre optique. L'opérateur final, au poste central de surveillance, se voit attribuer la lourde tâche de surveiller plusieurs dizaines de moniteurs affichant les images captées par les différentes caméras. Une intervention en cas d'incident, voire d'accident, est donc basée sur sa vigilance. 2 2732492 Outre les besoins propres à la détection, à la transmission et à la visualisation, s'ajoute également un besoin d'archivage, au moins temporaire, des images captées. Or l'évolution prévisible dans le domaine du contrôle et de la gestion du trafic va imposer la multiplication corrélative des capteurs, en général, et de capteurs d'images, en particulier. Les ressources de stockage et les débits de transmission n'étant pas extensibles à l'infini, il y lieu de recourir à des technologies apportant une solution optimale aux problèmes soulevés. On va mettre en oeuvre, notamment, la technique de transmission dite "à bas débit". On utilisera également des techniques de compression d'images. Plusieurs normes ont été proposées, issues de travaux de groupes d'experts, par exemple les normes "JPEG" ("Joint Photographic Expert Group") ou "MPEG" ("Motion Picture Expert Group"), des variantes non normalisées telles que "Motion JPEG"ou des normes dérivées, telles que "H261". Ces techniques peuvent être mises à profit dans le domaine du trafic routier. D'autre part, l'évolution des technologies en vision assistée par ordinateur a favorisé une généralisation de lAtilisation d'images numérisées, spécialement dans le domaine du trafic routier. Les avantages de l'application des techniques d'imagerie sont nombreux. Il est notamment possible d'extraire différents types d'informations à partir d'une même image, ce qui permet de réduire les débits de transmission et la quantité d'information stockée. Il est également possible de générer des données exploitables, à volonté, soit pour une exploitation en temps réel, soit pour une exploitation différée, soit encore pour des études à long terme. Enfin, ces techniques permettent de surveiller des zones de chaussée de grandes largeurs. Pour mettre en oeuvre ces technologies, il existe potentiellement différentes solutions. Cependant, dans la réalité, le choix reste limité. En effet, il existe également de fortes contraintes qui vont influencer le choix précité. En premier lieu, il existe des contraintes économiques incontournables: choix des équipements (prix ou complexité) ou nature des données à traiter et des méthodes de traitement, par exemple. On a proposé des solutions, pour l'analyse des images, nécessitant des opérations morphologiques ou des transformations coûteuses en temps de calcul. Ces méthodes sont naturellement à écarter, car elles impliquent la mise en oeuvre de moyens de calcul très puissants et complexes, donc a priori coûteux. 3 2732492 Les procédés d'analyse d'images connus, économiquement envisageables, sont de plusieurs types. Selon les méthodes de détection, on numérise un signal issu d'une caméra vidéo. Un choix approprié de la zone d'intérêt permet la mémorisation et le traitement d'un nombre réduit d'échantillons ainsi que l'obtention de résultats spécifiques à cette zone. Ce choix limite les données traitées en réduisant la cadence des images et/ou du nombre de pixels considérés. Plusieurs techniques de détermination de paramètres sont utilisées pour extraire, à partir des données incidentes, des informations intelligibles pour le contrôle et la surveillance du trafic routier: véhicules en mouvement, présence d'objet. On peut les répertorier en deux catégories principales. Les techniques selon une première catégorie permettent d'étiqueter et de suivre les objets dans l'image. Des systèmes de suivi analysent les images numérisées et effectuent un positionnement des véhicules. Ils permettent de suivre les mouvements des objets et d'en extraire des paramètres ou des événements concernant l'état du trafic. Les techniques selon une seconde catégorie se limitent à signaler les différences entre une image en cours et l'arrière-plan. Ce type de procédé détecte le passage de véhicules dans une zone délimitée d'analyse. Des études effectuées dans le domaine montrent que ces deux solutions répondent de manière complémentaire au problème de l'analyse d'images pour le trafic routier. Cependant, elles se limitent à étudier le signal vidéo numérisé sur un nombre très limité de pixels. Si elles permettent bien la détection d'incidents du type "véhicules arrêtés sur une voie", elles ne donnent que des indications imprécises sur les paramètres du trafic: de 0 à 10 pour le taux d'occupation et de 1 à 3 pour l'indicateur global de trafic. On peut également souligner que ces procédés sont très sensibles aux différentes variations d'éclairement et aux conditions climatiques. Les méthodes de poursuite, pour leur part, mettent en oeuvre un ensemble de procédés afin de compter les véhicules circulant sur la chaussée et de classifier le trafic. Elles permettent d'effectuer le suivi d'objets en mouvement sur des zones ou des lignes de pixels prédéinfmies comme illustré par la figure 1 en annexe de la présente demande de brevet. On a représenté schématiquement, sur cette figure 1, une chaussée CH à deux fois deux voies: V1 - V2, V3 - V4, respectivement. Sur la voie V1, circule un véhicule A1, sur la voie V3, circulent deux véhicules A2 et A3 (en sens inverse du précédent), et sur la voie V4, circule un véhicule A4. A chaque véhicule, A1 à A4, on peut associer un pixel, P1 à P4, respectivement, symbolisés par des croix sur la figure 1. On peut donc définir, dans l'exemple particulier décrit trois lignes de pixels Ip1, associée à la voie V1, Ip3, associée à la voie V3, et Ip4 associée à la voie V4. On aurait pu naturellement définir une ligne Ip2, associée à la voie V2pour suivre le mouvement de véhicules circulant sur cette voie. Le procédé permet de suivre les pixels P1 à P4 (dans l'exemple décrit) dans leurs mouvements le long des lignes de pixels, Ip 1 à Ip4. En interprétant les évolutions des niveaux de gris de groupes sélectionnés, il est possible d'identifier des mouvements survenus dans des situations stationnaires, en détectant par exemple les objets arrêtés sur la chaussée CH. Selon l'application envisagée, cette méthode est utilisable pour détecter des événements sur autoroutes, dans des zones urbaines ou dans des tunnels. Les paramètres mesurables sont: la présence de véhicules sur la ligne de détection, la détection de véhicules arrêtés, la durée de l'arrêt ou l'incident. On pourrait également mesurer la longueur des files, détecter la vitesse relative du flux routier, l'identification et le positionnement de véhicules à l'arrêt sur une file particulière, etc. Il est possible d'étiqueter individuellement les véhicules en déplacement. L'évaluation du mouvement global permet, néanmoins de calculer des valeurs relatives pour les variations de la vitesse. Ces résultats sont exploitables dans une éventuelle classification par la vitesse. Cette caractéristique est avantageuse dans la détection de ralentissements brutaux de la circulation. Là encore, on peut répertorier les méthodes en deux grandes catégories. Selon une première catégorie, on effectue l'étiquetage, le suivi et la classification des véhicules. On capte les images à l'aide d'une caméra, on procède à une conversion analogique-numérique. Ensuite les valeurs de luminance sont codées sur un octet. On opère une binarisation qui consiste en une transformation qui fait correspondre à une valeur fonction de la luminance d'un pixel donné deux possibilités de valeurs en utilisant des seuils de décision; en exploitant, par exemple, la valeur des pixels sur des lignes successives distantes de k lignes, k étant un entier prédéterminé. La binarisation est effectuée selon les relations suivantes: alors P.,. = 1 si abs(I,,1 - Ii+ kj) > thi.ij l autorement Pij = o (1); et Vj = 1 [alors V. = I si th2.j colonnes de l'image binarisée. La caractéristique Vj met en évidence les véhicules par rapport à la chaussée CH (figure 1). Elle permet, par conséquent, le positionnement et la classification des véhicules. L'extraction de cette caractéristique permet de déterminer un certain nombre d'indicateurs sur l'état du trafic, tels que des paramètres de comptage: - volume du trafic; - vitesse moyenne; - et occupation spatiale. D'autres paramètres plus affinés, en ce sens qu'ils ne concernent qu'une partie des données incidentes peuvent être déterminées à partir de ces indicateurs, par exemple: - volume du trafic par voie, V1 à V4 (figure 1); - vitesse individuelle des véhicules, A1 à A4; - et vitesse moyenne par voie, V1 à V4. La vitesse individuelle des véhicules, V1 à V4, est déterminée en divisant la distance entre deux lignes spécifiées sur une voie, V1 à V4, par le temps nécessaire à un véhicule déterminé pour la franchir. Enfin, d'autres paramètres peuvent être déterminés par des processus similaires: - densité spatiale; - occupation temporelle, niveau d'encombrement d'une file; - et classification des véhicules. Selon une première catégorie, on se limite à l'analyse spatiale d'une zone déterminée de pixels. Cette catégorie offre la possibilité de surveiller différentes rangées de pixels en temps réel (soit habituellement 25 images par seconde pour la vidéo, en Europe), et d'analyser l'évolution temporelle des niveaux de gris en fonction du contenu de la scène détectée. Des algorithmes spécifiques sont mis en oeuvre selon les besoins de détection d'incidents et/ou de présences. D'autres part, ils sont adaptés aux conditions de traitement: trafic routier, trafic urbain, etc. Par les moyens qu'elles exploitent, ces méthodes de détection se limitent aux mesures des paramètres issus de la présence ou non de véhicules sur une zone donnée pendant un temps donné. A partir de ces informations, il est