Brevet FR2944630A1 — publié le 20101022

Système et procédé de localisation de cible par un réseau de caméras La présente invention concerne le domaine de l'électronique, notamment des réseaux de capteurs d'images tels que les caméras et, en particulier, le domaine de la localisation et/ou du suivi de cible(s) par un réseau de caméras, dites � intelligentes �. La présente invention concerne plus particulièrement un système et un procédé localisation au cours du temps, c'est-à-dire le suivi d'une cible (� tracking � selon la terminologie anglo-saxonne) par un réseau de caméras intelligentes. Les dispositifs d'acquisition d'images utilisés dans la présente invention sont appelés ci-après � caméras � pour des raisons de simplicité et en référence au fait que lorsque l'on peut acquérir des trains d'images (vidéos) avec une caméra, il est évident que l'on peut aussi acquérir simplement des images statiques. L'invention propose un réseau de caméras pour permettre une localisation d'une cible (un objet ou une personne, à titre d'exemples non limitatifs). En fait, on désigne par le terme � caméras � (ou de caméras � intelligentes �), dans la présente demande, des dispositifs qui comportent des moyens d'acquérir des images (statiques ou vidéo), des moyens de traitement de données, notamment de données représentatives de ces images, et des moyens de communication pour diffuser l'information relative à ce traitement, entre eux et/ou jusqu'à un système de niveau supérieur ou un humain. On réfère dans la présente demande à des communications sans fils mais il doit être évident qu'il est possible d'utiliser des communications filaires bien qu'il soit plus pratique d'utiliser des communications sans fil, d'autant plus que la présente invention permet de minimiser la quantité d'informations transitant par ces moyens de communication et ne requiert donc pas les plus hauts débits qu'offrent les communications filaires par rapport aux communications sans fil. Un réseau de caméras sans fil (RCSF) est en général un système constitué de plusieurs dizaines à plusieurs centaines de noeuds (ou � caméras intelligentes � telles que définies plus haut) interconnectés. Ces noeuds sont constitués chacun d'une caméra (ou moyen d'acquisition d'image), d'une unité de traitement de l'information et de moyens de communication. Les noeuds disposent d'une zone de couverture réduite et sont déployés dans des environnements hétérogènes. Ils sont autonomes et disposent pour cela d'une réserve énergétique, dont le renouvellement peut s'avérer impossible, ce qui limite leur durée de vie. Il est donc utile de minimiser les coûts de chaque noeud. Chacun des noeuds doit être en mesure de traiter les données reçues, de prendre une décision locale et de la communiquer de façon autonome aux noeuds voisins auxquels il est connecté. Cette coopération est destinée à assurer les meilleures prises de io décision possibles malgré les limites en termes de consommation énergétique et de puissance de traitement. Les RCSF sont donc assujettis à des contraintes fortes et de natures multiples, énergétique et calculatoire entre autres, ce qui limite les capacités de traitement et de communication des noeuds du réseau. Pour autant, ils doivent répondre à des objectifs is stricts en termes de qualité de service compte tenu du caractère sensible des systèmes sur lesquels ils sont amenés à être déployés. Dans ce contexte, il est primordial que les solutions proposées soient coopératives et fassent appel à des techniques distribuées intelligentes, tant au niveau du mode de communication qu'à celui du traitement temps réel des images acquises. 20 L'aspect sans fil des communications peut être mis à profit dans le cadre des réseaux de capteurs pour la transmission de l'information et doit par conséquent être pris en compte dans l'élaboration des algorithmes de traitement du signal. Inversement ces algorithmes reposent sur des communications entre les unités et imposent des contraintes fortes sur les 25 communications. La vidéo surveillance en temps réel revêt un intérêt de tout premier ordre au sein des communautés scientifiques et industrielles depuis plusieurs années. Plusieurs travaux ont été réalisés pour le suivi (� tracking � selon la terminologie anglo-saxonne) de personnes ou d'objets en mouvement à 30 partir d'une seule caméra. Il est connu des nombreuses solutions pour la détection d'une cible, par exemple par des reconnaissances de forme ou autre méthode et aucun détail ne sera donné ici sur les algorithmes de détection. Malgré la complexité des algorithmes et des modèles proposés, le tracking avec une seule caméra se heurte essentiellement à la présence d'obstacles de différentes natures dans la scène considérée. En particulier, des traitements sophistiqués basés sur des modèles d'apparence ou sur le principe du corrélogramme de couleur ont été proposés afin de s'affranchir des problèmes d'obstacles complets ou partiels. D'autres méthodes de filtrage probabiliste bayésien basées sur des modèles a priori de mouvement sont connues. Cependant, l'incorporation d'un modèle a priori dynamique de la cible suivie n'offre pas une robustesse suffisante vis-à-vis des obstacles io rencontrés (obstacle fixe ou mélange des personnes en mouvement). L'utilisation de plusieurs caméras ayant des vues différentes de la scène surveillée semble apporter une solution robuste vis-à-vis de la présence d'obstacles. Différentes stratégies de fusion de données ont été proposées dans la littérature afin d'exploiter les flux vidéos issus des caméras 15 distribués. Une première classe de stratégies communément utilisées consiste à détecter la cible avec chaque caméra et de calculer les correspondances entre les caméras en se basant sur leurs calibrations ou sur les axes principaux des objets suivis. Le principal défaut de ce type de méthodes est la nécessité que toutes les cibles soient détectées et 20 correctement suivies. L'autre défaut est le fait que toutes les caméras doivent être simultanément actives, ce qui n'est pas possible dans le contexte d'un réseau de caméras sans fil, autonomes et ayant une réserve d'énergie limitée et non renouvelable. La deuxième classe de méthodes se base sur le filtrage particulaire pour la fusion des données des différentes caméras. Le 25 filtrage particulaire consiste à approcher la densité de probabilité de l'état du système (connaissant toutes les images vidéo jusqu'à l'instant courant) avec une méthode de Monte-Carlo séquentielle. Tout l'intérêt de cette approche est sa capacité à résoudre le modèle dynamique non linéaire sans recours à des approximations analytiques. L'aspect non linéaire provient 30 essentiellement du modèle vidéo d'observation qui est fortement non linéaire. On distingue dans cette catégorie 2 types de méthodes : 1. Filtrage particulaire 3D: Il s'agit de simuler un très grand nombre de particules (états du système comme la position, vitesse, direction,...) selon une distribution de probabilité instrumentale dans l'espace 3D, de projeter ces particules dans le plan de chaque caméra pour calculer sa vraisemblance dans cette même caméra et enfin de multiplier les vraisemblances de toutes les caméras ou de quelques caméras sélectionnées pour fusionner les données. Le défaut de cette stratégie est son aspect centralisé qui nécessite la communication des flux vidéo vers une unité centrale. Cet aspect centralisé n'est pas acceptable dans le cadre d'un io réseau de caméras sans fil à cause des limitations d'énergie et aussi pour des raisons de sécurité, puisque la détérioration de l'unité centrale met en échec le fonctionnement de l'ensemble du système de surveillance. 2. Filtrage particulaire collaboratif: Cette approche consiste à combiner plusieurs filtres particulaires implémentés dans les différentes caméras. 15 Cette combinaison repose sur des échanges de messages afin d'atteindre les mêmes performances que le filtre particulaire centralisé. Bien que distribuée, cette méthode nécessite un échange important de messages induisant un coût de communication important. En plus, cette méthode n'intègre pas un moyen de sélectionner un sous-ensemble de caméras 20 capables d'atteindre les mêmes performances de tracking que le réseau tout entier. En comparant les 2 classes de méthodes décrites ci-dessus, on peut constater que le filtrage bayésien implémenté avec une approche particulaire offre un cadre probabiliste plus consistant pour le suivi de cibles dans un 25 réseau de caméras. Cependant, l'approche particulaire ne peut pas s'accommoder des contraintes d'énergie dans le contexte d'un réseau de caméras autonomes. Ainsi, les solutions de l'art antérieur présentent des inconvénients majeurs pour le déploiement de réseaux de caméras autonomes à faibles coûts. 