Brevet FR3015093A1 — publié le 20150619

-1- La présente invention concerne le domaine technique de la vidéosurveillance et des procédés de reconnaissance faciale. Il est connu que des systèmes de vidéosurveillance de plus en plus modernes sont utilisés dans des locaux fermés accessibles au public tels que les centres commerciaux, les magasins, les aéroports, ou encore les parkings. Ces systèmes comportent des caméras vidéo, des capteurs de comptage et des mécanismes de traitement d'images. Les systèmes de vidéosurveillance comme le CCTV (Closed-circuit television) sont de plus en plus discrets et invisibles du public. Les caméras sont installées à l'intérieur et l'extérieur des locaux et contiennent des mécanismes de transmission d'images, ce qui permet à un opérateur de visualiser des vidéos des supports de type télévision ou ordinateur. Ces caméras peuvent aussi être utilisées comme capteurs pour le comptage des personnes. Ainsi, les capteurs détectent la présence d'une personne dans le champ de vision de la caméra et réalisent le comptage du nombre de personnes qui sont entrées et sorties du local. Ils comportent des mécanismes de traitement d'images tels que la reconnaissance faciale anonyme pour éviter le double comptage. Cependant, ces dispositifs exigent une capacité de stockage qui doit s'adapter à une éventuelle augmentation du nombre d'informations à travailler, difficilement réalisable avec les moyens de stockage rigides disponibles tels 25 que les disques durs. Ce manque de souplesse entraîne la nécessité de supprimer ou transférer des informations vers d'autres moyens de stockage. De plus, la limitation des capacités de stockage restreint la capture d'image, et notamment, la matière à analyser. L'utilisateur est donc obligé de fixer un nombre arbitraire d'images pouvant être enregistrées et conservées, ce qui ne 30 permet pas de s'adapter à la nature aléatoire de la durée de présence d'une personne dans le champ de vision d'une caméra. - 2 - De plus, ce type d'infrastructure ne propose pas non plus de procédé d'analyse et de contrôle du flux d'entrées et de sorties des personnes permettant la génération des données statistiques ainsi que des alertes. Ce genre d'analyses est de plus en plus utilisé pour connaître des informations 5 relatives au temps de présence de la personne à l'intérieur, si la capacité maximale du local est atteinte, le temps maximal autorisé de présence de la personne à l'intérieur du local, et combien de personnes peuvent entrer dans le local avant que la capacité maximale du magasin soit atteinte (cette liste n'est pas exhaustive). Ce type d'analyse connaît une forte demande de la part de 10 grandes enseignes de distribution et de responsables d'organisation de systèmes de sécurité. La présente invention a donc pour but de résoudre les problèmes techniques mentionnés ci-dessus, en proposant un système indépendant d'une 15 quelconque restriction du temps d'enregistrement et de place sur un moyen de stockage, ainsi qu'un procédé de contrôle du flux d'entrées et de sorties des personnes qui accèdent à un local fermé donné, par le biais de la génération de données statistiques et d'alertes. 20 DESCRIPTION DE L'INVENTION. La présente invention concerne un procédé de contrôle de flux d'entrées et de sorties de personnes dans des espaces fermés, ainsi qu'un système pour mettre en oeuvre un tel procédé. Le système est composé d'un boîtier contenant au moins une caméra de vidéosurveillance, une carte mère RAM et une carte réseau; d'un réseau de 25 telles caméras installées au minimum par quatre (deux à l'entrée et deux à la sortie); d'une console de supervision utilisée par l'administrateur, et d'une plate-forme en nuage (communément appelée Cloud) synchronisée avec l'ensemble des dispositifs de l'invention grâce à une communication de type Wi-Fi et/ou de type données cellulaires. 30 Ce procédé permet également de générer des données statistiques et des alertes. - 3 - Les dessins annexés illustrent l'invention: La figure 1 représente les différentes composantes du système utiles pour mettre en oeuvre le procédé de contrôle du flux d'entrée et de sortie des 5 personnes dans des espaces fermés: - Un boîtier (1) contenant au moins une caméra de vidéosurveillance (1.1), une carte mère RAM et une carte réseau; 10 - Un réseau de telles caméras (1.1) installées au moins par quatre, deux à l'entrée et deux à la sortie, et reliées entre elles par le biais d'un routeur (1.2); - Une console de supervision utilisée par l'administrateur (2), notamment pour la visualisation des données statistiques (2.1) et d'alertes (2.2); 15 - Une plate-forme en