donc possible d'identifier la présence, d'évaluer le volume de trafic, le taux d'occupation, la vitesse, les distances ainsi que l'intervalle de temps entre véhicules. Les valeurs de temps mesurées sont des multiples de 20 ms (dans les conditions rappelées ci- dessus: conséquence de la fréquence vidéo). Dans le cas o les dimensions et la surface réelle de la zone analysée sont connues, les mesures de longueurs ou de longueurs sont également influencées par l'échantillonnage temporel à 20 millisecondes. Ceci implique une erreur de quantification inhérente à la méthode elle-même. En résumé, les méthodes de l'art connu qui viennent d'être décrites, si elles présentent des avantages, elles présentent aussi des inconvénients, dont un certain nombre a été rappelé. En particulier, il doit être clair que, pour tous les procédés, la pertinence des résultats est étroitement liée au contenu de l'image traitée. Par conséquent, l'évaluation efficace du trafic reste largement tributaire de la position de la caméra par rapport à la scène observée, ainsi que des influences externes, mécaniques ou météorologiques, par exemple, que subissent les capteurs. L'invention, tout en conservant les avantages des procédés de l'art connu, l'invention vise à en pallier les inconvénients, dont certains ont été rappelés. L'objectif principal de l'invention est d'exploiter les évolutions des images du trafic routier afim d'en extraire des informations pertinentes pour sa supervision. Pour ce faire, l'analyse est effectuée spatialement et temporellement. Un traitement est appliqué à chaque image afin de calculer un paramètre traduisant son contenu. Temporellement, cet indicateur est exploité pour représenter les différentes évolutions de la circulation. Les changements survenus dans le trafic sont identifiés et quantifiés par rapport à une image de référence. L'invention a donc pour objet un procédé de contrôle et de qualification d'un trafic routier sur une chaussée sur laquelle sont susceptibles de se déplacer des véhicules pour former ledit trafic, par analyse d'images numérisées divisées en blocs de dimension déterminée, chaque bloc étant de dimensions 7 2732492 déterminées NxN pixels, N étant un entier naturel, caractérisé en ce qu'il comprend au moins: - une première phase, préliminaire, comprenant les étapes suivantes 1/ création d'une image de référence numérisée Iref; 2/ sélection d'au moins une zone d'intérêts sur ladite chaussée à observer constituée par N blocs d'image; - et une seconde phase, comprenant les étapes suivantes: a/ acquisition d'une image numérisée courante Ic; b/ détermination d'une image différence numérisée Ir, résultant de l'écart entre la dite image de référence numérisée Iref et ladite image courante observée numérisée Ic; c/ application d'une Transformée en Cosinus Discrète sur ladite image résultante numérisée Ir, de manière à déterminer les coefficients de transformée successifs, d'ordres zéro F(0,0) et supérieurs F(i,j), de chacun desdits blocs, avec i,j = {0,..., N-l}; d/ calcul d'un paramètre représentant l'activité spatiale locale as(x,y) de chaque bloc image de dimensions NxN pixels conformément à la -.N--1 relation suivante: as(x,y) = ( F2(i,j) -F2(0,0), x et y étant i,=o j=o0 l'adresse du bloc dans l'image; e/ calcul d'un paramètre représentant l'activité spatiale globale AS(Ir) de ladite image référence Ir numérisée, conformément à la relation L-1 H-I suivante: AS= 1 las(x,y), avec L et H les dimensions de ladite xnO x-O zone sélectionnée; f/ itérations N fois des étapes a/ à en e/ afin de former N échantillons temporels AS(t) de ladite activité spatiale globale AS(Ir); g/ calcul de N coefficients formant Sgo, dite signature de niveau zéro, par application de la Transformée en Cosinus Discrète sur les variations temporelles AS(t) de l'activité spatiale globale AS; h/ itérations N fois des étapes a/ à en g/, afin de former N échantillons de la Transformée en Cosinus Discrète Fo(O), composante continue de ladite signature Sg0; i/ calcul de N coefficients Sgl, dite signature de niveau 1, par application de la par application de la Transformée en Cosinus Discrète sur les variations temporelles de Fo(O), composante continue de ladite signature Sgo; j/ itérations N fois des étapes a/ à i/, afin de former N échantillons de la Transformée en Cosinus Discrète FI(O), composante continue de SgI; k/ répétition des étapes précédentes jusqu'à l'obtention des coefficients formant Sgk-1, dite signature de niveau k- 1; 1/ calcul de la signature Sgk, pour k É O, par application de la Transformée en Cosinus Discrète sur les variations temporelles de Fk_(O), composante continue de Sgkl, k étant un nombre entier prédéterminé; de manière à obtenir une représentation hiérarchiques des signatures successives. Elle a encore pour objet un système de contrôle et de qualification d'un trafic routier par analyse d'images numérisées pour la mise en oeuvre du procédé. L'invention sera mieux comprise et d'autres caractéristiques et avantages apparaîtront à la lecture de la description qui suit en référence aux figures annexées, et parmi lesquelles: - La figure I illustre schématiquement le suivi et l'étiquetage de véhicules selon une des méthodes de l'art connu; - La figure 2 illustre schématiquement le principe de la transformée en cosinus discrète "DCT'; - La figure 3 représente une image de référence, selon une des caractéristiques de l'invention; - La figure 4 illustre une phase initiale du procédé de l'invention pendant laquelle des zones à observer sont définies; - La figure 5 illustre un exemple d'image résultante utilisée dans le procédé de l'invention; - La figure 6 illustre les évolutions temporelles de l'activité du trafic routier; - La figure 7 illustre un exemple de base de fonctions de décomposition en cosinus d'ordre 8; - La figure 8 illustre l'application de la transformée "DCT' sur une fenêtre de huit échantillons; - La figure 9 illustre l'application d'une "DCT bidimensionnelle (4x4) sur un bloc bidimensionnel de signaux monodimensionnels; - La figure 10 illustre schématiquement le processus de construction de l'arbre des signatures du flux routier; - La figure 11 représente, sous forme d'organigramme, la construction d'un arbre des signatures, à partir de l'acquisition des images d'une zone observée; - La figure 12 illustre schématiquement un circuit permettant d'effectuer l'opération de qualification du trafic routier; - La figure 13 est un schéma bloc illustrant un exemple de réalisation d'un système pour la mise en oeuvre du procédé de l'invention. Dans ce qui suit, sans que cela limite en quoi que ce soit la portée de l'invention, on se placera dans le cadre d'un trafic routier sur un tronçon d'autoroute multivoies. Comme il le sera montré ci-après, le procédé de l'invention fait appel à la transformation mathématique bien connue dite "Transformée en Cosinus Discrète", qui sera appelé dans ce qui suit "DCI" par mesure de simplification. Il est donc utile d'en rappeler brièvement les principales caractéristiques. Celle-ci fait correspondre à un bloc de NxN pixels un bloc de coefficients NxN. Selon les normes utilisées habituellement pour le codage à réduction de débit, les blocs sont de taille 8x8. La figure 2 illustre schématiquement le principe de la "DC?' bidirectionnelle. On a représenté le bloc image Bi, pour une image d'indice i quelconque, caractérisé par les fonctions f(00) à f(33), et la matrice transformée MT, caractérisée par les transformées F(00) à F(33), ainsi que la base de projection associée Bp. Le changement d'espace se traduit par une projection des échantillons du signal sur une base orthogonale de N2 évolutions primitives dans le plan transformé de l'amplitude de la luminance des pixels. La nouvelle présentation spectrale tire partie de la corrélation bidimensionnelle locale présentée par les pixels. La "DC7" s'exprime par la formulation mathématique suivante: 4. c(u). c(v) M- 2x+l 2x+ 1 c)c(,v)= N2 f(xy)cos((2N)u)cos((- 2N)v) (2); F(u, v) - 2 x=- Y-O y = 0 2 2 N-1 N-1 F(0,0)= -2 I 'f(x,y) (4) F(0)(4); C(1) -- si u = 0 avec si u c(u)= 1 si uO 0 Pouru, v,x,y=0,...,N-1; u = index de la fréquence spatiale horizontale; v = index de la fréquence spatiale verticale; y = index de la position horizontale dans le bloc de pixels; y = index de la position verticale dans le bloc de pixels; f(x,y) représente la luminance d'un point de coordonnées (x,y) dans une image; et F(u,v) représente le coefficient transformé au point (u,v). Les propriétés mathématiques de la transformée en cosinus discrète, réversibilité et séparabilité, impliquent une simplicité des calculs qu'elle nécessite. Ces caractéristiques lui confèrent des performances qui lui permettent d'être utilisée dans le codage d'images à réduction de débit. La distribution de l'énergie dans le domaine de la transformée "DCT' est concentrée sur un ensemble d'éléments transformés réduits. En effet, la dynamique des fréquences spatiales F(u, v) dépend fortement du rang (u, v). Elle décroît fortement quand (u, v) s'éloigne de la position (0, 0). Le coefficient F(O, O) est appelé composante continue ou "DC" selon la terminologie anglo-saxonne, les autres coefficients F(u, v) représentent les fréquences spatiales alternatives ou "AC" selon la terminologie anglo-saxonne. Ils représentent la projection du signal image sur la base de décomposition en cosinus (comme illustré par la figure 2). Les propriétés de la transformée en cosinus discrète étant rappelées, le procédé de l'invention va maintenant être décrit en détail. Comme il a été indiqué, le procédé de l'invention exploite les évolutions des images du trafic routier afin d'en extraire toutes informations pertinentes. L'analyse est effectuée, à la fois, spatialement et temporellement. Un traitement est appliqué à chaque image afin de calculer