30 De plus, il est connu dans l'art antérieur des réseaux de caméras sans fil embarquées qui présentent les avantages d'un traitement des images acquises décentralisé sur les caméras (telles que définies précédemment, comportant des moyens de traitement), d'une haute résolution (par exemple capteur CMOS de 3.1 mégapixels) permettant d'obtenir des images 30 fois plus précises que celles obtenues avec la technologie analogique et de champs de vision des caméras qui atteignent 360 degrés, minimisant ainsi le nombre de caméras nécessaires pour la surveillance de régions plus vastes. Cependant, ce type de solution présente des inconvénients de coût (notamment pour la motorisation des caméras), d'un traitement décentralisé qui est limité à un traitement local de l'image pour une meilleure visibilité, de l'absence de traitement collaboratif, induisant un échec du système dans des cas difficiles, comme la présence de plusieurs obstacles, d'une notion de réseau qui est limité à l'utilisation de plusieurs caméras pour avoir plusieurs vues de la même scène, sans traitement intelligent distribué et d'une taille trop importante des caméras, présentant des risques de dégradations par des intrus au lieu de permettre une surveillance discrète et efficace. Un problème majeur dans le domaine des réseaux de caméras intelligentes concerne donc le traitement collaboratif réalisé par ces caméras. II existe un besoin important pour des caméras qui permettent un traitement collaboratif efficace nécessitant des ressources limitées et notamment pour un réseau de caméras permettant que plusieurs caméras réalisent en même temps un suivi d'au moins une cible, grâce à une collaboration entre elles. Dans ce contexte, il est intéressant de proposer un réseau de caméras pour la localisation (et/ou suivi) de cible proposant un traitement plus avancé comme la détection, le suivi d'objets mobiles, la prise de décision, grâce à un traitement collaboratif des images, en minimisant les échanges d'informations grâce à des caméras intelligentes échangent des informations résultant de traitements locaux afin d'assurer un objectif d'estimation et de décision, dans un réseau tel qu'on l'entend au sens des télécommunications, supportant plusieurs architectures comme par exemple la diffusion (� broadcast � selon la terminologie anglo-saxonne), le pair-à-pair (� peer-to-peer � selon la terminologie anglo-saxonne), etc. La présente invention a pour but de proposer un procédé de localisation de cible par un réseau de caméras permettant de pallier au moins certains inconvénients de l'art antérieur. Ce but est atteint par un procédé de suivi d'au moins une cible par un réseau de caméras intelligentes de localisations géographiques connues, comportant chacune des moyens de traitement de données mettant en oeuvre au moins un algorithme pour le suivi de cible(s), des moyens d'acquisition d'images et des moyens de communication, le réseau de caméras couvrant au moins une zone géographique, dite région, caractérisé io en ce qu'il comporte une détection d'au moins une cible dans la région, par au moins une caméra du réseau, grâce à au moins un algorithme de détection puis, pour chaque instant, une itération d'au moins une étape de suivi de la cible par au moins une caméra, dite active, grâce à au moins un algorithme de filtrage variationnel basé sur un filtre variationnel, par 15 estimation de la position de la cible. Selon une autre particularité, l'étape de suivi à un instant donné, comporte également une étape de détermination de données représentatives d'une statistique suffisante en termes temporel pour poursuivre le suivi de la cible à l'instant suivant. 20 Selon une autre particularité, l'étape de suivi à un instant donné, comporte également une étape de détermination d'un indicateur de pertinence du traitement réalisé, grâce à au moins un algorithme de sélection. Selon une autre particularité, l'étape de détection d'au moins une cible 25 présente dans la région, à un instant initial, déclenche le suivi de la cible par toutes les caméras ayant détecté la cible, puis une étape de compétition entre les caméras, en fonction de l'indicateur de pertinence déterminé, pour sélectionner les plus pertinentes et former un ensemble de caméras, dites actives en charge du suivi à l'instant donné. Selon une autre particularité, l'étape de détermination d'un indicateur de pertinence du traitement réalisé déclenche une étape de comparaison, par chaque caméra active à un instant donné, de l'indicateur de pertinence avec un seuil déterminé dans l'algorithme de sélection permettant à la caméra, en fonction du résultat de cette comparaison, de poursuivre le suivi ou de l'abandonner. Selon une autre particularité, l'étape de comparaison, par chaque caméra active à un instant donné, de son indicateur de pertinence avec un seuil est accompagné d'une étape de comparaison de l'évolution des w indicateurs de pertinence des autres caméras, pour tenir compte de cette évolution dans la décision entre la poursuite du suivi et l'abandon, et décider s'il y a lieu de transmettre aux autres caméras du réseau ses données représentatives de la statistique suffisante déterminée par cette caméra, cette transmission déclenchant la réitération de l'étape de compétition entre 15 les caméras pour former un nouvel ensemble lorsque l'indicateur de pertinence de toutes les caméras croise le seuil. Selon une autre particularité, l'étape de suivi comporte, à chaque instant, une itération d'une étape de prédiction de la (ou des) position(s) de la (ou des) cible(s) à l'instant suivant. 20 Selon une autre particularité, l'étape d'estimation grâce à l'algorithme de filtrage variationnel repose sur une utilisation d'un modèle, dit de transition, reposant notamment sur une corrélation temporelle d'une trajectoire supposée de la cible d'un instant à l'autre. Selon une autre particularité, les données représentatives de 25 statistiques suffisantes en termes temporel sont représentatives d'une moyenne et une covariance de la moyenne aléatoire de la position estimée de la cible. Selon une autre particularité, l'étape de suivi, par filtrage variationnel, à l'instant, lorsque plusieurs caméras sont activées, est implémentée d'une 30 manière collaborative en échangeant des données représentatives de statistiques suffisantes en termes spatial entre les caméras, en plus de celles en termes temporel. La présente invention a également pour but de proposer un système de localisation de cible par un réseau de capteurs permettant de pallier au 5 moins certains inconvénients de l'art antérieur. Ce but est atteint par un système de suivi d'au moins une cible par un réseau de caméras intelligentes de localisations géographiques connues, comportant chacune des moyens de traitement de données, des moyens d'acquisition d'images et des moyens de communication, le réseau de io caméras couvrant au moins une zone géographique, dite région, caractérisé en ce que les moyens de traitement de données implémentent au moins un algorithme pour la localisation de cible(s) par la mise en oeuvre du procédé selon l'invention. Selon une autre particularité, un algorithme (AF) utilisé est basé sur un 15 filtre variationnel permettant de minimiser les données échangées entre les caméras pour le suivi à une moyenne et une covariance. Selon une autre particularité, au moins une image est acquise au cours du suivi par au moins une des caméras, sélectionnée en fonction de sa position par rapport aux coordonnées et/ou à la trajectoire de la cible. 