nuage (communément appelée Cloud) (3) synchronisée grâce à une communication Wi-Fi et/ou de données cellulaires (4) avec l'ensemble des dispositifs de l'invention; 20 - Une base de données (5). La figure 2 illustre le diagramme d'état qui représente la première étape (6) du procédé de contrôle de flux d'entrée et de sortie des personnes dans des espaces fermés, selon les sous-étapes suivantes: 25 - la détection de la personne sur un flux vidéo (6.1) - l'envoi du signal de début d'enregistrement (6.2) 30 - la reconnaissance faciale (6.3) - la détection de la même personne (6.4) -4- - l'horodatage (6.5) - l'envoi du signal de fin d'enregistrement (6.6) Le système et le procédé selon l'invention fonctionne de la façon suivante: Les caméras de vidéosurveillance (1.1), installées au minimum par quatre (deux à l'entrée et deux à la sortie de l'espace fermé concerné) sont reliées au routeur (1.2) par une liaison filaire (câble Ethernet) ou par une liaison sans fil (Wi-Fi). Le routeur est quant à lui relié à une borne 3G/4G et/ou à une borne WiFi, et/ou à un modem qui permet la transmission du signal vidéo vers le boîtier (1) et la synchronisation avec la plate-forme Cloud (3) via la communication sans fil Wi-Fi, 3G, 4G (4) pour télécharger ou effectuer une mise à jour de la dernière version de la base de données locale (5). La base de données locale (5) est mise à disposition par l'administration sur la plate-forme Cloud (3). Cette base (5) peut concerner aussi bien les données d'entreprise (informations sur les personnes qui travaillent dans ce local, fichiers clients, entre autres) que des données d'administrations publiques. Une fois la base de donnée locale (5) enregistrée, l'application lancée par la détection de la présence d'une personne dans le champ de vision de la caméra (1.1) est exécutée sur le système d'exploitation du boîtier (1). De cette façon, le système selon l'invention met en oeuvre la première étape (6) du procédé de contrôle de flux d'entrée et de sortie des personnes dans des espaces fermés, selon les sous-étapes suivantes: Les caméras de vidéosurveillance fixes (1.1) filment les images en continu. -5- Lorsqu'une personne passe devant une de ces caméras de vidéosurveillance (1.1), l'application logicielle du dispositif, qui exécute les algorithmes de vision, détecte la présence d'une personne, et envoie un signal de début d'enregistrement (6.2) au boîtier (1). Ensuite, les algorithmes de vision du logiciel réalisent la reconnaissance faciale (6.3) par une comparaison entre l'image récemment enregistrée et les images auparavant présentes sur la base de données locale (5) par points d'intérêts (label) tels que l'ceil, le nez, la bouche, les sourcils, le front, le menton, cette liste n'est pas exhaustive. Une fois la reconnaissance faciale (6.3) réalisée, l'application logicielle du dispositif va détecter sur la séquence vidéo l'existence d'autres images où apparaissent la personne reconnue: il s'agit de la sous-étape de détection de la 15 même personne sur une succession d'images (6.4). La sous-étape suivante concerne l'horodatage (6.5) des images et son croisement avec les informations de la personne reconnue comme le nom, l'adresse, la profession, l'âge, le sexe, entre autres. Ces informations sont 20 également présentes dans la base de données locale (5). Dans l'hypothèse où une personne est détectée mais non reconnue car ni son image ni ses informations ne se trouvent enregistrées auparavant en base de données locale (5), l'apprentissage va donc rendre possible le 25 recensement de cette personne et son ajout sous la base de données locale (5). Dès que la personne quitte le champ de vision de la caméra (1.1), un signal de fin d'enregistrement (6.6) est envoyé au boîtier (1). 30 Ce procédé est appliqué pour chaque personne, chaque fois qu'elle entre dans le champ de vision de chaque caméra de vidéosurveillance (1.1) du réseau. Cette situation peut générer l'envoi d'autant de signaux de début (6.2) - 6 - et fin d'enregistrement (6.6), de façon asynchrone. Ces signaux sont donc référencés de façon à ce qu'un signal de début d'enregistrement (6.2) porte la même référence que le signal de fin (6.6). Cette référence est basée sur le label du visage des personnes, qui est utilisé par la reconnaissance faciale (6.3). Ainsi, il est possible d'enregistrer des séquences vidéos contenant l'intégralité des images relatives au passage d'une personne dans le champ de vision de la caméra (1.1), au lieu d'avoir un nombre d'images fixes en raison d'une restriction du temps d'enregistrement, ce qui résout le problème technique de la capacité de stockage. Pour le