un paramètre traduisant son contenu. Temporellement cet indicateur est exploité pour représenter les différentes évolutions dans la circulation. Selon une première caractéristique importante, les changements survenus dans le trafic sont identifiés et quantifiés par rapport à une image de référence. Dans une première phase initiale, ou phase d'initialisation, on détermine une image de référence correspondant à la zone à analyser. Le traitement se traduit par la moyenne, typiquement, de plusieurs dizaines d'images acquises successivement, par des caméras observant la zone précitée. Si on appelle K le nombre total d'images Ii acquises successivement pour la détermination de l'image de référence Iref, la relation suivante est satisfaite: K-I (3Ii) I">- = is - (5) relation dans laquelle i représente le rang d'une image donnée de la séquence d'images acquises. Il est nécessaire d'effectuer la moyenne sur un nombre suffisant d'images et, qu'en outre ces images soient assez décorrelées les unes des autres. Si la cadence d'acquisition d'images est élevée, il suffit d'augmenter le nombre K précité, afinm d'effectuer la moyenne, typiquement, sur plusieurs secondes. Cette faç,on de procéder permet d'obtenir des images dépourvues de véhicules, à condition d'installer le système selon l'invention pendant une période sans bouchon. En effet, dans ces conditions, sur un grand nombre d'images, la moyenne converge vers une chaussée vierge de tout véhicule. Ceci est équivalent à un filtrage temporel des variations du contenu de l'image. La figure 3 illustre schématiquement une image de référence Iref Dans l'exemple représenté, il s'agit d'une demie-chaussée CH multivoies d'une autoroute: trois voies V'I, V2 et V'3. Ces voies sont délimitées, de façon usuelle, par des marquages Ma, en l'occurrence des bandes blanches discontinues. Avantageusement, selon une variante préférentielle du procédé de l'invention, l'image de référence Iref peur être rafraîchie régulièrement afin de prendre en compte les variations temporelles, a priori lentes, sur le contenu d'arrière fond de l'image. Cette procédure est systématiquement réitérée avec une fréquence, défminie préalablement ou au contraire à la suite d'un test vérifiant la validité de l'image de référence Iref Une seconde phase initiale consiste en la sélection de zones d'intérêt prédéfmiies. On choisira une ou plusieurs surfaces actives, en fonction de la pertinence des informations qu'elles véhiculent et des paramètres à calculer. La sélection peut porter, par exemple, sur des voies de directions différentes ou sur des parties critiques de carrefours. Les traitements appliqués sont spécifiques aux besoins des paramètres du trafic et, cela, indépendamment des caractéristiques de chaque zone. La figure 4 illustre cette phase. On a procédé à une délimitation de trois zones contiguëes, Z1 à Z3, de l'image de référence Iref de la figure 3. Ces zones correspondent, dans l'exemple illustré, aux trois voies, V'1 à V'3, telles qu'elles sont définies par les marquages Ma de la figure 3 et bornée à une distance déterminée des caméras de prise de vue (haut de l'image, sur la figure 4): ligne blanche horizontale 1H. La séparation des zones permet d'acquérir des informations très locales et plus précises que celles obtenues sur la globalité des zones. Les paramètres calculés sont cependant accumulables afin de généraliser l'analyse sur toute la zone active de l'image (somme des zones Z1 à Z3). Les étapes suivantes sont les étapes du procédé proprement dites. Afin de retenir les évolutions spatiales pertinentes survenues dans l'image, la différence entre l'image courante Ic, et l'image de référence Iref est déterminée, à un instant donné. Le résultat de cette détermination ou image résultante Ir obéit à la relation suivante: Ir = Ic - Iref (6). Un exemple d'image résultante Ir est représenté schématiquement sur la figure 5. On a supposé que, pour cette image résultante Ir, quatre véhicules A'1 à A'4 étaient présents dans les zones surveillées, Z 1 à Z3. On peut ensuite évaluer les évolutions spatio-temporelles du trafic. Lors de cette étape, l'image résultante Ir est transformée en cosinus discrète. La relation suivante est satisfaite: DCT(Ir) = DCT(Ic - Ire) = DCT(It) DCT(Irep) (7) compte-tenu des propriétés de distributivité de la transformée en cosinus discrète. En d'autres termes, la transformée en cosinus discrète de l'image résultante Ir est égale à la différence des transformée en cosinus des images courante Ic et de référence Iref Vu dans le domaine transformé, un bloc d'image très actif spatialement a une représentation fréquentielle également conséquente et les coefficients "DCI" qui lui correspondent sont importants en valeur absolue. L'activité spatiale est un paramètre d'évaluation des évolutions de la luminance des pixels. Deux paramètres "activité spatiale", l'un global, que l'on dénommera AS, et l'autre local, que l'on dénommera as, peuvent être identifiés. L'indicateur as matérialise le comptage pris positivement de tous les coefficients "DCI", sauf F(0, 0) qui, lui, représente la moyenne des luminances du bloc image de taille NxN. Pour des coordonnées x et y données, la relation suivante est satisfaite: as(x,y)= F F2(i,j -F2(0,0) (8); i=-o.j)) AS est le paramètre de décision affecté à la zone active de l'image constituée par N blocs d'image. Les blocs validés dans la zone active ont pour coordonnées (x, y) dans l'image. La relation suivante est satisfaite: L-1 H-I AS=]'as(x,y) (9). X--O x=O L et H représentent, respectivement, la largeur et la hauteur par nombres de blocs de la zone sélectionnée, en supposant celle-ci sensiblement rectangulaire dans un but de simplification. Cependant, le procédé peut s'appliquer à des configurations plus complexes. Le paramètre AS permet donc de qualifier la richesse d'information contenue dans la zone d'image considérée. Ce paramètre sera utilisé dans ce qui sera appelé ci-après "calcul d'activité". Apres transformation de l'image résultante Ir dans le domaine "DCT', typiquement de dimensions 8x8, on procède à la détermination de l'activité de cette zone. Cet indicateur spatial traduit le contenu de l'image courante par rapport à la référence à un instant donné t. Les variations temporelles du paramètre AS représentent les évolutions temporelles du contenu de l'image et, donc, de l'état de la circulation. Le signal monodimensionnel AS(t), activité spatiale de l'image, suit proportionnellement l'activité du trafic. Plus le trafic est important dans la zone analysée, plus l'activité globale de la zone est grande, et inversement. La figure 6 illustre les évolutions temporelles de l'activité du trafic routier, représenté par la paramètre AS(t). L'axe horizontal représente les numéros des images courantes Ic, de 1 à 30, dans l'exemple illustré sur la figure 6. Dans le cas monodimensionnel, la "DCT" est une transformation qui fait correspondre, à un ensemble de N points f(x), une série de N fréquences F(u). Elle traduit une projection de N échantillons sur une base de n fonctions cosinus définies (pour les dimensions 8x8 précitées) par la figure 7. Celle-ci représente une base de fonctions de décomposition en cosinus d'ordre 8. Dans le cas monodimensionnel, la "DCl" est défminie par la relation suivante: 2 N 2x+l CF(u)= Ic(u)Zf(x)o Iu) (10); (U) i7N 0 2N J avec: F(0)= jiC(O)f (x) (11); et c(u) = 1/i2 si u=0 c(u)= 1 si u:O pouru,x, =0,...,N-1; u = index de la fréquence temporelle; x = index de position temporelle dans le bloc échantillon du signal; j(x) représente la valeur de l'échantillon au temps (x); F(u) représente le coefficient transformé au point (u). Sur toute fenêtre de N=8 échantillons temporels du signal AS(t), on applique une "DCT'. Cette nouvelle représentation traduit les fréquences temporelles du signal et par conséquent l'activité spatio-temporelle du trafic routier. La première raie obtenue ou coefficient "DC?' F(O) est la composante continue, les autres raies F(u),o sont les composantes alternatives. La figure 8 illustre l'application de la transformée "DCI" sur une fenêtre de huit échantillons (zone centrale de la partie gauche de la figure 8, encadrée par deux traits verticaux). Le spectre "DC'I" de l'activité spatio-temporelle du trafic renseigne sur l'activité moyenne de la fenêtre d'analyse. Par ailleurs, les raies des fréquences alternatives informent sur les évolutions survenues pendant le temps nécessaire pour acquérir et traiter les huit images de la fenêtre en question. Seule l'amplitude des raies est prise en considération. Ce spectre sera appelé ci-après "signature de l'état du trafic routier". Il est défmini par la relation suivante: Sgo = DCTID(AS(t"))= {F0(u) / u= 0...7} (12); relation dans laquelle l'indice "lD"est relatif à une "DC?' monodimensionnelle. Afin d'optimiser l'utilisation des moyens de traitement prévus pour le calcul de la "DCT2D", c'est-à-dire bidimensionnelle, qui seront décrits ci-après, et particulièrement le processeur généralement dédié à cette fonction, il est avantageux d'arranger le calcul de la "DCI" monodimensionnelle en "DCT" bidimensionnelle. Pour ce faire, il suffit de considérer la liste des échantillons de la fenêtre utilisée (voir figure 8) pour le calcul de la "DC?' monodimensionnelle comme une ligne (ou une colonne) d'une matrice bidimensionnelle constituée. La duplication de cette liste sur toutes les autres lignes (ou colonnes) permet de former un bloc de deux dimensions ne présentant qu'une variation directive. A la suite de l'application de la "DCI", les fréquences obtenues sont localisées dans la première ligne (ou colonne) de la matrice. Cet état de fait traduit une propriété selon laquelle les variations orientées verticalement (ou horizontalement) sont projetées sur les fréquences de la première ligne (ou colonne, respectivement). La