20 Selon une autre particularité, ladite image, acquise par au moins une caméra sélectionnée pour sa position, est stockée dans des moyens de mémorisation de cette même caméra. Selon une autre particularité, le système comporte au moins un dispositif de centralisation comportant des moyens de communication avec 25 les caméras du système et des moyens de mémorisation et/ou des moyens d'affichage pour, respectivement, le stockage et/ou l'affichage, de données relatives au suivi et/ou à ladite image acquise, transmises par les caméras. Selon une autre particularité, le dispositif de centralisation comporte des moyens de saisie permettant à un opérateur de vérifier le suivi de la 30 cible, à partir des données transmises par les caméras et affichées sur ledit dispositif et, le cas échéant, d'alerter un service compétent via les moyens de communication dudit dispositif. Un autre but de la présente invention est de proposer un dispositif permettant la mise en oeuvre de l'invention en coopération avec d'autres 5 dispositifs du même type. Ce but est atteint par une caméra intelligente, de localisation géographique connue, couvrant au moins une zone géographique, et comportant des moyens de traitement de données, des moyens d'acquisition d'images et des moyens de communication, caractérisée en ce que les io moyens de traitement de données implémentent au moins un algorithme pour la localisation de cible(s) par la mise en oeuvre du procédé selon l'invention. D'autres particularités et avantages de la présente invention 15 apparaîtront plus clairement à la lecture de la description ci-après, faite en référence aux dessins annexés, dans lesquels : la figure 1 représente un mode de réalisation du système de localisation selon l'invention suivant une cible au cours du temps, avec un grossissement d'un capteur du réseau, 20 la figure 2 représente un mode de réalisation du procédé de localisation selon l'invention, la figure 3 représente un modèle d'état dynamique dans le cas de 2 caméras implémentant en même temps le filtre variationnel. La présente invention concerne un système et un procédé de suivi 25 d'au moins une cible par un réseau de caméras intelligentes telles que définies précédemment. Ces caméras (S) intelligentes sont de localisations géographiques connues et comportent chacune des moyens (Si) de traitement de données mettant en oeuvre au moins un algorithme (AS, AD, AF) pour le suivi de cible(s), des moyens (S2) d'acquisition d'images et des 30 moyens (S21) de communication. Le réseau de caméras (S) permet ainsi de 2944630 io couvrir au moins une zone géographique, dite région (Z), dans laquelle le traitement collaboratif réalisé par le réseau de caméras permet une surveillance efficace à faible coûts, notamment avec des caméras à ressources de calcul et de puissance limitées. Les moyens de s communication pourront être des moyens filaire ou sans fil. De préférence, l'invention sera mise en oeuvre dans un réseau de caméras autonomes (i.e., ne nécessitant pas de système de niveau supérieur) qui implémentent l'invention de façon collaborative. Les moyens de traitement pourront être reconfigurables en fonction de l'évolution de la population de caméras. io Le procédé comporte une détection (50) d'au moins une cible (X) dans la région (Z), par au moins une caméra (S) du réseau, grâce à au moins un algorithme (AD) de détection puis, pour chaque instant (t), une itération d'au moins une étape de suivi (55) de la cible (X) par au moins une caméra, dite active , grâce à au moins un algorithme (AF) de filtrage variationnel basé sur is un filtre variationnel, par estimation (551) de la position de la cible (X). Le système comporte les caméras en réseau et les moyens (Si) de traitement de données implémentent au moins un algorithme (AS, AD, AF) pour la localisation de cible(s) par la mise en oeuvre du procédé selon l'invention. La figure 1 représente un exemple de réalisation d'un tel système. 20 La figure 2 représente un exemple de réalisation du procédé. Dans ce mode de réalisation, l'étape de détection (50) d'au moins une cible (X) présente dans la région (Z), à un instant initial, déclenche le suivi (55) de la cible par toutes les caméras ayant détecté la cible (X), puis une étape de compétition (52) entre les caméras, en fonction de l'indicateur (J) de 25 pertinence déterminé, pour sélectionner les plus pertinentes et former un ensemble (I) de caméras, dites actives, en charge du suivi (55) à l'instant (t) donné. L'étape de suivi (55) à un instant (t) donné, comporte également une étape de détermination (552) de données (SS) représentatives d'une statistique suffisante en termes temporel pour poursuivre le suivi de la cible 30 (X) à l'instant (t+1) suivant. L'étape de suivi (55) à un instant (t) donné, Il comporte également une étape de détermination (553) d'un indicateur (J) de pertinence du traitement réalisé, grâce à au moins un algorithme (AS) de sélection. L'étape de détermination (553) d'un indicateur (J) de pertinence du traitement réalisé déclenche une étape de comparaison (54), par chaque caméra active à un instant (t) donné, de l'indicateur (J) de pertinence avec un seuil déterminé dans l'algorithme (AS) de sélection permettant à la caméra, en fonction du résultat de cette comparaison, de poursuivre le suivi (55) ou de l'abandonner en transmettant (56) aux autres caméras (S) du réseau ses données (SS) représentatives de la statistique suffisante en termes temporel io déterminée par cette caméraL'étape de comparaison (54), par chaque caméra active à un instant (t) donné, de son indicateur (J) de pertinence avec un seuil est, dans certains modes de réalisation, accompagnée d'une étape de comparaison (541) de l'évolution des indicateurs (J) de pertinence des autres caméras, pour tenir compte de cette évolution dans la décision 15 entre la poursuite du suivi (55) et l'abandon. Par exemple, lorsque l'indicateur (J) de pertinence d'une caméra active décroît en dessous d'un seuil alors que celui des autres caméras reste supérieur au seuil, la caméra abandonne le suivi de la cible sans déclencher d'alerte dans le réseau. Par contre, lorsque le critère (J) décroît pour toutes les caméras actives, une alerte est 20 diffusée dans le réseau afin de constituer un nouvel ensemble de caméras pertinentes. Ainsi, lorsque l'étape de comparaison (541) de l'évolution des indicateurs (J) des autres caméras se traduit par le fait que l'indicateur décroit pour plusieurs caméras, la transmission (56) des données (SS) représentatives de la statistique suffisante en termes temporel déclenche la 25 réitération de l'étape de compétition (52) entre les caméras pour former un nouvel ensemble actif. Lorsque cet ensemble se construit, les caméras qui étaient actives abandonnent le suivi et passent la main pour que d'autres caméras qui seraient plus aptes à poursuivre la cible s'activent et réalisent le suivi. Dans le cas contraire, si aucune caméra n'est capable d'avoir un 30 indicateur (critère) (J) de pertinence supérieur au seuil, les caméras n'abandonnent pas le suivi. L'étape de compétition (52) lancée lorsque l'étape de comparaison (541) de l'évolution des indicateurs (J) a déterminé que tous les indicateurs (J) décroissaient tient donc compte des indicateurs (J) de toutes les caméras (les caméras actives qui sont susceptibles de se désactiver et les caméras inactives qui sont susceptibles de s'activer), de façon à conserver les caméras les plus pertinentes. Dans certains modes de réalisation, l'étape de suivi (55) comporte, à chaque instant (t), une itération d'une étape de prédiction de la (ou des) position(s) de la (ou des) cible(s) à l'instant suivant. Cette prédiction est permise par une estimation de la trajectoire (T) de la cible (X). Comme détaillé ci-après, l'étape d'estimation (551) grâce à l'algorithme (AF) de w filtrage variationnel repose sur une utilisation d'un modèle (MT), dit de transition, reposant notamment sur une corrélation temporelle d'une trajectoire (T) supposée de la cible (X) d'un instant à l'autre. De façon particulièrement avantageuse, comme détaillé ci-après, les données (SS) représentatives de statistiques suffisantes en termes temporel sont 15 représentatives d'une moyenne et une covariance de la position estimée de la cible (X). Cette prédiction de la position de la cible peut donc comporter au moins une étape de détermination (552) de la statistique suffisante en termes temporel pour permettre de poursuivre le suivi. Ainsi, les caméras peuvent ne s'envoyer entre elles que des données représentatives de cette 20 information pertinente temporellement, de façon à économiser les transmissions de données et donc l'énergie consommée. Dans le cas de plusieurs caméras activées en même temps pour réaliser un filtrage collaboratif, l'étape de suivi (55), par filtrage variationnel, à l'instant (t), est implémentée d'une manière collaborative en échangeant des 25 données (SS) représentatives de statistiques suffisantes en termes spatial entre les caméras, en plus de celles en termes temporel. En effet, dans le cas de plusieurs caméras activées en même temps, elles pourront également s'échanger des données représentatives de statistiques suffisantes en termes spatial, telles que la distribution d'une position x,5 de la cible (X) dans l'image yi issue de chaque caméra (S) collaborant à un instant (t) donné, comme expliqué ci-après. La figure 2 illustre la séquence suivante : 1. Détection/classification (50) d'objets à suivre (cible X) à l'instant t=0. 