Brevet FR3076377A1 — publié le 20190705

Prediction de deplacement et de topologie pour un reseau de cameras. DOMAINE TECHNIQUE La presente invention concerne le domaine de la surveillance en temps reel de 5 site par camera de videosurveillance. Par site surveille par camera de videosurveillance, on entend un site tel qu'une ville ou quartier ou encore un musee, un stade, un immeuble dont un ensemble de cameras de videosurveillance filme des zones du site. Cette technologie peut etre adaptee a un systeme de surveillance utilisant plusieurs cameras avec des champs de vision croises ou non croises c'est-a10 dire comprenant des zones dans le site hors champs de vision des cameras de videosurveillance. L'invention concerne plus particulierement un systeme de surveillance en temps reel de site, notamment des villes ou quartiers, accessible a distance au travers d'un reseau de communication. On notera qu'un tel reseau de communication designe 15 preferentiellement mais non limitativement un reseau informatique Intra- ou Internet. ETAT DE LA TECHNIQUE L'etat de la technique connait déjà des systemes de surveillance, en temps reel et a distance. II est connu aussi notamment des cartes de cameras de videosurveillance du site 20 et des detecteurs pouvant detecter des cibles en mouvement ainsi que des fournisseurs de modele d'apparence pouvant donner une signature a une cible par camera et enregistrer une liste de caracteristiques de la cible. Notamment, it est connu du fournisseur de modele d'apparence de realiser la reconnaissance de cible par le biais d'un reseau de neurones artificiel qui a appris a 25 reconnaitre une cible et lui attribuer une signature par camera ainsi que des parametres appeles aussi attributs. Cette reconnaissance de cible peut permettre a l'operateur de lancer une recherche, sur ('ensemble des cameras de videosurveillance, une reconnaissance de la cible lorsque la cible est sortie d'une zone de surveillance. 2 L'inconvenient est que cette recherche peut etre longue dans le cas d'un grand nombre de cameras mais aussi de la n6cessit6 que la cible soit déjà apparue sur une des cameras de videosurveillance. L'inconvenient de la carte des cameras en outre reside aussi dans la topologie de camera. En effet, une camera peut etre defaillante ou encore si une zone du site est non couverte par les cameras de surveillance, it peut etre difficile de savoir dans le cas au la cible se rend dans cette zone non couverte, sur quelle camera la cible peut reapparaitre. II y a un besoin pour les operateurs d'avoir un systeme plus efficace pour pouvoir suivre une cible afin de pouvoir par exemple intercepter la cible. La presente invention a pour but de pallier les inconvenients de l'etat de la technique en proposant une surveillance en temps-reel d'au moins une cible par le biais d'un reseau de neurones artificiel de prediction apprenant la topologie de camera ainsi que statistiquement les cameras pouvant probablement permettre d'identifier la cible lors d'une sortie d'une zone fill-nee par une camera de surveillance. Pour ce faire, ('invention a pour objet un systeme de surveillance en temps reel comprenant des cameras de videosurveillances, le systeme de surveillance 20 comprenant : - au moins un module de gestion de cameras de surveillance ayant au moins une entrée pour recevoir et une sortie pour envoyer des donnees : d'au moins une identification d'une des cameras realisant une video sur une zone surveillee du site, 25 d'au moins une signature correspondant a une cible mobile detectee sur la video, d'un etat de la cible dans la zone surveillee par la camera pouvant etre : i un etat d'entree dans lequel la cible est rentree sur le champ de vision de la camera, 30 ii un etat de sortie dans lequel la cible est dans une extremite du champ de vision, 3 iii un etat de disparition dans lequel la cible est sortie du champ de vision, de positionnement de la cible dans la zone surveillee, - un reseau de neurones artificiel de prediction de localisation d'une cible dans une zone surveillee par une camera, connecte au module de gestion de camera de 5 surveillance, le reseau de neurones artificiel de prediction comprenant une entrée d'acquisition d'information de cible comprenant des donnees pour prediction comprenant : - d'identification de la camera dans laquelle une cible a 6t6 detectee, - de positionnement de la cible a l'etat de sortie avant le passage a l'etat de i.o disparition, le reseau de neurones artificiel de prediction comprenant une sortie d'au moins une