figure 9 illustre l'application d'une "DCT bidimensionnelle (4x4) sur un bloc B'i bidimensionnel de signaux monodimensionnels. La première ligne de signaux, f(O) à f(3), est dupliquée sur les trois autres lignes qui lui sont donc identiques. La matrice transformée M'T résultante consiste en une première ligne comprenant les transformées F(O) à F(3) et trois lignes vides (zéros). Il est donc avantageux d'appliquer une "DCI' bidimensionnelle et de retenir les fréquences pertinentes comme indiqué précédemment. Les valeurs retenues sont les composantes de la signature Sg0, c'est-à- dire la représentation de l'activité spatio-temporelle du trafic routier. L'étape suivante du procédé selon l'invention consiste à construire l'arbre des signatures du flux routier. Pour ce faire, à chaque séquence de huit images, on calcule un spectre des évolutions de l'activité. La figure 10 illustre schématiquement le processus de construction de l'arbre précité. On a représenté sur le haut de la figure l'évolution du paramètre AS(t) en fonction des images successivement acquises, images représentées par une suite de numéros arbitraires. On défminit une suite de huit fenêtres successives, F0 à F7, chaque fenêtre comprenant huit images. On calcule sur ces fenêtres successives, F0 à F7, des "DC/" bidimensionnelles, comme explicité précédemment en regard de la figure 9. On obtient huit matrices de transformées, MTO1 à MT71, qui représentent le premier niveau Niv0 de l'arbre des signatures. On réitère le processus sur les composantes continues des huit matrices, MTO1 à MT71. On obtient la matrice MT02, qui en réalité constitue la première matrice d'un second niveau Niv1. Chaque matrice du second niveau correspond donc à huit fenêtres, c'est-à-dire 82 images. En d'autres termes, la "DCI" est appliquée aux variations [Fk(0)](t). Cette opération traduit les moyennes des évolutions de la circulation sur 82 images, comme rappelé ci-dessus. La réitération de la "DCI" sur les différents niveaux de composantes continues met en oeuvre un arbre octal de signatures. Au niveau le plus bas Nivk ou aux racines de l'arbre ainsi constitué, correspondent les fenêtres de huit images acquises. Aux niveaux supérieurs, les signatures respectives correspondent aux résumés de l'activité du trafic et de la vélocité de véhicules (c'est-à-dire F(0), F(u)u-_o). Les signatures successives, pour k É 0, obéissent à la relation suivante: Sgk = DCT(F (O)) = F(u) /,= 0...7} (13). On peut remarquer que le procédé selon l'invention est avantageux en ce qu'il permet d'acquérir d'une manière très simplifiée des informations sur l'évolution du flux routier sur des périodes très importantes. D'une part, les traitements ne nécessitent que les moyens mis à la disposition du codeur d'images à réduction de débit. D'autre part, la taille de la mémoire nécessaire pour le stockage des informations intermédiaires est très réduite. En effet, il suffit de disposer de 8xk cases de mémoires pour atteindre le niveau k de l'arbre. Les résultats intermédiaires peuvent être avantageusement rapatriés vers un poste central pour la visualisation ou pour l'enregistrement de la trace. Cependant, tout l'historique est disponible à tout moment dans un analyseur qui sera décrit de façon plus détaillée ci-après. Le résumé de l'état de la circulation sur les k niveaux de l'arbre est tel que représenté dans le TABLEAU I disposé en fin de la description. A l'instant T sur l'axe des temps, N images sont acquises à une fréquence d'acquisitionfacq et traitées, avec: N = Txfacq. (14); et: N= 8k+l (15). Le niveau k correspondant à T peut se déduire de la relation suivante: ln(Txf) :k =n2T -1 (16). 2,07 Ceci permet d'évaluer le nombre de niveaux nécessaire pour couvrir la période T. Cependant, les niveaux étant nécessairement représentés par des nombres entiers, pour une fréquence d'acquisition donnée facq, les périodes concernées par l'analyse sont préalablement définies. Si on suppose que 5 images par secondes sont numérisées et traitées, on obtient le TABLEAU II présenté en fin de la description. La première colonne indique le rang i du niveau de l'arbre précité, la deuxième colonne le nombre d'images acquises et traitées N (puissances de huit: 8') et la troisième, la période T concernée. Une augmentation de la fréquence facq d'acquisition se traduit par un niveau supplémentaire à la base de l'arbre. On constate aisément qu'une dizaine de niveau suffisent pour analyser le trafic sur une tranche couvrant sensiblement une année. Naturellement, il est possible de modifier la durée de l'ensemble des tranches en temporisant ou en synchronisant les acquisitions d'images. Avant de détailler les différentes possibilités de mesure du trafic ou d'identification d'événements de manière globale sur une zone retenue, il est utile de résumer le procédé selon l'invention. Celui-ci comprend donc les étapes suivantes: a/ Création d'une image de référence Ief (figure 3), cette opération étant répétée avec une fréquence de rafraîchissement déterminéefraf Il a été indiqué des méthodes possibles pour le choix de cette fréquence de rafraîchissement; b/ Sélection de zones d'intérêts (figure 4: Z1 à Z3) sur la chaussée à observer. Plusieurs zones concernant la circulation dans le champ d'une caméra peuvent être définies et regroupées. Pour simplifier, ci-après, une seule zone globale sera considérée; cJ Détermination de l'image différence I,, résultant de l'écart entre l'image de référence Iref et l'image courante Ic; d/ Application de la "DC'I" sur l'image résultante Ir et calcul de s l'activité spatiale de l'image de référence I, soit AS(Ir) (voir relation 9); e/ Huit itérations en c/ afin de former huit échantillons; f f/Calcul de la signature Sg0 (voir relation 12) par application de la "DC?' sur les variations temporelles de AS(t); g/ Huit itérations en e/, afin de former huit échantillons de la transformée Fo(O) (voir relation 12), composante continue de Sg0; h/ Calcul de la signature Sg1 (voir relation 13) par application de la "DCT' sur les variations temporelles de Fo(O); i/ Huit itérations de la boucle en niveau inférieur, afin de former huit échantillons Fk.l(O), composante continue de Sgk 1; j/ Calcul de la signature Sgk (pour k É 0), par application de la "DC?' sur les variations temporelles de Fkl(O), composante continue de Sgk-i; k/ Et formation itérative de la représentation hiérarchique des signatures successives. La figure 11 représente, sous forme d'organigramme, la construction de l'arbre des signatures, à partir de l'acquisition des images de la zone observée. L'acquisition des images courantes Ic est effectuée par le bloc 100. Comme il a été indiqué, pendant une phase initiale (bloc 200), une image de référence Ir est déterminée. Pour ce faire, on initialise un nombre K d'itérations, par exemple 100. On peut stocker cette valeur K dans un registre 201. On acquière ensuite K images et on les somme en 202. La valeur obtenue est ensuite divisée par K pour obtenir fminalement l'image de référence Iref (voir relation (5)), dont la valeur est disponible en sortie du bloc 200. Cette phase initiale correspond à l'étape a/ ci- dessus. Naturellement des organes classiques de comparaison non représentés permettent d'arrêter les itérations lorsque le nombre d'images acquises est égale à K A partir de cet instant, et jusqu'à ce qu'une autre détermination de la valeur de l'image soit initiée (à la fréquence fraj), les images courantes Ic sont présentées à un organe soustracteur 300, qui effectue les calculs nécessités par la relation (6): étape c/. On n'a pas représenté, sur l'organigramme de la figure 11, l'étape b/ de sélection des zones d'intérêt sur les images acquises. A la sortie de ce soustracteur, les images résultantes Ir sont disponibles. Dans le bloc 400, sont représentées les différentes étapes itératives permettant de construire l'arbre des signatures. En 401, on applique la "TCD" sur les images résultantes Ir et en 402 on détermine AS(Ir) en 403: étape d/. Par la boucle BIl (étape e/), on réitère huit fois l'étape d'acquisition 100 et les étapes c/ (300) et d/ (401 et 402). En 403, on applique la "TCD" sur les variations temporelles de AS(t) et on obtient en 404 la signature Sg0: étape f/. En sortie du bloc 404, on dispose des informations du niveau 0 (Niv0): bloc 408. Par la boucle B12 (étape g/), on réitère huit fois, l'étape d'acquisition 100 et les étapes c/ (300), d/ (401 et 402), e/ (boucle Bll) et f/ (403 et 404). On applique la "TCD" sur Sg0 en 406 et on obtient la signature SgI en 407 (étape h/). Par la boucle B13 (étape i/), on réitère huit fois, l'étape d'acquisition 100 et les étapes c/ (300), d/ (401 et 402), e/ (boucle Bll), f/ (403 et 404) et g/ (boucle Bl2) et h/ (406 et 407). Le processus se continue en cascade jusqu'au dernier niveau, c'est-à-dire le niveau k, avec une imbrication des boucles de plus en plus grande. On a représenté le niveau i, avec l'application de la "TCD" sur la signature Sgi.1 (non représentée) en 409, l'obtention de la signature Sgi en 410 et des informations du niveau i en 411. On réitère également les opérations précédentes huit fois par la boucle Bli. Le processus itératif ainsi défini correspond à l'étape i/. Enfin, lors de la dernière étape, on applique la "TCD" sur la signature Sg signature Sgk en 413 et les informations du dernier niveau, en 414. L'approche qui vient d'être décrite peut être qualifiée "d'approche globale" (basée sur le paramètre AS). Lorsqu'il est nécessaire d'identifier et de mesurer des événements localisés au niveau du bloc de pixels, on recourt à une approche que l'on peut qualifier d'approche locale" (basée sur le paramètre as). On doit cependant noter que "l'approche locale" n'exclue pas "l'approche globale". Elle permet aussi de générer les mêmes paramètres et les signatures