2. Déclenchement du suivi (55) par les caméras (S) ayant détecté la cible. Compétition (52) entre les caméras de l'ensemble en fonction 3. lo de l'indicateur (J) détaillé ci-après (critère informationnel) pour la sélection d'un ensemble lt réduit de caméras actives en charge du suivi de la cible. 4. Suivi (55) de la cible par exécution de l'algorithme (AF) variationnel collaboratif, avec : (a) Estimation (551) de la position de la cible (X) avec un intervalle de confiance. 15 (b) Détermination (552) d'au moins une statistique suffisante (SS) pour poursuivre le tracking à l'instant suivant. (c) Détermination (553) d'un indicateur (J) de pertinence du traitement réalisé. 5. Comparaison (54) : Si l'indicateur calculé à l'étape précédente est 20 supérieur à un seuil fixé, la caméra poursuit le suivi, sinon, deux cas peuvent se présenter : a) Les indicateurs de toutes les caméras actives descendent en dessous du seuil fixé. Une alerte est diffusée dans le réseau pour former un nouvel ensemble de caméras actives. Si cet ensemble est 25 formé, la statistique suffisante est communiquée et le procédé retourne au suivi (points 2 et 3 ci-dessus) pour remettre en compétition les caméras. b) Au moins une caméra de l'ensemble actif possède un indicateur supérieur au seuil. La(ou les) caméra(s) dont l'indicateur est passé 30 sous le seuil abandonne(nt) alors le suivi sans déclencher d'alerte. La présente invention propose donc, dans un mode de réalisation préféré, un système décentralisé et coopératif pour la détection/classification d'intrusion et le suivi d'objets mobiles à l'aide d'un réseau de caméras autonomes, miniatures et sans fil. Ce mode distribué présente l'avantage d'être particulièrement robuste aux attaques extérieures et à la défaillance de caméras puisqu'il est prévu que la perte de composants ne compromette pas l'efficacité du réseau dans son ensemble. La technique proposée repose sur une approche variationnelle s'accommodant des contraintes de communication en termes de débit et de puissance, tout en assurant un traitement robuste par rapport au bruit et au changement brusque de trajectoire. Un critère informationnel est proposé afin de définir la pertinence du traitement réalisé par une caméra donnée (indicateur ou critère J de pertinence détaillé plus loin). En se basant sur ce critère de pertinence, un ensemble limité de caméras est sélectionné pour implémenter l'algorithme de 1s suivi d'objets, réduisant ainsi davantage la consommation d'énergie. A chaque instant, les caméras activées d'une manière automatique exécutent l'algorithme de suivi (� tracking �) d'une manière collaborative. En plus, la communication entre 2 caméras en charge de la mise à jour de la distribution de filtrage se trouve limitée à l'envoi des paramètres d'une seule gaussienne 20 (une moyenne et une covariance). Ainsi, les approches classiques consistant à mettre à jour dans un premier temps les densités de probabilité et à les approximer dans un deuxième temps n'est plus nécessaire. Le protocole global de tracking collaboratif est fournit par l'algorithme (AF) de filtrage et repose sur le filtrage variationnel décrit ci-après. 25 La figure 1 illustre un exemple de fonctionnement d'un exemple de réseau de caméras sans fil pour la détection d'intrusion et le tracking d'une personne en mouvement : • Période 1 : détection/classification de l'intrusion à l'instant initial. • Période 2 : suivi de la personne par 3 caméras (S', S2 et S3) 30 d'une manière collaborative. • Période 3 : S' et S2 détectent automatiquement la non pertinence de leurs images, elles diffusent les statistiques suffisantes et les caméras S3, S4 et S5 s'auto-activent pour le suivi coopératif de la personne en mouvement. • Période 4 : ce sont S4, S6 et S7 qui prennent la relève pour le tracking de la personne. La figure 1 montre également un grossissement d'une caméra (S, en l'occurrence la caméra S2 sur la figure 1) pour faire apparaître les moyens (notamment S1, S2 et S21) qu'elle comporte. lo On parle ici de filtrage variationnel car le filtrage bayésien a toujours pour but de calculer la probabilité d'une inconnue (ici la position de la cible) à partir de la connaissance de données. Ici, l'algorithme (AF) de filtrage variationnel repose sur un calcul variationnel dans lequel on dérive par une fonction car on dispose d'un critère dépendant d'une fonction (et non d'un 15 vecteur) et on cherche la fonction qui permet de minimiser le critère. L'algorithme (AF) de filtrage variationnel est basé sur un filtre variationnel fournissant une estimation (551) de la position de la cible (X). La prise en compte de modèles d'erreurs sur les statistiques échangées dans le traitement local au niveau de chaque noeud (chaque 20 caméra (S) intelligente) représente une stratégie intéressante pour assurer un traitement efficace et robuste au niveau global du réseau. D'un point de vue méthodologique, l'approche variationnelle développée permet une prise en compte implicite de la propagation des erreurs d'approximation en mettant à jour les formes approximées des densités de probabilité dans un cadre non 25 paramétrique. Le principe de la méthode variationnelle consiste à explorer tout l'espace d'état, en approximant la densité de probabilité par des fonctionnelles plus simples. De plus, la modélisation de la dynamique de l'état caché par des densités à queues lourdes permet la détection et le suivi du système surveillé dans les cas difficiles comme par exemple un 30 changement brusque de trajectoire. En effet, l'utilisation d'un simple modèle de transition gaussien dans les systèmes classiques n'autorise pas l'éventualité d'un saut de trajectoire. Par contre, l'utilisation de densités à queues lourdes autorise la réalisation d'évènements rares de changement de trajectoire (T), comme un changement rapide de direction ou de vitesse par exemple. En fait, la dynamique de l'état du système xt est décrite par un modèle de mélange continu de gaussiennes (mean-scale mixture). Selon ce modèle, l'état caché xt E Rnx suit une distribution gaussienne de moyenne aléatoire �t et de matrice de précision aléatoire a,t. La moyenne suit une marche aléatoire gaussienne, traduisant la corrélation temporelle de la trajectoire de l'état caché du système. La matrice de précision suit une loi W de Wishart : ù `(xclfuc, ) où les hyperparamètres 2, 1 et S sont respectivement la matrice de précision de la marche aléatoire, le degré de liberté et la matrice de précision 15 de la distribution de Wishart. On notera que l'expression (1) ci-dessus correspond à un modèle (MT), dit de transition, donnant un a priori sur la trajectoire (T) de la cible. Il convient de noter que l'aspect aléatoire de la moyenne et de la précision induit une distribution a priori marginale dont le comportement des queues 20 peut être ajusté d'une manière simple selon les valeurs des hyperparamètres. De plus, une distribution à queues lourdes permet un suivi efficace de trajectoires présentant des sauts brusques, puisque le mélange de gaussiennes forme une densité de probabilité assez flexible pour ne pas écarter l'éventualité d'un événement rare. 25 La vraisemblance est supposée avoir une forme générale qui est fonction du descripteur choisi, utilisé dans les caméras pour détecter les cibles. Un descripteur est une fonction d'extraction de caractéristiques du signal, comme par exemple un histogramme de couleur, un histogramme de gradient orienté, ou d'autres fonctions plus ou moins complexes connues dans le domaine du traitement de signal. Un descripteur est sensiblement équivalent à un modèle d'observation, c'est-à-dire en particulier une fonction de vraisemblance dans les exemples présentés ici. Cependant, dans le domaine du � tracking � vidéo, le terme descripteur est utilisé car il n'existe pas à proprement parler de modèle d'observation, l'essentiel étant de calculer la vraisemblance. Ici, par exemple, le descripteur peut extraire une io caractéristique d'un rectangle de l'image, contenant l'objet à poursuivre. La vraisemblance d'un rectangle quelconque de l'image à l'instant courant peut être définie comme une fonction décroissante de la distance entre le descripteur de ce rectangle et le descripteur du rectangle contenant l'objet détecté à l'instant initial (appelé aussi descripteur de référence). Par 15 exemple, en utilisant l'histogramme de couleur comme descripteur, la vraisemblance d'un rectangle candidat de l'image à l'instant courant, consiste à calculer l'exponentiel de l'opposé de la distance de bhattacharya entre l'histogramme de couleur de ce rectangle et celui du rectangle de l'image initiale contenant l'objet détecté. 