identification d'une camera probable dont la cible sera probablement identifiee et le module de gestion de cameras comprenant une sortie pour transmettre l'au moins une identification de camera probable a un organe d'interface homme machine 15 comprenant un 6cran. Ainsi, l'operateur peut connaitre la camera probable suivante a afficher. Le reseau de neurones artificiel de prediction peut apprendre la topologie de camera et proposer une camera ou une liste de camera dont la cible va apparaitre probablement. Par exemple, le reseau de neurones artificiel de prediction peut apprendre continuellement ou de temps en temps en recevant des cibles leurs positions et les identifications de camera de videosurveillance filmant ces cibles et recevoir ensuite l'identification de la camera sur laquelle la cible a 6t6 detectee permettant ainsi au reseau de neurones artificiel de prediction un apprentissage incrementiel de la topologie du reseau de camera. Selon un mode de realisation, le module de gestion de cameras transmet, au reseau de neurones artificiel de prediction en mode apprentissage incrementiel, les donnees pour predictions ainsi que l'identification d'une camera dans laquelle la cible a r6apparu dans une zone surveillee par la camera apres la disparition de la cible. Cela permet ainsi au reseau de neurones artificiel de prediction d'apprendre et ainsi pouvoir determiner en fonction d'une position d'une cible la camera probable suivante dans laquelle la cible sera detectee. 4 Selon un exemple, le module de gestion de cameras regoit un ensemble de donnees de cible de plusieurs logiciels de poursuite et en ce que le module est apte a faire la correlation, par le biais des signatures, du deplacement d'une cible d'un champ de vision d'une camera a un champ de vision d'une autre camera pour pouvoir 5 transmettre au reseau de neurones artificiel de prediction pour son apprentissage incrementiel. La cible peut avoir une signature par camera. La signature d'une camera et la signature d'une autre camera du merle individu sera assez proche l'une de l'autre pour que le module de gestion de camera puisse faire la correlation entre les deux io cameras et ainsi reconnaitre la cible. Autrement dit, du fait des signatures pour chaque cible sur une image d'une premiere camera puis ensuite de d'autres signatures sur une autre image d'une deuxieme camera etc..., le module de gestion de camera peut faire la correlation entre deux signatures proches pour identifier une merle cible et ainsi du chemin emprunte 15 par la cible entre cette premiere camera et cette deuxieme camera. Ainsi, le module peut utiliser ces donn6es pour realiser un apprentissage incrementiel au reseau de neurones artificiel en lui envoyant au moins : L'identification de la premiere camera, La position a l'etat de sortie ou la derniere position de la cible dans la premiere zo camera, L'identification de la deuxieme camera. Afin d'ameliorer la probabilite, le module peut envoyer en outre : La classe de la cible ou/et, la direction de la cible ou/et la vitesse de la cible. 25 Selon un mode de realisation, le module de gestion de cameras de surveillance regoit en outre des donnees de direction et sens de la cible et en ce que les donnees de cible pour prediction envoyees au reseau de neurones artificiel de prediction comprennent en outre ces donnees de direction a l'etat de sortie. Cela permet d'ameliorer les probabilites que la camera la plus probable identifi6e 30 par le reseau de neurones artificiel de prediction identifie la cible dans son champ de vision. 5 Selon un mode de realisation, le module de gestion de cameras de surveillance regoit en outre des donnees de vitesse de la cible et en ce que les donnees de cible pour prediction envoyees au reseau de neurones artificiel de pr6diction comprennent en outre ces donnees de direction a l'etat de sortie. 5 Cela permet d'ameliorer les probabilites que la camera la plus probable identifi6e par le reseau de neurones artificiel de prediction identifie la cible dans son champ de vision. Selon un mode de realisation, le module de gestion de cameras de surveillance regoit en outre des donnees de classe de la cible et en ce que les donnees de cible lo pour prediction envoyees au reseau de neurones artificiel de pr6diction comprennent en outre ces donnees de classe a l'etat de sortie, la classe de la cible pouvant etre un pieton, un deux roues, un vehicule a quatre roues ou autre. Selon un exemple de ce mode de realisation, la classe du vehicule a quatre roues est sous classifiee en voiture ou en camion. 