globales. La détermination des signatures de la séquence en entrée, à partir des variations temporelles de l'activité spatiale AS(t), est étendue au niveau des blocs d'image 8x8 pixels. En effet, à chaque bloc de position (x, y) correspond une activité spatiale locale as(x, y) que l'on notera asxy ci-après. L'analyse des spectres est appliquée localement aux variations temporelles de asx.y(t). Les signatures hiérarchiques locales sont ainsi défminies et établies par la relation suivante: sg,o = DCTky(t))= {fo (u) I u =0..7} (17); et pour k# 0: sg^t =DCT(jI,(O))={fw(u) I u=0..7} (18). Chaque bloc est caractérisé par l'ensemble de vecteurs définis à partir des composantes continues et des activités et vélocités du bloc (x, y) en question, comme il ressort de la relation suivante: c,(Tk)= fi(O),ai,vi) / i=0,1,..,k)} (19). Cv, est un paramètre caractéristique du traffic de bloc et x,y l'adresse du bloc. La nouvelle présentation est donc établie localement pour tous les blocs d'intérêt. Chaque bloc est représenté par son "arbuste" de signatures. Habituellement, il n'est pas nécessaire d'obtenir un niveau très important k. En effet, localement, l'intérêt de l'historique d'un signal est limité dans le temps. Le niveau maximum k pourra donc être avantageusement figé en fonction de son intérêt pour le calcul des paramètres trafic ou pour le type d'événements détectés. L'extension des calculs de la "DCI", appliqués aux activités spatiales locales, implique une augmentation de la quantité de traitements. Ceci peut être assimilé à l'application de la transformation en cosinus discrète pour une image supplémentaire toutes les huit images acquises. Ce surcoût en calcul n'est pas rédhibitoire, en particulier si on utilise un processeur dédié aux calculs de "DC7" dans le système mettant en oeuvre le procédé selon l'invention. Cependant, il est intéressant de noter qu'à partir du calcul des signatures locales Sgxyk, selon l'approche locale qui vient d'être décrite, il est également possible d'élaborer les signatures globales Sgk. A partir de la définition de l'activité globale AS, telle qu'elle ressort de la relation (9) et de celle des signatures Sgk (relation (13)), il est aisé d'établir la relation suivante: L-l j (t) L-l H-g L-l H- Sgo = DC(i z asy (t= Z IDCT(s ( t))=1 H-Sgo (20). yD.=O yX =O Y-O x=O Y=O De même les signatures Sgk, pour k t 0, se déduisent des signatures locales grâce à la relation suivante: L-I H-I Sg, = E2 sg2 (21). x=o y=O Pour des événements qui imposent une analyse locale, le passage par les signatures sgxyk, et par la suite les signatures Sgk, détermine le cheminement pris par les différentes étapes du procédé selon l'invention. Les étapes précédemment rappelées deviennent, après l'étape el, les étapes suivantes: d/ Application de la "DCT' sur l'image Ir et calcul des activités spatiales de Ir: asI); e/ Huit itérations de la boucle en c/, afin de former huit échantillons des as(t); , fi Calcul des signatures locales sgx.,O (relation (17)) par application de la "DCT' aux variations temporelles des as(t); f bis/ Calcul de la signature Sg0 à partir des signatures locales sg,y0; g! Huit itérations de la boucle en e/, afim de former huit échantillons sur les variations temporelles defy0(O), composantes continues de sgxy,0; h/ Calcul des signatures sgxy,1 (relation (17)) par application de la "DCT' sur les variations temporelles defx,(0), composante continue de sgxyO; h bis/ Calcul de la signature Sg1 à partir des signatures locales sgxy, (relation (21)); il huit itérations de la boucle en (niveau inférieur), afin de former huit échantillonsfxykl(0), composantes continues de Sgxy-,_1; j/ calcul des signatures Sgxy, par application de la "DCI' sur les variations temporelles defxykI(0), composante continue de sgyk.; j bis/ calcul de la signature Sgk à partir des signatures locales sgyk; k/ formation itérative de la représentation hiérarchique des signatures successives. Le procédé selon le premier mode de réalisation, "approche globale", est par essence plus global et donne des informations plus générales sur la zone à analyser. Ce mode est suffisant pour une évaluation de l'évolution du trafic par exemple. Le second mode de réalisation passe, pour la représentation du trafic, par une analyse locale avant d'offrir des informations plus larges. Ce dernier mode est particulièrement avantageux dans le cas de détection de présence, par exemple. A partir des données obtenues par le procédé de l'invention, de nombreuses informations concernant divers aspects du trafic routier peuvent en être dérivées. On peut tout d'abord quantifier des états du trafic. Deux catégories d'informations sont identifiables. Le premier type concerne des événements provoqués par les usagers et nécessitant des actions d'interventions sur le réseau ralentissement brutal du débit, arrêt sur voie, etc. La seconde catégorie est une qualification du flux avec vision "à plus long terme". Le procédé selon l'invention offre des possibilités d'analyse sur des durées très longues avec un coût réel en temps de calcul et en encombrement de mémoire de masse avantageusement réduit. On va tout d'abord identifier les paramètres de quantification. Un événement traduisant un état particulier sur huit images est identifié par une caractéristique particulière de sa signature Sg0. Une analyse prolongée amènera l'étude de plusieurs niveaux hiérarchisés de l'arbre. La signature Sgk correspondant au niveau k et à une période Tk donnée est représentée vectoriellement par la relation suivante (voir figure 11): Sg -=DCT(Sg,(O))={F,(u) / u=0 o..7} (22). De façon similaire à la définition de l'activité d'un bloc image ou d'une zone présélectionnée, on peut défminir l'activité Ak d'une signature Sgk. Cette dernière est donnée par la relation suivante: A, = ZIF (u)l (23). u=, Le paramètre Vk traduit la vélocité du flux. Il représente une comparaison entre les fréquences alternatives élevées et les fréquences alternatives basses. Ce paramètre obéit à la relation suivante: YIF, (u)I *k - 3 (24). 3IFk(u)I Y=1 Le paramètre Vk n'est calculé qu'après un test visant à vérifier la nullité du dénominateur, voire même celle de Ak. Complétés par les valeurs des raies Fk(0), les différents niveaux des paramètres introduits représentent effectivement des états particuliers de la circulation sur une période Tk. Une des caractéristiques du procédé d'analyse est, d'une part, de quantifier les paramètres d'évaluation, et, d'autre part, d'identifier des correspondances entre événements particuliers et des configurations des valeurs déterminées. On peut mesurer la durée de l'événement à partir de ce paramètre. Si cet événement se prolonge dans le temps, la caractéristique de sa signature va se propager aux niveaux supérieurs. Il est donc possible de mesurer la durée de la période concernée par cet état et cela directement en fonction du niveau affecté par la signature en question Sgk. Si on appelle tacq le temps d'acquisition d'une image courante Ic, défini par rapport à la fréquence d'échantillonnage temporelfacq relative à l'acquisition et à la numérisation des images, ce paramètre obéit à la relation suivante: tacq = l[facq (25). Si on se reporte aux relations (15) et (25), la période Tk est donnée par la relation: Tk = 8k+ xtacq (26). On peut aussi qualifier le trafic par les signatures. La valeur moyenne de l'activité du trafic, sur une période 8xtacq, est obtenue à partir de la première raie F0(0) du spectre. Les signatures sont calculées à partir des valeurs successives de F0(0), et donc les composantes continues des différents niveaux hiérarchiques Fk(O). Ces composantes représentent les moyennes de l'activité sur la période Tk. Plusieurs paramètres liés à l'état du réseau sont déterminés à partir des valeurs Fk(u). Les fréquences alternatives Fk(u)u--0 obtenues dans les signatures renseignent sur les variations que subissent les différentes données du trafic. Le trafic est caractérisé par rapport à une période Tk. La caractéristique Ctrafic(Tk) est représentée par un ensemble de vecteurs calculés sur des subdivisions par 8 de Tk à partir des signatures. Ce paramètre obéit à la relation suivante: C (T k)= = {Fi (0),4,V) I i=0,..,k} (27); relation dans laquelle: - Fi(O) est la composante continue de Sgi; - Ai est l'activité du trafic sur une période T/; - et Vk est la vélocité du flux. L'ensemble Ctrafic(Tk) est obtenu à partir des différentes signatures Sgi associée à des subdivisions T de Tk. Par conséquent, les composantes de Ctrafic(Tk) sont également des fonctions de Tk. L'évaluation des paramètres du trafic se décline suivant l'arbre de décision suivant: a/ Elaboration de la représentation hiérarchique se traduisant par les vecteurs Ctrafic(Tk) (voir relation (27)); b/ Tests sur Fi(O), exploitation des composantes continues; c/ Tests sur Ai, exploitation des fréquences alternatives; d/ Et tests sur Vi, exploitation de la vélocité des fréquences alternatives. La connaissance de la signification de la représentation en signatures permet l'exploitation combinée de toutes les composantes fréquentielles et des paramètres qui en découlent. Cette approche est avantageuse pour qualifier, quantifier les différents types de trafic et pour détecter les incidents affectant son bon fonctionnement. Le procédé de l'invention offre les moyens de détecter des incidents de type "arrêt sur voie". Pour permettre cette possibilité, on peut mettre en oeuvre une variante du procédé pour la détermination des signatures, dans son approche locale. De facçon similaire au cas de l'analyse de toute la zone, il est possible de détecter un "encombrement du bloc (x, y)". Les étapes de cette variante sont les suivantes: a/ Elaboration de la représentation hiérarchique se traduisant par les vecteurs: c.,,(T)=: f, (O),ai,v) / i=O,1,..,k}, Cv est le