20 Cas 1 : une seule caméra activée à l'instant t II est possible, par exemple en fonction de la configuration de la région (Z), qu'une seule caméra (S) soit activée à l'instant courant (t) pour implémenter le filtrage variationnel. Selon le modèle (MT) de transition, l'état caché augmenté devient cet = (xt, �t, kt). Au lieu d'approcher la distribution de 25 filtrage plat I y,..t) par un ensemble de particules pondérées comme dans le filtrage particulaire connu de l'art antérieur, le principe de l'approche variationnelle en ligne consiste à approcher cette distribution par une autre fonctionnelle plus simple q(at) en minimisant la divergence de Kullback-Leibler par rapport à la vraie distribution de filtrage : DDI (4Iip) f at) log vtiroyt r) {at (2) Par cette minimisation ci-dessus de la divergence de Kullback-Leibler avec les outils du calcul variationnel et en imposant une forme séparable (non paramétrique) q(at) = q(xt)q(�t)q(2k), on obtient la procédure itérative suivante : 4(xt) ae exp(logpOLt, at))q t)q((t) �lit) oc ee0ogKA.t,at��xt�(Ât) (3) �4) oc exp(logP i..t,at))q(xt)q(,t} Ainsi, la mise à jour de chaque fonctionnelle q(at) est implémentée d'une manière itérative. II convient de noter que le calcul de q(at) est lo implémenté d'une manière séquentielle (dans le temps) en se basant uniquement sur la connaissance de q(�t_1). En effet, en tenant en compte la forme séparable de la distribution à l'instant précédent (t-1), la distribution de filtrage s'écrit : P(at IY1:t) oc P(YtI xt)P(xrÀIPt) p(ettIzt-1) 4(ar-1 d t-1 (4) P(Yt Ixt)P(xr.41 4 i Pst IfLt-1) F t-1)d t-1 15 où seule l'intégration par rapport à �t_1 est utilisée grâce à la forme séparable de q(at_1). On se base ici sur la corrélation temporelle de la trajectoire (auto-corrélation) en utilisant la probabilité de la position de la cible 20 à l'instant précédent. La dépendance temporelle est limitée dans la présente invention à la fonctionnelle d'une seule composante. En effet, la mise à jour de la fonctionnelle approximante q(at) est implémentée de manière séquentielle en prenant en compte uniquement la distribution précédente q(�t-1) de la moyenne aléatoire. Dans un contexte décentralisé, la communication entre 2 unités (i.e., � caméras intelligentes � ou � noeuds �) en charge de la mise à jour de la distribution de filtrage se trouve limitée à l'envoi de q(�t.i) qui représente ainsi la statistique suffisante en terme temporel. Ce q(�t.i) représente la connaissance de la trajectoire à l'instant précédent. On notera que dans le cas d'un filtrage particulaire, cette connaissance nécessite une pluralité de particules (et donc une quantité importante de données). De plus, un simple calcul permet de montrer que cette fonctionnelle est une gaussienne et donc que la communication entre deux � noeuds leaders � successifs (= caméras intelligentes actives d'un instant (t-1) précédent à l'instant (t) donné, ou par équivalence, d'un instant (t) donné à l'instant (t+1) suivant) se résume à l'envoi d'une moyenne et d'une covariance. Ainsi, l'approche classique particulaire consistant à mettre à jour dans un premier temps les densités de probabilité et à les approximer dans un deuxième temps n'est plus nécessaire. Ce traitement conjoint des données et de l'approximation des statistiques suffisantes est particulièrement avantageux en termes d'efficacité et de rapidité, mais également en termes de consommation d'énergie puisqu'il suffit de transmettre une moyenne et une covariance entre les caméras intelligentes. Cas 2 : plusieurs caméras activées à l'instant t Dans le cas précédent (1 seule caméra), l'aspect collaboratif se manifeste plus dans la dimension temporelle (changement de caméras et passage de statistiques suffisantes entre deux instants successifs). Dans le présent cas (plusieurs caméras simultanément activées), une solution naïve consiste à choisir une seule caméra (caméra leader) qui reçoit toutes les images envoyées par les autres caméras et qui implémente exactement le filtrage variationnel décrit ci-dessus. Cependant, cette solution est inadmissible puisque la communication d'images entraîne une consommation importante d'énergie. Dans cette invention, on propose un filtrage variationnel distribué sur toutes les caméras sans que les caméras envoient leurs images dans le réseau. Les caméras communiquent uniquement des statistiques suffisantes. Le principe de cette collaboration est basé sur un modèle dynamique de graphe dans lequel la cible possède des états (positions) dans chacune des caméras. Afin d'illustrer cette collaboration d'une manière simple, prenons le cas de 2 caméras S' et S2. La cible possède une position X xi dans l'image y issue de la première caméra S' et une position X dans l'image Y1 issue de la deuxième caméra S2. Entre les deux caméras, une transformation io d'homographie permet de passer de xt à X X. Le modèle dynamique proposé est le suivant : Jv"(ttîl Àù) _ W I - -w, I) (5) 1x 1t`(x I Itt, À ) 15 Cite II,4 Où la dépendance entre les deux filtres variationnels est exprimée via le modèle d'homographie Nlj 11ii4, ). 20 Ce modèle d'homographie lie les moyennes aléatoires de la cible dans les 2 images issues des 2 caméras. Le modèle dynamique peut être représenté comme illustré sur la figure 3. La modélisation de la relation entre les images de la même cible 25 uniquement par la transformation W. entre les moyennes permet 20 25 d'implémenter un filtre variationnel parallèle sans la nécessité d'échanger les images entières yt et yt entre les caméras. En fait, considérons l'état augmenté (t , a) ; Le filtre variationnel proposé consiste à approcher } (at, af ly1..) par la fonctionnelle séparable q(xi)q(dg.)q(xt)q(À. qO , tt), en minimisant leur divergence de Kullback-Leibler. Mise à jour du filtre variationnel Suite à l'étape de prédiction de la position permettant la détermination to (552) de statistiques suffisantes en termes temporel, le filtre met à jour l'estimation de la position. On distingue à nouveau le cas où une seule caméra est active du cas où plusieurs caméras sont actives (2 dans l'exemple ci-dessous). 15 Cas d'un seul filtre (1 seule caméra active) En substituant la distribution de filtrage de l'équation (4) ci-dessus dans l'équation (3) ci-dessus et en tenant compte le modèle de transition (MT) a priori, défini dans l'équation (1), la mise à jour de la distribution séparable q(at) possède la forme suivante : q(xt) cc p(Yt lxt)J(xt l (,zà, (fit)) �lit) ac X( tI t,À ) g(Àt) �ä*(ItI Jt) où les paramètres sont calculés d'une manière itérative selon le schéma suivant : f4 Àr'((Lt}(xt) +2 ' t À.t = (.t) + Àt (6) a ((xtxc) ù p_ * Pt 14-1 .t = (2: + .1 t)( t)T -- (pt)(xt)T -+ (,i,4) + -1 s On peut noter que la moyenne J.tt et la matrice de précision possèdent des distributions connues ayant des espérances mathématiques simples : ("lt) 1 (4t) n*St, (It ,4) = 4-1 + 414T i0 Cependant, la distribution de la composante xt ne possède pas une forme explicite simple. Afin de calculer son espérance mathématique et sa covariance, on fait appel à la technique d'échantillonnage d'importance (Monte Carlo) où des échantillons sont simulés selon la gaussienne 15 3I' x 1(1.4), (At)) et pondérés ensuite avec leurs vraisemblances : J(Xt I (it), (À ), ww=) P(YtIxt (7) La moyenne et la covariance sont ensuite simplement obtenues par des moyennes empiriques : N (i (`) �e wt xt xt i= Notons que, contrairement au filtrage particulaire distribué, la procédure d'échantillonnage de Monte-Carlo, ci-dessus, reste locale au niveau de la caméra. 