15 Ainsi, pour un site tel qu'un quartier ou une route, le fait d'apprendre au reseau de neurones artificiel de prediction les chemins probables par cible permet d'ameliorer efficacement les probabilites que la camera la plus probable identifiee par le reseau de neurones artificiel de prediction identifie la cible dans son champ de vision. Selon un mode de realisation, l'etat de la cible dans la zone surveillee par la 20 camera pouvant etre en outre un etat actif dans lequel la cible est dans une zone du champ de vision entouree par la zone de sortie. Autrement dit, la cible apres avoir ete a l'etat nouveau passe a l'etat actif des lors que le logiciel de poursuite a regu la signature de la cible par le fournisseur de module d'apparence et en ce que des lors que la cible rentre dans une zone du champ de 25 vision de la camera qui peut permettre a la cible d'être sur le point de sortir du champ de vision de la camera, la cible passe a l'etat de sortie. Bien entendu, le logiciel de poursuite peut ajouter des zones de sortie au milieu du champ de vision de la camera lorsqu'il detecte une zone de disparition de cible. C'est notamment le cas, par exemple lorsqu'il y a une entrée de tunnel au milieu d'une 30 route. 6 Cela permet a l'operateur de pouvoir avoir des statistiques du chemin que peut emprunter la cible. Ainsi, it est probable d'envoyer des personnes, par exemple la police, intercepter la cible plus rapidement et ainsi eviter une course poursuite. Selon un mode de realisation, le module de gestion de cameras de surveillance 5 est apte a recevoir une requete de demande de prediction d'une cible, et en ce que le reseau de neurones artificiel de prediction peut envoyer a sa sortie une liste d'identifications de cameras par probabilite et en ce que le module de gestion de cameras de surveillance est apte en outre a envoyer a la machine d'interface ('identification de la camera dont la cible est a l'etat actif et une liste ordonnee par io probabilite des identifications de cameras probable possible. La requete de demande de prediction peut etre realise par une selection d'un operateur sur une video d'une camera affich6 sur un 6cran. La requete peut aussi etre realisee par une image de la cible envoyee au module de gestion de camera qui peut interroger le fournisseur de module d'apparence 15 directement pour recevoir une ou des signatures probables de cible filme par une ou des cameras. En outre la requete peut aussi etre une requete d'attributs, par exemple classe = pieton, couleur vetement haut = rouge, couleur cheveux etc... et ainsi selectionner un nombre de cible probable filme par les cameras. 20 Selon un mode de realisation, le module de gestion de cameras de surveillance est apte a ajouter sur une zone de la video dont la cible est identifiee a l'etat actif ou a l'etat de sortie, une video filmee par une camera probable identifiee par le reseau de neurones artificiel de prediction. 25 Selon un mode de realisation, le module de gestion de cameras de surveillance est apte a envoyer une liste de Nceud de camera de surveillance ainsi que le chemin de la cible de la premiere camera ayant identifi6 la cible a la camera la plus probable de la cible et par exemple une autre caracteristique telle que la classe, le poids des chemins entre les cameras. 30 Par exemple, le poids peut etre calcule par classe par camera. 7 Cela permet de connaitre les chemins les plus frequentes pour une classe donnee. Ceci peut permettre au service d'agglomeration d'une ville de connaitre par exemple les routes les plus frequentees et donc celles qui ont potentiellement le plus besoin de maintenance. En outre, cela peut permettre aussi de connaitre le trafic en 5 temps reel. SeIon un mode de realisation, le module de gestion et le reseau de neurone pr6dicteur sont dans un meme ordinateur ou s6par6ment connect6s par un reseau public ou prive ou dans un meme serveur ou des serveurs s6par6s. Le reseau de neurones artificiel utilise est par exemple de type perceptron multicouches a des fin de io classification par exemple MLPCclassifiere de la librairie Scikit Learn ®. Le reseau de neurones de prediction peut etre a apprentissage profond (deep learning). SeIon un mode de realisation, le systeme comprend en outre un ensemble de logiciel de poursuite de cible par camera de surveillance. Les logiciels de poursuite de cible peuvent etre sur un ou plusieurs organes informatiques tel qu'un ordinateur. 