paramètre trafic pour chaque bloc; b/ Détermination si fxyi(O) > [fxyi(O)]min, c'est-à-dire si la zone est effectivement occupée, avec [fxyi(O)]min une valeur minimale acquise par apprentissage préalable et utilisée comme seuil; c/ Détermination si ai = 0 / Vi avec i = 0, 1,..,k; alors il y a détection d'un événement "Encombrement du Bloc (x, y)"; d/ Détermination de la "Non - Identification" de 1' "Encombrement au niveau de la zone", d'une manière qui sera explicitée ci-après; dans ce cas, pour tous les blocs adjacents concernés par l'encombrement, on affiche un indicateur "Arrêt sur voie"; e/ Calcul de la durée Tk de l'événement et affichage de cette durée. Pour l'analyse des files d'attentes, les mêmes étapes que précédemment sont mises en oeuvre. Une identification des blocs encombrés est effectuée, par la suite leurs positions sont marquées. Une correspondance entre la profondeur du champ visuel, c'est-à-dire que le nombre de pixels sur l'image et les dimensions géométriques réelles de la zone sont nécessaires pour donner la mesure de la longueur réelle de la zone. Plusieurs techniques de ce type sont connues et utilisables dans le cadre de cette application du procédé de l'invention, afin de mesurer la longueur réelle de la file d'attente. Le ralentissement du flux de circulation matérialise un événement d'une extrême pertinence. Le suivi temporel des activités des signatures renseigne sur les différents types d'évolutions et, par conséquent, sur les ralentissements. Les étapes spécifiques du procédé sont les suivantes: a/ Elaboration de la représentation en signatures du trafic selon relation (27)); b/ Détermination si Fi(O) > [Fi(O)]min, c'est-à-dire si la zone est effectivement occupée; c/ Détermination si Ak(t) = 0 et Ak(t-l) - O0; alors il y détection d'un événement "Ralentissement du Flux"; d/ calcul de la durée Tk de l'événement; e/ si Tk est de l'ordre de la seconde ou moins, alors il s'agit d'un événement "Arrêt Brutal". Dans les étapes précédentes, [Fi(O)]min représente une valeur minimale mémorisée lors d'une séquence préalable d'entraînement. La circulation dite en "accordéon" est identifiée par l'alternance deralentissements, voire même d'arrêts du flux, suivis d'accélérations. Les bouchons se détectent par de forts taux d'encombrement et des débits nuls. Dans les deux cas, ces types de trafic se traduisent par des encombrements. La combinaison de l'analyse exploitant les différents niveaux de l'arbre des signatures offre la possibilité de différencier les événements du type bouchons et du type circulation en accordéon. Cette opération est étroitement liée à la période Tk concernée. Les étapes spécifiques au procédé sont les suivantes: a/ élaboration de la représentation hiérarchique se traduisant par les vecteurs selon la relation (27); b/ Détermination si Fi(O) > [Fi(O)]min, c'est-à-dire si la zone est effectivement occupée; c/ Détermination si Ai = 0 / Vi avec i = 0, 1,..,k, alors il y a détection d'un événement "Encombrement" de la chaussée ou de la voie surveillée; d/ Calcul de la durée Tk de l'événement selon la relation (26); e/ Détermination si Tk > Te et Fi(O) > ([Fi(O)]max [Fi(O)],,,min)/2, alors il y a détection d'un événement "Embouteillage", sinon il y a détection d'un événement "Circulation en Accordéon". Te est un seuil d'embouteillage à définir par l'exploitant de l'autoroute, par exemple, [Fi(O)]min et [Fi(O)]ma sont les valeurs minimale et maximale, respectivement, mémorisées lors d'une séquence préalable d'entraînement, afin de s'affranchir d'éventuels bruits ou d'événements parasites. Les événements "Embouteillages" et "Circulations en Accordéon" se traduisent tous par une composante continue importante et une activité fréquentielle insignifiante. Toutefois, dans le second cas, les fréquences alternatives redeviennent actives avant une durée prédéfinie. Ceci traduit l'alternance entre les arrêts et l'écoulement du flux de circulation. Par conséquent, l'arbre des signatures permet simultanément une vision locale au niveau de l'image même et des visions plus globales sur des périodes multiples de 8. On peut également évaluer la fluidité du trafic. Ceci concerne la qualification du trafic par quantification de sa vélocité. Les étapes spécifiques au procédé sont les suivantes: a/ élaboration de la représentation hiérarchique se traduisant par les vecteurs selon la relation (27); b/ Détermination si Fi(0) > [Fi(O)]min, c'est-à-dire si la zone est effectivement occupée; c/si Ai É O, alors calculer Vi, la vélocité du trafic; d/ Mémoriser la valeur maximale de la vélocité [Vi]max, après une période d'apprentissage; e/ Calculer, pour chaque étape c/, le pourcentage de fluidité selon la relation suivante: Fluidité(%) = (VixlOO 100)/[ V]max. Ce paramètre est un quantificateur de la vitesse globale du flux de véhicules. Il renseigne sur la manière avec laquelle évolue la circulation. On peut aussi qualifier le trafic. La représentation par signatures hiérarchiques offre les moyens de répertorier les différents types de trafic. Une quantification vectorielle est appliquée à chaque vecteur signature Sgi. Ces dernières sont étiquetées à la suite d'une recherche d'un plus proche voisin dans un dictionnaire. La figure 12 illustre schématiquement un circuit permettant d'effectuer cette opération. Les vecteurs signatures Sgi sont présentés à l'entrée d'un dictionnaire. Il s'agit en réalité de circuits comprenant classiquement une mémoire REG, formant le dictionnaire précité et stockant un nombre préétabli de vecteurs distincts et un comparateur Comp. On recherche pour chaque vecteur Sgi son plus proche voisin Qk. Cette opération s'effectue sur une période Ti correspondant à Sgi. Les périodes considérées sont choisies assez longues de manière à traiter des caractéristiques du trafic significatives et stationnaires. La qualification du trafic est disponible sur la sortie SQTr. La mesure de la distorsion la plus utilisée en quantification vectorielle est la mesure de l'erreur quadratique, déterminée par l'expression suivante: 7 2 Dist(Sg,,Qt) = ( (F(u)- qk (u)) (28); relation dans laquelle qk(u) sont les composantes du vecteur Qk. Le paramètre Dist(Sgi, Qk) détermine la distorsion entre des vecteurs Sgi et Qk de dimension 7. La qualification du trafic réside dans la reconnaissance et dans l'indexation d'un certain type de trafic connu et répertorié. Le dictionnaire est habituellement formé par apprentissage sur des séquences spécifiques. Il peut rassembler des caractéristiques de trafic à des heures particulières de la journée, par exemple. On va maintenant montrer comment le pourcentage de disponibilité du réseau peut être déterminé. Il s'agit alors de conserver en mémoire les niveaux minimum d'activité [Fi(O)]min depuis le début d'une phase d'analyse. Ainsi, le système fonctionne par apprentissage continuel de ce niveau minimum d'activité. Cet extréma correspond à une zone analysée inoccupée. La mesure du pourcentage de disponibilité, sur une durée Tk déterminée, est relative. Cependant, elle exprime l'état du trafic par rapport à des références réelles. L'efficacité de ce paramètre est toutefois étroitement liée à la période d'entraînement. La disponibilité obéit à la relation suivante: [[Fk (0)]m - Fk (O)] x 100(29) [[Fk (0)]. - [F, (0)]mml] Apres cette période d'apprentissage, le système est totalement opérationnel. L'avantage de cette disposition est qu'elle s'adapte à toutes les situations de terrain, quelle que soit la taille de la zone analysée ou de la configuration géographique de la scène. De plus, la mise en application du procédé est très simple et rapide à effectuer. En effet, il n'y a aucun paramètre ou seuil à fournir autre que la zone à analyser. Le système calcule automatiquement les paramètres qui lui sont nécessaires pour donner les résultats de mesure. La mémorisation du minimum d'activité permet de définir une échelle d'activité. Le pourcentage de disponibilité détermine un référentiel réel pour la qualification du réseau routier. Il offre les moyens de calculer le taux d'occupation ou pourcentage d'occupation. Celui-ci est donné par la relation suivante: Ppr, = 100- PdT,(30). On peut, enfin, compter le nombre de véhicules et déterminer le débit du trafic. Les étapes spécifiques au procédé sont les suivantes: a/ On procède à une phase d'initialisation qui consiste en un apprentissage pour calculer, en effectuant des moyennes, les caractéristiques correspondant à un véhicule Cvéhicule(TO) = {(fo(O), a0, v0)}; b/ Elaboration de la signature du niveau zéro du trafic (concernant 8 images): Ctrafic(To) = {(F0(0), A0, VO)}; c/ Calcul du nombre équivalent de véhicules selon la relation suivante: Neq = ([FO(O)]trafic)/([fO(O)]v) (31); d/ Calcul du débit moyen en véhicule par unité de temps: D = (NeqlTo) (32); La mesure du débit moyen et du nombre de véhicules sont des paramètres indicatifs. La précision de ces valeurs est étroitement liée aux caractéristiques du véhicule équivalent et, par conséquent, liée à une séquence préalable d'entraînement, en terme de contenu et de nombre d'images considérées. Une des caractéristiques principales du procédé selon l'invention réside dans la possibilité d'utiliser, pour l'analyse de l'image, des moyens préalablement prévus et utilisés pour le codage à réduction de débit. Cette opportunité réduit avantageusement la complexité du système. La figure 13 est un schéma bloc illustrant un exemple de réalisation d'un système pour la mise en oeuvre du procédé de contrôle et de qualification d'un trafic routier par analyse d'images numérisées selon l'invention. Un premier module 5 comprend des circuits d'acquisition d'images et un premier processeur spécialisé de calcul de "DCI". Il comprend plus précisément une (ou plusieurs) caméra(s) 50 de surveillance d'une zone déterminée d'une chaussée (voir par exemple figure 3: CH) ou de voies (V'1 à V'3). Les signaux de sortie de cette caméra 50, présents sur une liaison 500, sont transmis à un circuit de numérisation 51, constitué par un convertisseur analogique - numérique. Les signaux de sortie sont transmis par un bus 510 à une mémoire vidéo 52 de type VRAM, c'est-à-dire à accès aléatoire, qui effectue la mémorisation des données images numérisées par le convertisseur 51. L'acquisition et la lecture hors de la mémoire des données image sont effectuées sous la commande d'un signal de commande SCVRAM délivré par un processeur 9, de type général, qui sera détaillé ci-après. A titre de variante (non représentée), la caméra peut être d'un type dit "numérique" et délivrer en sortie des données numérisées. Les images Ir, conformes à la relation (6), différences entre Ic et Ief peuvent être calculées, soit par des circuits spécialisés (non représentés), soit par le processeur 9 et inscrites dans la mémoire vidéo 52, avant d'être traitées par les circuits 53. Les signaux de sortie, présents sur un bus de sortie 520 de la mémoire vidéo 52, sont transmis à un processeur 53 spécialisé pour le calcul de la "DCI'. Ce processeur de traitement effectue le calcul de la Transformée Cosinus Discrète. Il transforme les blocs de pixels jx, y) en blocs de coefficients transformés F(u, v) (voir figure 2). Ce processeur 53 est par ailleurs exploité pour contribuer au codage. Les signaux de sortie, présents sur un bus de sortie 530, sont transmis à un module 6 de calcul de l'activité spatiale as de chaque bloc. Il comprend huit multiplicateurs, 60o à 607, effectuant le carré de chaque signal d'entrée, et un sommateur 61 des signaux présents sur les sorties 600 des multiplicateurs. La sortie 610 du module 6 est transmise à un module 7, commandé par le processeur 9, permettant d'effectuer des calculs sélectifs selon le mode de fonctionnement sélectionné. Dans un premier mode de fonctionnement ou mode "analyse locale", un commutateur électronique 72, commandé par un signal SCMODE, est positionné dans un premier état (a) pour lequel les signaux d'entrée (liaison 610) sont transmis directement au module suivant 8. Les valeurs successives as(t) sont mémorisées dans huit mémoires de ce module, 800 à 807, à accès aléatoire. Les mémoires, 800 à 807, sont commandées par un signal de commande SCRAM élaboré par le processeur 9. En d'autres termes, selon ce mode de fonctionnement, le module 7 est "transparent", puisqu'il n'agit pas sur les signaux générés par le module 6. Dans un second mode de fonctionnement ou mode "analyse globale", le commutateur électronique 72, est positionné dans un second état (b) pour lequel les signaux d'entrée (liaison 610) sont transmis à une première entrée d'un sommateur 70. Dans ce cas, l'activité spatiale AS de toute la zone d'image sélectionnée est calculée en cumulant les activités spatiales as de tous les blocs concernés. Pour ce faire, le signal de sortie 700 du sommateur 70 est mémorisé par une mémoire 71 à accès aléatoire. Une sortie de cette mémoire 71 forme la seconde entrée du sommateur 71. Par la suite, les huit valeurs successives temporelles AS(t) sont stockées dans les mémoires vives à accès aléatoire, 800 à 807, du module 8. Une seconde sortie 710 de la mémoire 71 est connectée à la position (b) du commutateur électronique 72 et à la liaison 720. Le module 8 élabore la caractéristique Ctrafic(T) du trafic. Selon le mode de fonctionnement considéré, les signaux d'entrée sont, soit les différentes valeurs de l'activité globale, soit les différentes valeurs de l'activité locale, telles qu'elles sont stockées dans les mémoires, 800 à 807. Les signaux de sortie de ces mémoires, représentant les valeurs précitées, sont transmis à un second processeur spécialisé 81 leur appliquant une "DCT'. Le signal présent sur la première sortie 810 (rang 0) du processeur 81 représente la transformée F(0), première composante de la caractéristique Crafic(l). Les trois signaux de sortie de rangs suivants, 811 à 813 (rangs 1 à 4), du processeur de "DC7" 81, sont transmis, chacun, à un multiplicateur, 821 à 823, qui en effectue le carré. De même, les quatre derniers signaux, 814 à 817 (rangs 1 à 4), sont également transmis à quatre multiplicateurs, 824 à 827, qui en effectuent les carrés. Les signaux sur les sorties des multiplicateurs, 814 à 817, et de multiplicateurs, 824 à 827, sont transmis à leur tour à deux sommateurs, 83 et 84, respectivement. Les signaux de sortie de ces sommateurs, 83 et 84, sont transmis, d'une part à un sommateur supplémentaire 85, et, d'autre part, à un diviseur 86. Le signal sur la sortie 850 du sommateur 85 représente l'activité A du trafic et le signal sur la sortie 860 du diviseur 86 représente la vélocité du flux V, ces deux valeurs étant calculées sur une période T La caractéristique Ctrafic(T), l'activité du trafic A et la vélocité du flux V sont transmises au processeur 9. Ce processeur 9 est avantageusement processeur de données classique, à programme enregistré, muni de cartes d'interfaces spécialisées (non représentées) d'entrées-sorties, recevant les signaux sur les liaisons séries 810, 850 et 860, et émettant les différents signaux de commande SCVRAM, SCRAM et SCMODE- Le processeur 9 comprend diverses unités classiques, notamment, une unité centrale 90 permettant le traitement des signaux et l'élaboration de décisions. Elle permet, à partir des signaux véhiculés par les liaisons 810 (caractéristique Ctrafic(T)), 850 (activité du trafic A) et 860 (vélocité du flux V), d'identifier les différents états ou incidents du trafic. Elle élabore le spectre hiérarchique du trafic en chargeant dans le module 8, à l'aide du signal de commande SCRAM, les différentes valeurs successives des signatures Sgi. Pour cette opération, le module 8 est mis à contribution et agit alors en tant que processeur "esclave" du processeur 9 ou processeur "maître". Naturellement, le processeur 9 est également muni de moyens classiques de mémorisation: mémoire à accès aléatoire 91, communiquant par un bus 900 avec l'unité centrale 90. L'unité centrale communique également à l'aide de bus, 901 et 902, avec une interface de communication pour la transmission 92 et une interface utilisateur 93, respectivement. Ces deux bus, 901 et 902, peuvent être constitués avantageusement par un des bus internes associés à l'unité centrale 90. Les interfaces 92 et 93 peuvent également mettre en oeuvre un des standards i5 disponibles en informatique industrielle. L'interface de communication 92 réalise le transfert de données finales: incidents, qualification du trafic, etc. Elle permet l'interrogation et/ou, la commande à distance du système selon l'invention. L'interface utilisateur 93 est dotée de moyens d'acquisition des commandes et de visualisation pour l'initialisation et la sélection des zones d'intérêt dans l'image affichée. La validation dans la mémoire vidéo 52 des zones actives est effectuée par le processeur 9, à l'aide du signal de commande SVRAM, à la suite d'une sélection effectuée par l'utilisateur. La lecture de la description qui précède montre que l'invention atteint bien les buts qu'elle s'était fixés. Il doit cependant être clair que l'invention n'est pas limitée aux seuls exemples de réalisations précisément décrits, notamment en relation avec la figure 13. En particulier, bien que l'on ait considéré principalement le cas de "DC7" de dimension 8x8 qui correspond à une valeur la plus couramment admise, d'autres dimensions sont parfaitement envisageables, sans sortir du cadre de l'invention. Il en est de mêmes des autres valeurs numériques qui n'ont été précisées que pour mieux décrire l'invention. TABLEAU I i=O IFo(0)Fo(1) FoI(2)Fo I Fo (4)IFo(5)IFd/6)IFo (7) | i=1 FF1(0)FI (1)FI (2)|FI(3)|FI(4)|FI(5)|FI(6)|FI(7) i=2 IF2(0)F2(1) F2(2) IF2) IF2(4);F2(5)IF2(6)IF2(7) i= k IFk(O)Fk(l) IF2) Fko) Fk(4) IFk(5)IFk(6)IFk7) TABLEAU H Niveau i 7 Nombre d'images N] Période concernée T 8 0,2 secondes 0 81 1,6 secondes ___ 1 82 12,8 secondes 2 8 1,7 minutes 3 84 13 minutes 4 85 1,8 heures 86 15 heures 6 87 117 heures 7 88 39 jours 8 89 311 jours REVENDICATIONS 1. Procédé de contrôle et de qualification d'un trafic routier sur une chaussée (CH) sur laquelle sont susceptibles de se déplacer des véhicules (A1 à A4) pour former ledit trafic, par analyse d'images numérisées divisées en blocs (Bj) de dimension déterminée, chaque bloc étant de dimensions déterminées NxN pixels, N étant un entier naturel, caractérisé en ce qu'il comprend au moins: - une première phase, préliminaire, comprenant les étapes suivantes: 1/ création (200) d'une image de référence numérisée Iref; 2/ sélection d'au moins une zone d'intérêts (Z1 à Z3) sur ladite chaussée à observer (CH) constituée par N blocs d'image; - et une seconde phase, comprenant les étapes suivantes: a/ acquisition d'une image numérisée courante Ic (100); b/ détermination (300) d'une image différence numérisée Ir, résultant de l'écart entre la dite image de référence numérisée Iref et ladite image courante observée numérisée I,; c/ application (401) d'une Transformée en Cosinus Discrète ("DCI') sur ladite image résultante numérisée Ir, de manière à déterminer les coefficients de transformée successifs, d'ordres zéro F(0,0) et supérieurs F(i,j), de chacun desdits blocs (Bi), avec i, j = {O0,..., N- 1}; d/ calcul d'un paramètre représentant l'activité spatiale locale as(x,y) de chaque bloc image (Bi) de dimensions NxN pixels conformément à la relation suivante: as(x,y)= = I F2(i,j -F2(0,0), x et y étant i=O j=o l'adresse du bloc dans l'image; e/ calcul (402) d'un paramètre représentant l'activité spatiale globale AS(Ir) de ladite image référence Ir numérisée, conformément à la L-I H-1 relation suivante: AS= 1 las(x,y), avec L et H les dimensions de x=O x- 0O ladite zone sélectionnée; f/ itérations N fois (B1,) des étapes a/ à en e/ afin de former N échantillons temporels AS(t) de ladite activité spatiale globale AS(Ir); g/ calcul (403 - 404) de N coefficients formant Sg0, dite signature de niveau zéro, par application de la Transformée en Cosinus Discrète sur les variations temporelles AS(t) de l'activité spatiale globale AS; h/ itérations N fois (B12) des étapes a/ à en g/, afin de former N échantillons de la Transformée en Cosinus Discrète Fo(0), composante continue de ladite signature Sgo; i/ calcul (407) de N coefficients Sgl, dite signature de niveau 1, par application de la par application de la Transformée en Cosinus Discrète sur les variations temporelles de Fo(0), composante continue de ladite signature Sgo; j/ itérations N fois (B13) des étapes a/ à i/, afin de former N échantillons de la Transformée en Cosinus Discrète FI(O), composante continue de Sg1; k/ répétition (409 - 410; Bli) des étapes précédentes jusqu'à l'obtention des coefficients formant Sgkl1, dite signature de niveau k- 1; 1/ calcul (412, 413) de la signature Sgk, pour k: 0, par application de la Transformée en Cosinus Discrète sur les variations temporelles de Fkl(O), composante continue de Sgkl, k étant un nombre entier prédéterminé; X, de manière à obtenir une représentation hiérarchiques des signatures successives. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend des étapes supplémentaires consistant dans le calcul des signatures associées à chacun des dits blocs (Bi) de dimensions NxN pixels, et en ce que lesdites étapes e/ à 1/ sont remplacées par les étapes suivantes: e'/ itérations N fois des étapes a/ à en f/ afin de former N échantillons temporels asxy(t) de ladite activité spatiale locale; fi calcul des coefficients sgyo, dites signatures locales de niveau zéro, par application de la Transformée en Cosinus Discrète sur les variations temporelles asy(t) de l'activité spatiale locale; g'/ calcul de ladite signature Sgo, de niveau zéro, à partir des signatures locales sgxyo; h'/ itérations N fois (B12) des étapes a/ à en g!, afin de former N échantillons de la Transformée en Cosinus Discrètefo(O), composantes continues desdites signatures locales sgxyj0; i'/ calcul des coefficients sgxyl, dits signatures locales de niveau 1, par application de la Transformée en Cosinus Discrète sur les variations temporelles de fxo, (O), composantes continues desdites signatures locales sgxy; j'/ calcul de ladite signature Sgl, de niveau un, à partir des signatures locales sgxyo; k'/ itérations N fois des étapes a/ à j'/, afin de former N échantillons de la Transformée en Cosinus Discrète fyl(O), composantes continues de Sgxyl; 1'/ répétition des étapes précédentes jusqu'à l'obtention du paramètre Sgx.kl, signature de niveau k-1 m'/ calcul de la signature Sgk, pour k t O, à partir des signatures locales sgxyO, k étant un nombre entier prédéterminé; de manière à obtenir une représentation hiérarchique des signatures successives. 3. Procédé selon les revendications 1 ou 2, caractérisé en ce que N est égal à huit. 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que ladite image de référence numérisée Iref est rafraîchie avec une périodicité déterminée. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que, le temps d'acquisition d'une desdites images numérisées courantes IC étant égal à une valeur déterminée tacq et ladite analyse comprenant l'acquisition de huit images numérisées, il comporte des étapes supplémentaires consistant dans le calcul d'un paramètre Ctrafic, caractérisant le trafic, selon la relation suivante: C,,(Tk)= fI(O),A.,V) / i=O,..,k}, relation dans laquelle, Tk est une période multiple de tacq et de huit, Fi(O) est la composante continue de ladite signature Sgi de rang i, A, est l'activité du trafic sur une période Ti obéissant à la relation Ak = JIFk(u), et Vi est la vélocité du flux du trafic u=l ZIF, (u)I obéissant à la relation 3t =4 ZIFk(u)I u=-I 6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce qu'il comprend la détection d'états ou d'incidents associés audit trafic à partir de la détermination dudit paramètre Ctrafic. 7. Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que lesdits états ou incidents comprennent la détection de présence d'au moins un desdits véhicules (A1 à A4), l'analyse des files d'attente sur ladite chaussée (CH), le ralentissement de la circulation desdits véhicules (Al à A4) sur la chaussé (CH), l'identification des encombrements, l'évaluation de la fluidité du trafic, la qualification du trafic, le pourcentage de disponibilité du réseau constitué par ladite chaussée (CH) ou le comptage du nombre véhicules (A1 à A4) et du débit dudit trafic. 8. Système de contrôle et de qualification d'un trafic routier par analyse d'images numérisées pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend, disposés en cascade, un premier module (5) d'acquisition (50 à 52) desdites images numérisées Ic et d'application (53) de la transformée en cosinus Discrète sur ces images, un deuxième module (6) de calcul de l'activité spatiale locale as de chacun desdits blocs (BD), un troisième module (7), permettant d'effectuer des calculs sélectifs selon deux modes de fonctionnements, dits "d'analyse locale" et "d'analyse globale", respectivement, un quatrième module (8) élaborant ledit paramètre Ctrafic(T) caractéristique du trafic et un cinquième module comprenant un processeur à programme enregistré (9), et en ce que dans le mode de calcul, dit "d'analyse locale", les signaux sont transmis sans modification audit quatrième module et dans le mode de calcul, dit "d'analyse globale", ladite activité spatiale globale AS est calculée. 9. Système selon la revendication 8, caractérisé en ce que ledit premier module (5), d'acquisition (50 à 52) desdites images numérisées IC et d'application (53) de la Transformée en Cosinus Discrète sur ces images, comprend au moins une caméra (50), un convertisseur analogique- numérique (51), une mémoire vidéo (52), à accès aléatoire, et un premier processeur spécialisé de calcul de la Transformée en Cosinus Discrète (53), et en ce que ledit processeur (90) génère un signal de commande d'acquisition (CcVRAM) commandant ladite une mémoire vidéo (52). 10. Système selon la revendication 8, caractérisé en ce que, les dimensions de chacun desdits blocs étant 8x8 pixels, ledit deuxième module (6) de calcul de l'activité spatiale locale as de chacun desdits blocs (BD), comprend huit multiplicateurs (60o à 607) effectuant le carré de chaque signal d'entrée, et un sommateur (61) des signaux présents sur les sorties (600) des multiplicateurs. 11. Système selon la revendication 8, caractérisé en ce que ledit troisième module (7), permettant d'effectuer des calculs sélectifs selon deux modes de fonctionnements, comprend un commutateur électronique (72) à deux états (a, b) commandé par un signal (SCMODE) généré par ledit processeur à programme enregistré (90), un sommateur (70) et une mémoire à accès aléatoire (71), disposée en cascade et rebouclée (711) sur le sommateur (70), et en ce que le commutateur (72) est positionné de manière à transmettre directement, audit quatrième module (8), les signaux reçus dudit deuxième module (6), dans ledit premier mode de fonctionnement, et à les transmettre à l'entrée du sommateur (70), dans ledit second mode de fonctionnemnt, de manière à cumuler la activité spatiale globale AS desdites zones d'intérêt sélectionnées de l'image numérisée IC. 12. Système selon la revendication 8, caractérisé en ce que ledit quatrième module (8) élaborant ledit paramètre Ctrafic(l) caractéristique du trafic comprend, disposés en cascade, un banc de huit mémoires vives à accès aléatoires (800 à 807) stockant, sous la commande d'un siganl (SCRAM) élaboré par ledit processeur à programme enregistré (90), huit valeurs successives temporelles de l'activité spatiale globale AS(t), un second processeur spécialisé (81) leur appliquant une Transformée en Cosinus Discrete fournissant en sortie huit signaux de transformée, en ce que le premier signal de transformée (810), en sortie de ce second processeur spécialisé (81), représentant la transformée F(0), première composante du paramètre Ctrafic(T), est transmis directement audit processeur à programme enregistré (90), en ce que les trois signaux de rangs suivants (811 à 813) sont transmis, chacun, à un multiplicateur (821 à 823), d'une première série, qui en effectue le carré, en ce que les quatre signaux de sortie de rangs les plus élevés (814 à 817) sont transmis, chacun, à un multiplicateur (824 à 827), d'une seconde série, qui en effectue le carré, en ce que les signaux de sorties de ces multiplicateurs sont transmis, respectivement, à deux sommateurs (83, 84), et en ce que les signaux en sortie de ces deux sommateurs (83, 84) sont transmis, respectivement, à un sommateur (85) et à un diviseur (86); le signal (850) en sortie de ce sommateur (85) représentant ladite activité A du trafic et le signal (860) en sortie du diviseur (86) représentant ledit flux V du trafic, sur une période déterminée. 13. Système selon la revendication 8, caractérisé en ce que ledit cinquième module comprend un processeur à programme enregistré (90) identifiant à partir des signaux reçus dudit quatrième module (8), notamment des signaux représentant le paramètre Ctrafic(T), ladite activité A du trafic et ledit flux V du trafic, lesdits états et incidents du traffic et élaborant lesdits signaux de commande (SCRAM, SCMODE, SCVRAM) et en ce que le processeur (90) est associé à une mémoire vive à accès aléatoire (91) stockant des informations reçues ou élaborées par le processeur (90). 14. Système selon la revendication 13, caractérisé en ce que ledit processeur comprend en outre des moyens d'interface et de communication avec des organes extérieurs (92, 93).