20 i=1 Cas de plusieurs filtres (plusieurs caméras actives) En se basant sur le modèle dynamique (5) (cas de 2 caméras pour simplifier la présentation), le calcul variationnel se mène de la même façon que précédemment. Les distributions de probabilité séparables de (ale 5 possèdent la forme suivante : p+ tilxDN(xr 1(14),(Àt)) p(3 lxt)N(xc 14 t ), (xr)) 47(41) oc wn.(ÀtI St) (8) �Rt) oc n*(Àt1 St (M,j4) cc N,gc 1 74, E Où le calcul des paramètres des lois de (4,4, l ,1 ) (À ,Àt, C, Î.) ne nécessite que la connaissance des statistiques xt (xÏ xr ), (xt) et (xÎ xt ) qui sont calculées localement dans chaque caméra et constituent des statistiques suffisantes en terme spatial pour les 15 caméras implémentant le filtre. Au moins 2 caméras du réseau pourront alors s'échanger des données (SS) représentatives de ces statistiques (Xt), (xt xt i, (xr ) et {Xt 2 t ) suffisantes en termes spatial, en plus de celles en termes temporel décrites précédemment. Les données (SS) 20 représentatives des statistiques suffisantes pourront donc, selon les cas et au cours du temps comporter des données représentatives au moins des statistiques temporelles telles que 4 t-1), et lorsque plusieurs caméras (S") sont actives en même temps et implémentent le filtre variationnel, des données représentatives des statistiques spatiales telles que 25 (moi ), txt xt Détermination d'un indicateur (J) de pertinence, sélection des, caméras actives : Cette sélection doit reposer sur un critère permettant d'évaluer et de comparer la pertinence des images acquises par la caméra vis-à-vis de l'objectif de tracking. On propose d'utiliser un critère informationnel mesurant la distance entre la densité de probabilité prédite et la densité de probabilité mise à jour tenant compte des données (images) acquises à l'instant courant. Cette distance est mesurée par la divergence de Kullback-Leibler DKL. On obtient ainsi le critère suivant : i0 3(ci) = D ij(pCxtIy1:t I ppr ai(xtIyi:t_i)) (9) Ce calcul (9) du critère (J) de pertinence, faisant intervenir des intégrales inextricables, se base sur un filtrage particulaire. Dans la présente invention, une simplification consiste à calculer le critère à l'instant courant et à se baser sur l'approximation variationnelle. Un calcul variationnel simple 15 montre que la distribution prédictive ppr,,d (xtI yi:t-1) peut être approximée par une gaussienne: Pprad(XtIY1:tù1) Fe Jf(xt; lipredr Brod Le critère (J) calculé en (9) peut ainsi être simplement approché par l'expression suivante : 20 a(c1) (xt)ll4, (xt) arj-1wt}log $(x)/q..d où les échantillons xt` et leurs poids lut` ont déjà été obtenus lors de l'implémentation du filtrage variationnel. (10) Le critère (J) représente l'apport informationnel des images acquises par la caméra. En fait, la distance entre la densité prédite (sans prendre en compte l'image à l'instant t) et la densité mise à jour (en prenant en compte l'image à l'instant t) mesure l'apport de l'image acquise. Si cette distance est s faible, c'est que les données de la caméra ne sont pas utiles pour suivre la cible et que la caméra n'est donc pas pertinente. Ce même critère (J) est aussi utilisé pour classer les caméras selon leurs pertinences et ainsi réaliser le processus de compétition (52) pour ne sélectionner que les caméras aptes à fournir les informations pertinentes pour le suivi (tracking). io Plusieurs aspects fonctionnels décrits dans la présente description sont désignés comme étant supportés par des � moyens de traitement � utilisant des algorithmes. On comprendra notamment à la lecture de la présente demande que les composants de la présente invention, comme généralement décrits et illustrés dans les figures, peuvent être arrangés et is conçus selon une grande variété de configurations différentes. Ainsi, la description de la présente invention et les figures afférentes ne sont pas prévues pour limiter la portée de l'invention mais représentent simplement des modes de réalisation choisis. Par exemple, les moyens de traitement peuvent comporter des ressources informatiques et/ou au moins un circuit 20 électronique, tel qu'un circuit intégré par exemple et/ou par d'autre types d'arrangement de composants, tels que par exemple des semi-conducteurs, des portes logiques, des transistors, un ou des processeur(s), ou d'autres composants discrets. De tels moyens de traitement peuvent également supporter une ou plusieurs application(s) logicielle(s) ou portion(s) de code 25 exécutable(s) au sein d'au moins un environnement logiciel pour la mise en oeuvre des fonctionnalités décrites ici. Les fonctionnalités sont décrites en référence à des algorithmes pour illustrer que des moyens de traitement emploieront des moyens fonctionnels qui correspondent à des algorithmes de traitement, qui peuvent en fait être implémentés par exemple sous la 30 forme d'instructions de code exécutable. Par exemple, les capteurs pourront comporter des moyens de mémorisation stockant au moins des données représentatives des algorithmes mais il est évident que, les capteurs pouvant être munis de moyens de communication, l'ensemble des données nécessaires à la mise en oeuvre de l'invention n'a pas à être nécessairement stocké dans les capteurs et peuvent n'être présentes que sous forme volatile et que les moyens de traitement pourront utiliser des données représentatives d'algorithmes ou de résultats de traitements basés sur ces algorithmes, en provenance d'une source extérieure, bien que la présente invention permet justement de ne pas nécessiter ce type d'agencement puisqu'elle réduit la puissance de calcul nécessaire et les coûts en termes de io traitement de données et de communication, ce qui la rend particulièrement adaptée à des réseaux de capteurs isolés à ressources énergétiques limitées et peu ou pas renouvelables. On comprend donc que l'invention est de préférence implémentée sous la forme de caméras intelligentes comportant de l'électronique embarquée pour réaliser les calculs et qu'elles ne 15 nécessitent pas de système central car elles forment un réseau autonome. Cependant, il n'est pas nécessaire que ce réseau autonome soit complètement indépendant d'un système central. Certains modes de réalisation prévoiront des communications vers au moins un dispositif de centralisation, comme détaillé ci-après. 20 De plus, un ou plusieurs bloc(s) physique(s) ou logique(s) d'instructions machine peuvent, par exemple, être organisés en objet, procédé, ou fonction. De plus, les routines et instructions utilisées par ces moyens de traitement n'ont pas besoin d'être physiquement localisés ensemble, mais peuvent comporter des instructions disparates stockées dans différents 25 endroits qui, une fois réunis fonctionnellement et logiquement ensemble, forment l'algorithme mis en oeuvre par des moyens de traitement tel que décrit ici, pour réaliser la fonction indiquée pour l'algorithme. Une instruction simple de code exécutable, ou une pluralité d'instructions, peut en fait être distribuée parmi plusieurs différents segments de code ou parmi différents 30 programmes et stockée dans plusieurs blocs de mémoires. De même, des données opérationnelles peuvent être identifiées et illustrées dans des moyens de traitement, et peuvent être incorporées sous n'importe quelle forme appropriée et être organisées dans n'importe quel type approprié de structure de données. Les données opérationnelles peuvent être rassemblées ou peuvent être réparties sur différents endroits incluant différents dispositifs de stockage finis, et peuvent exister, au moins partiellement, simplement en tant que signaux électroniques sur un système ou un réseau. On désigne parfois ici le dispositif comme comportant des moyens de traitement dans certains modes de réalisation, mais l'homme de métier comprendra qu'il peut en fait être associé à de tels moyens ou les inclure dans sa structure, bien qu'il soit dans le présent cas plus