15 Le logiciel de poursuite de cible etant apte a suivre la cible et en deduire la direction et la vitesse de la cible, d'identifier l'etat de la cible et d'envoyer au module de gestion de cameras de surveillance les donnees de cible comprenant la direction, la vitesse, la position, l'etat de la cible et la signature de la cible. SeIon un exemple de ce mode de realisation, le systeme comprend en outre un 20 detecteur permettant d'extraire une image de cible de la video, de realiser une reconnaissance d'image pour attribuer la classe de la cible, et d'envoyer a ('ensemble de logiciel de poursuite ('image extraite ainsi que sa classe. Le logiciel de poursuite envoie donc le flux de video au detecteur. SeIon un exemple, le detecteur identifie dans ('image la position de la cible dans 25 le champ de vision. SeIon un autre exemple, c'est le logiciel de poursuite de cible qui permet d'identifier la position de la cible dans le champ de vision. SeIon un exemple de ce mode de realisation, le systeme comprend un fournisseur de module d'apparence permettant : 30 de recevoir ('image extraite par le detecteur ainsi que sa classe, de donner une signature a la cible pour une camera, 8 d'identifier un certain nombre de caracteristiques de la cible tel que la couleur etc... de stocker dans une memoire les caracteristiques et la signature de la cible, 5 et enfin d'envoyer a l'ensemble de logiciel de poursuite la signature correspondant a ('image regue. Selon un exemple de ce mode de realisation, l'ensemble de logiciel de poursuite transmet au module de gestion de cameras de surveillance la signature, la vitesse, la direction, la classe et l'etat de la cible. 10 Selon un exemple de ce mode de realisation, le fournisseur de module d'apparence utilise un composant de reidentification utilisant un reseau de neurone de type RESNET 50 pour realiser ('extraction de signature des cibles detectees et reconnaitre ainsi a partir des caracteristiques de la cible sur une image une signature et en outre identifier et extraire des caracteristiques de la cibles appeles aussi attributs. 15 La signature peut etre representee comme un vecteur de points flottants. Le fournisseur de module d'apparence peut ensuite pour une image de la cible provenant d'une camera recherch6e dans une base de donn6es une similarite avec une signature d'une image precedente d'une autre camera. La recherche de similarite de deux signatures peut etre calculee par la distance cosinus minimal entre deux signatures de 20 deux images de deux differentes cameras. Le fournisseur de module peut par exemple envoyer la derniere signature calculee par exemple avec un lien avec la premiere signature similaire identifiee au logiciel traceur pour ('informer que ces deux signatures sont la merle cible. Ainsi, it permet de reidentifier la cible lorsque celle-ci est a l'etat nouveau dans 25 un champ de vision d'une camera. Ainsi, le fournisseur de module d'apparence peut enregistrer et reconnaitre la cible dans une merle camera mais peut aussi le faire d'une camera a une autre. Selon un mode de realisation, le systeme comprend en outre un logiciel detecteur permettant d'identifier des cibles en mouvement sur une video d'une camera et en ce 30 que le detecteur isole la cible par exemple en decoupant un rectangle dans la video. 9 Selon un exemple de ce mode de realisation et du mode de realisation precedent, le detecteur comprend un reseau de neurones artificiel de reconnaissance de cible apte a realiser une reconnaissance d'image pour identifier la classe de la cible, la cible pouvant etre un pieton, un deux roues, un vehicule a quatre roues tel qu'un camion ou 5 une voiture ou autres. La cible deux roues peut comprendre deux sous cibles comprenant une sous cible vela et une sous cible motocycle. Dans 0 autre », la cible peut etre par exemple, un pieton utilisant un moyen de locomotion tel que des rouleurs, une trottinette etc... lo Selon un exemple le detecteur peut comprendre un algorithme d'extraction de caracteristiques pour faire une abstraction de ('image pour envoyer en entrée au reseau de neurones artificiel de reconnaissance de cible. Selon un autre exemple, le detecteur comprend un reseau de neurones a convolution de type SSD de l'anglais 0 Single Shot multiBox Detector ». 