problème technique de l'absence de système de génération des données statistiques (2.1) et d'alertes (2.2), le système selon l'invention envoie les images traitées, horodatées et croisées avec les informations de la personne reconnue sur la plate-forme Cloud (3) via une communication sans fil type Wi-Fi ou 3G/4G (4). Sur la plate-forme Cloud (3), des Services type SaaS sont mis à disposition, dont voici une liste d'exemples non limitatifs: Service 1 : Donne la liste de personnes (Y) qui sont passées devant le dispositif (C). Service 2 : Donne l'heure (H) et date (D) auxquelles une personne 25 déterminée (K) est passée devant le dispositif (C). Service 3 : Donne l'intervalle de temps (T) durant lequel une personne déterminée (K) est passée devant le dispositif (C) à l'entrée et le dispositif (C') à la sortie. 30 Service 4 : Donne la liste des personnes (Y) qui ne sont pas passées devant le dispositif (C') à la sortie. -7- Service 5 : Donne le nombre de personnes (V) qui peuvent encore passer devant le dispositif (C) à l'entrée avant l'atteinte de la capacité maximale du local (L). Service 6 : Configuration des alertes (2.2) à envoyer en fonction d'un seuil de passage (F). Les réponses des Services type SaaS sur Cloud (3) sont visualisées par l'utilisateur sous forme de données statistiques (2.1) et d'alertes (2.2) affichées sur la console de supervision utilisée par l'administrateur (2). Sur la console de supervision (2), l'administrateur peut paramétrer le déclenchement des alertes (2.2) sonores et visuelles, selon l'analyse qu'il souhaite obtenir. L'administrateur peut également choisir de stocker les images traitées et horodatées sur le moyen de stockage de la plate-forme Cloud (3).20 REVENDICATIONS: 1) Procédé de contrôle de flux d'entrée et de sortie des personnes dans des espaces fermés, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes: a) l'étape de téléchargement d'une base de données locale (5), via une communication sans fil Wi-Fi, 3G, 4G (4), sur un boîtier (1) électronique contenant une carte mère RAM, une carte réseau et au moins une caméra de vidéosurveillance (1.1); b) l'étape de début d'enregistrement (6.2) d'images lorsqu'une application logicielle, comportant des algorithmes de vision, exécutée par le boîtier (1), détecte (6.1) la présence d'une personne dans le champ de vision de la caméra de vidéosurveillance (1.1) de telles caméras (1.1) étant installées au minimum par quatre et reliée à un routeur (1.2); 15 c) l'étape de réalisation de la reconnaissance faciale (6.3) par une comparaison entre l'image récemment enregistrée et les images auparavant présentes sur la base de données locale (5); d) l'étape de la détection d'une même personne sur une succession d'images (6.4); 20 e) l'étape de l'horodatage (6.5) des images et de son croisement avec les informations de la personne reconnue comme le nom, l'adresse, la profession, l'âge, le sexe; f) l'étape de fin d'enregistrement (6.6), lorsque la personne quitte le champ de vision de la caméra (1.1). 25 g) l'étape d'envoi des images traitées, horodatées et croisées avec les informations de la personne reconnue sur une plate-forme en nuage, communément appelée Cloud (3) via une communication sans fil type Wi-Fi ou 3G/4G (4). h) l'étape de visualisation des données statistiques (2.1) et d'alertes 30 (2.2) affichées sur la console d'administration (2).- 9 - 2) Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le début d'enregistrement (6.2) et la fin d'enregistrement (6.6) portent la même référence, basée sur le label du visage de la personne utilisé par la reconnaissance faciale (6.3). 3) Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend l'étape d'apprentissage et d'ajout de la personne dans la base de données locale (5) dans l'hypothèse où une personne est détectée mais non reconnue car ni son image ni ses informations ne se trouvent enregistrées auparavant en base de données locale (5). 4) Procédé selon les revendications 1 et 3, caractérisé en ce qu'il comprend l'étape d'ajout des personnes détectées mais non reconnues dans la base de données locale (5). 5) Procédé selon les revendications 1 et 2, caractérisé en ce qu'il comprend l'étape de génération des données statistiques (2.1) et des alertes (2.2) issues des réponses des Services type logiciels en tant que service, communément appelés Software as a Service - SaaS sur la plate-forme en nuage, communément appelée Cloud (3). 6) Procédé selon les revendications 1 et 5, caractérisé en ce qu'il comprend l'étape pour l'administrateur de paramétrer le déclenchement des alertes (2.2) sonores et visuelles sur la console d'administration (2).