avantageux io qu'il les inclue dans sa structure puisque les traitements qu'il réalise permettent de minimiser la quantité de données qui doivent transiter via les moyens de communication. Le dispositif comporte des moyens de traitement de données permettant de réaliser les fonctions décrites et pourra donc comporter (ou être associé à) des circuits spécifiques réalisant ces fonctions is ou comporter (ou être associé à), d'une manière générale, des ressources informatiques permettant d'exécuter des instructions remplissant les fonctions décrites précédemment. L'homme de métier comprendra que de nombreuses variantes de réalisation sont possibles en plus des variantes de réseau autonome de caméras à électronique embarquée permettant de 20 réaliser toutes les fonctions décrites dans la présente demande qui sont les plus avantageuses pour une pluralité de raisons déjà mentionnées. L'invention peut avantageusement être implémentée dans un réseau de caméras ayant des ressources et donc un coût de production limités, grâce à la rapidité et la simplification permises par les algorithmes décrits ici. Comme 25 mentionné précédemment, le réseau de caméras intelligentes selon l'invention est dit autonome car dans les modes de réalisation préférés, ces caméras embarquent des moyens de traitement et de communication en plus des moyens d'acquisition d'images et coopèrent en parfaite autonomie pour réaliser le suivi. De plus, des moyens d'alimentation en énergie peuvent être 30 inclus dans ces caméras (comme des batteries par exemple) de façon à éviter leur alimentation par un réseau d'alimentation en électricité. Cependant, on comprendra que chacune des caméras de ce réseau peut communiquer avec au moins un dispositif, dit de centralisation, qui pourra centraliser au moins une partie des données traitées. Par exemple un tel dispositif (ou système) pourra consister ou comporter au moins terminal comprenant des moyens de communication et des moyens de mémorisation, et éventuellement des moyens de traitement de données. Ce terminal pourra par exemple être portable (tel qu'un ordinateur portable ou tout type de terminal, même à puissance de calcul plus limitée comme un � PDA �, un � smartphone � ou un terminal dédié). Ainsi, les caméras pourront envoyer à ce dispositif de centralisation au moins une partie de données qu'elles ont traitées (données des images, données relatives au suivi, etc...) pour leur archivage dans les moyens de mémorisation de ce dispositif de centralisation. De même, le dispositif de centralisation pourra comporter au moins un terminal permettant à un opérateur de suivre le résultat du traitement réalisé par le réseau de caméra ou de suivre au moins une partie des images acquises, par exemple choisies pendant le suivi. Par exemple, un affichage de la trajectoire et/ou des caméras activées au cours du temps et/ou d'au moins une image acquise (par exemple par une caméra sélectionnée sur la base de sa localisation par rapport à la cible, comme expliqué ci-après) pourra être réalisé sur un tel terminal. De même, le réseau pourra avoir été configuré pour transmettre une alerte à un service approprié (sécurité, police, etc.) et le dispositif de centralisation pourra alors simplement comporter des moyens d'avertir les personnes concernées par l'alerte. Dans un autre exemple, le dispositif de centralisation comporte des moyens de traitement permettant de traiter les données reçues du réseau de caméras et de gérer divers affichage à présenter à un opérateur sur un dispositif d'affichage. Une interface graphique utilisateur et des moyens de saisie (clavier, souris, écran tactile, etc.) du dispositif de centralisation permettront à l'opérateur d'interagir avec le dispositif et contrôler par exemple les données que les caméras du réseau envoient vers le dispositif de centralisation. Ainsi, un affichage, par exemple en temps réel, permet à un opérateur de vérifier et confirmer l'alerte, par exemple via un terminal portable, par exemple en transmettant l'alerte aux services concernés. Par exemple, une cible est suivie par le réseau et l'opérateur reçoit au moins une image d'au moins une des caméras lui montrant la cible. Dans une variante, l'opérateur a alors le choix de valider au moins une image, par exemple pour qu'elle soit stockée dans les moyens de mémorisation du dispositif de centralisation. Dans d'autres variantes, le réseau de caméras sera configuré pour qu'au moins une des caméras pertinentes pendant le suivi garde, dans des moyens de mémorisation embarqués (par exemple une mémoire flash, nécessitant peu d'énergie), au moins une image de la cible suivie. En variante, cette (ou ces image(s) sera (ou seront) stockée(s) dans le dispositif io (ou système ou terminal) de centralisation. Dans certains modes de réalisation, que le réseau soit associé ou non à un dispositif de centralisation, le réseau de caméras intelligentes pourra être configuré pour la prise de vue de la cible par au moins une des caméras réalisant le suivi à un instant donné, en se basant sur la trajectoire (T) estimée de la cible (décrite 15 précédemment). Ainsi, par exemple, grâce à la connaissance des coordonnées et/ou de la trajectoire estimées de la cible, le réseau de caméras dans lequel la position d'au moins certaines des caméras est connue peut décider de celle(s) qui est (ou sont) la (ou les) mieux placée(s) pour faire une prise de vue de la cible (une photo ou une vidéo, par exemple 20 de courte durée). Dans une variante, les coordonnées et/ou la trajectoire pourront également être utilisées pour sélectionner une zone utile dans laquelle se trouve la cible au sein de l'ensemble de la vue captée par la (ou les) caméra(s) sélectionnée(s) pour la prise de vue. On minimise ainsi les données à stocker et/ou à transmettre tout en garantissant que la cible est 25 présente et sans dégrader la qualité de l'image. Pour minimiser davantage, la résolution pourra également être réduite par la caméra. Dans une variante, la prise de vue réalisée pourra être transmise à un dispositif de centralisation pour affichage à un opérateur qui valide l'enregistrement de la prise de vue, par exemple en fonction de sa pertinence (par exemple pour éviter de 30 stocker des images d'animaux qui se seraient introduits dans les lieux surveillés et qui auraient déclenché le suivi et ces prises de vues). On comprend de ce qui précède que le réseau de caméras selon l'invention permet de nombreuses utilisations connues dans le domaine de la surveillance (alerte à un service, envoi d'image) mais permet également de nombreuses fonctionnalités particulièrement avantageuses par rapport aux systèmes de surveillance classiques. En particulier, l'invention permet de faire des prises de vues qui peuvent être conservées mais permet d'en limiter le nombre si on le souhaite et de limiter les quantités de données qui transitent dans le réseau au cours du suivi, et même lors de prises de vues des cibles suivies (en choisissant au moins une caméra placée d'une io manière optimale et/ou en choisissant une zone utile pour la prise de vue, etc.). On comprend également à la lecture de la présente demande que l'invention peut donc concerner au moins une caméra intelligente, de localisation géographique connue et couvrant au moins une zone 15 géographique, comportant des moyens de traitement de données, des moyens d'acquisition d'images et des moyens de communication, caractérisée en ce que les moyens de traitement de données implémentent au moins un algorithme pour la localisation de cible(s) par la mise en oeuvre de l'invention, en particulier par filtrage variationnel. Une telle caméra 20 intelligente est de préférence destinée à être utilisée en collaboration avec d'autres caméras du même type, de manière à former un réseau comme décrit précédemment couvrant une région déterminée. Enfin, les équations détaillées ici sont une forme d'expression particulièrement adaptée à la mise en oeuvre de l'invention, mais l'homme de 25 métier appréciera les adaptations possibles de la formulation mathématique pour obtenir les mêmes fonctions et avantages que ceux décrits ici pour les algorithmes. De façon particulièrement avantageuse, les expressions mathématiques fournies ici permettent aux algorithmes (notamment grâce aux simplifications et approximations réalisées) d'être exécutés très 30 rapidement en nécessitant peu de ressources (de calcul, et donc d'énergie). Dans certains modes de réalisation, les algorithmes mis en oeuvre (implémentés dans le réseau de caméras et/ou pour la mise en oeuvre du procédé) reposeront donc sur les calculs et équations détaillés ici qui sont particulièrement adaptées aux buts de limiter les ressources de calculs et énergétiques des caméras intelligentes du réseau (et/ou des capacités de transmission des moyens de communication). D'une manière générale, les divers modes de réalisation, variantes et exemples décrits ici, notamment pour des caractéristiques techniques particulières de l'invention peuvent être combiné(e)s ensemble à moins que l'inverse ne soit expressément mentionné dans la présente demande ou qu'ils (ou elles) ne soient incompatible ou que la combinaison ne fonctionne Io pas. D'autre part, il doit être évident pour les personnes versées dans l'art que la présente invention permet des modes de réalisation sous de nombreuses autres formes spécifiques sans l'éloigner du domaine d'application de l'invention comme revendiqué. Par conséquent, les présents modes de réalisation doivent être considérés à titre d'illustration, mais 15 peuvent être modifiés dans le domaine défini par la portée des revendications jointes, et l'invention ne doit pas être limitée aux détails donnés ci-dessus. REVENDICATIONS1. Procédé de suivi d'au moins une cible (X) par un réseau de caméras (S) intelligentes de localisations géographiques connues, comportant chacune des moyens (Si) de traitement de données mettant en oeuvre au moins un algorithme (AS, AD, AF) pour le suivi de cible(s), des moyens (S2) d'acquisition d'images et des moyens (S21) de communication, le réseau de caméras (S) couvrant au moins une zone géographique, dite région (Z), caractérisé en ce qu'il comporte une détection (50) d'au moins io une cible (X) dans la région (Z), par au moins une caméra (S) du réseau, grâce à au moins un algorithme (AD) de détection puis, pour chaque instant (t), une itération d'au moins une étape de suivi (55) de la cible (X) par au moins une caméra, dite active , grâce à au moins un algorithme (AF) de filtrage variationnel basé sur un filtre variationnel, par estimation (551) de la 15 position de la cible (X). 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'étape de suivi (55) à un instant (t) donné, comporte également une étape de détermination (552) de données (SS) représentatives d'une statistique suffisante en termes temporel pour poursuivre le suivi de la cible (X) à 20 l'instant (t+1) suivant. 3. Procédé selon une des revendications 1 et 2, caractérisé en ce que l'étape de suivi (55) à un instant (t) donné, comporte également une étape de détermination (553) d'un indicateur (J) de pertinence du traitement réalisé, grâce à au moins un algorithme (AS) de sélection. 25 4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que l'étape de détection (50) d'au moins une cible (X) présente dans la région (Z), à un instant initial, déclenche le suivi (55) de la cible par toutes les caméras ayant détecté la cible (X), puis une étape de compétition (52) entre les caméras, en fonction de l'indicateur (J) de pertinence déterminé, pour sélectionner les 2944630 33 plus pertinentes et former un ensemble (I) de caméras, dites actives en charge du suivi (55) à l'instant (t) donné. 5. Procédé selon une des revendications 3 et 4, caractérisé en ce que l'étape de détermination (553) d'un indicateur (J) de pertinence du traitement 5 réalisé déclenche une étape de comparaison (54), par chaque caméra active à un instant (t) donné, de l'indicateur (J) de pertinence avec un seuil déterminé dans l'algorithme (AS) de sélection permettant à la caméra, en fonction du résultat de cette comparaison, de poursuivre le suivi (55) ou de l'abandonner. io 6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que l'étape de comparaison (54), par chaque caméra active à un instant (t) donné, de son indicateur (J) de pertinence avec un seuil est accompagné d'une étape de comparaison (541) de l'évolution des indicateurs (J) de pertinence des autres caméras, pour tenir compte de cette évolution dans la décision entre la 15 poursuite du suivi (55) et l'abandon, et décider s'il y a lieu de transmettre (56) aux autres caméras (S) du réseau ses données (SS) représentatives de la statistique suffisante déterminée par cette caméra, cette transmission (56) déclenchant la réitération de l'étape de compétition (52) entre les caméras pour former un nouvel ensemble lorsque l'indicateur (J) de pertinence de 20 toutes les caméras croise le seuil. 7. Procédé selon une des revendications 1 à 6, caractérisé en ce que l'étape de suivi (55) comporte, à chaque instant (t), une itération d'une étape de prédiction (552) de la (ou des) position(s) de la (ou des) cible(s) à l'instant suivant. 25 8. Procédé selon une des revendications 1 à 7, caractérisé en ce que l'étape d'estimation (551) grâce à l'algorithme (AF) de filtrage variationnel repose sur une utilisation d'un modèle (MT), dit de transition, reposant notamment sur une corrélation temporelle d'une trajectoire (T) supposée de la cible (X) d'un instant à l'autre. 9. Procédé selon une des revendications 1 à 8, caractérisé en ce que les données (SS) représentatives de statistiques suffisantes en termes temporel sont représentatives d'une moyenne et une covariance de la moyenne aléatoire de la position estimée de la cible (X). 10. Procédé selon une des revendications 1 à 9, caractérisé en ce que l'étape de suivi (55), par filtrage variationnel, à l'instant (t), lorsque plusieurs caméras sont activées, est implémentée d'une manière collaborative en échangeant des données (SS) représentatives de statistiques suffisantes en termes spatial entre les caméras, en plus de celles en termes temporel. io 11. Système de suivi d'au moins une cible (X) par un réseau de caméras (S) intelligentes de localisations géographiques connues, comportant chacune des moyens (Si) de traitement de données, des moyens (S2) d'acquisition d'images et des moyens (S21) de communication, le réseau de caméras (S) couvrant au moins une zone géographique, dite 15 région (Z), caractérisé en ce que les moyens (Si) de traitement de données implémentent au moins un algorithme (AS, AD, AF) pour la localisation et le suivi de cible(s) par la mise en oeuvre du procédé selon l'une des revendications précédentes. 12. Système selon la revendication 11, caractérisé en ce qu'au moins 20 un algorithme (AF) utilisé est basé sur un filtre variationnel permettant de minimiser les données échangées entre les caméras pour le suivi à une moyenne et une covariance. 13. Système selon l'une des revendications 11 et 12, caractérisé en ce qu'au moins une image est acquise au cours du suivi par au moins une des 25 caméras, sélectionnée en fonction de sa position par rapport aux coordonnées et/ou à la trajectoire de la cible. 14. Système selon la revendication 13, caractérisé en ce que ladite image, acquise par au moins une caméra sélectionnée pour sa position, est stockée dans des moyens de mémorisation de cette même caméra. 15. Système selon l'une des revendications 11 à 14, caractérisé en ce qu'il comporte au moins un dispositif de centralisation comportant des moyens de communication avec les caméras du système et des moyens de mémorisation et/ou des moyens d'affichage pour, respectivement, le stockage et/ou l'affichage, de données relatives au suivi et/ou à ladite image acquise, transmises par les caméras. 16. Système selon la revendication 15, caractérisé en ce que le dispositif de centralisation comporte des moyens de saisie permettant à un opérateur de vérifier le suivi de la cible, à partir des données transmises par ro les caméras et affichées sur ledit dispositif et, le cas échéant, d'alerter un service compétent via les moyens de communication dudit dispositif. 17. Caméra intelligente, de localisation géographique connue, couvrant au moins une zone géographique, et comportant des moyens de traitement de données, des moyens d'acquisition d'images et des moyens de 15 communication, caractérisée en ce que les moyens de traitement de données implémentent au moins un algorithme pour la localisation de cible(s) par la mise en oeuvre du procédé selon une des revendications 1 à 10.