15 L'invention concerne aussi un procede de suivi d'une cible utilisant un systeme de surveillance, dans lequel le procede de suivi comprend : - Une etape de requete de suivi d'une cible sur une image, - Une etape de reconnaissance d'une signature de la cible dans une base de donnees de signature, 20 - Une etape de suivi de la cible sur une video realisee par une camera de surveillance filmant une zone du site, - Une etape d'envoi dans laquelle le module de gestion envoie au reseau de neurones artificiel de prediction des donnees de cible dont au moins la position de la cible lorsque celle-ci se trouve dans une zone de la zone filmee par la camera de 25 surveillance correspondant a un etat de sortie, - Une etape de reception du reseau de neurones artificiel de pr6diction d'une identification d'une camera probable dans laquelle la cible peut apparaitre si elle disparait du champ de vision de la camera identifiee - Une etape d'ajout sur la video de la camera identifiee de ('identification de la 30 camera probable. 10 - Une etape d'envoi de visionnage a l'organe comprenant un ecran, la video ainsi que l'identification de la camera probable. Selon un mode de realisation, le procede peut comprendre en outre : Une etape de creation d'une liste d'identification de camera probable avec leur 5 probabilite de succes et l'ajout sur la camera d'un nombre d'identification de camera probable avec leur probabilite. Selon un mode de realisation, le procede comprend : Une etape de reception d'un ensemble de donnees de ('ensemble des logiciels de poursuite de cible, lo Une etape d'identification d'un passage de la cible d'un champ de vision d'une camera a un autre champ de vision d'une autre camera en comparant les signatures, Une etape d'apprentissage incrementiel du reseau de neurones artificiel de prediction a partir de la derniere position sur le champ de vision de la camera precedente ainsi que l'identification de la camera precedente et l'identification de la 15 camera ayant une image representant la merle cible par exemple en recevant une information que la signature sur la cible a l'etat nouveau est proche d'une signature de cible a l'etat de sortie de la camera precedente. Par proche, le systeme peut avoir une distance minimale entre les deux signatures pour accepter les deux signatures comme similaires par exemple pour 20 l'apprentissage par incrementation. Par exemple on peut utiliser pour chaque classe des cibles ayant des attributs rares (distinctif) afin que les deux signatures de la merle classe dans deux cameras soient eloignees de d'autres signatures de d'autres cibles. Par exemple, l'apprentissage incrementiel pour une classe de pieton peut etre realisee avec des signatures, eloignees des autres signatures de d'autres individus, 25 representatif par exemple d'un pieton portant un haut et un bas rouge facilement reconnaissable par rapport aux autres pietons. Cela permet ainsi au module de gestion de camera de realiser un apprentissage incrementiel a partir de cible ayant une forte probabilite que ce soit le merle individu c'est-a-dire merle voiture ou merle camion ou merle pieton etc... 11 Selon un exemple de ce mode de realisation, l'etape d'apprentissage incrementiel comprend en outre en information d'entree la derniere direction et la derniere vitesse de la cible regue dans la camera precedente. Selon un exemple de ce procede, le procede comprend en outre : 5 - une etape de detection d'une cible a l'etat nouveau par le logiciel de poursuite (cible rentrant dans le champ de vision de la camera), - une etape d'envoi d'une image du flux de video comprenant la cible a l'etat nouveau au detecteur, - une etape de detection de la classe et de la position de la cible dans le champ i.o de vision de la camera de surveillance, - une etape d'envoi de la position de la cible dans l'image regu ainsi que de la classe de la cible au logiciel de poursuite et d'une image de la cible, -une etape d'envoi a un fournisseur de module d'apparence d'une image de la cible, 15 -une etape de signature de la cible, permettant de donner une identification a la cible, -une etape d'envoi au module de gestion de cameras de la position, de la classe, de la signature et de l'etat nouveau de la cible, -une etape de detection de la cible a l'etat de sortie, 20 -une etape d'envoi de l'image de la cible a l'etat de sortie au detecteur, -une etape de determination de la position de la cible dans le champ de vision de la camera de surveillance, -une etape d'envoi au module de gestion de cameras de la position, de la classe, de la signature et de l'etat de sortie de la cible. 25 Dans un exemple du mode de realisation precedent, le procede peut comprendre en outre une etape de calcul de la direction et de la vitesse de la cible a l'etat de sortie en fonction des positions et la date comprenant l'heure de la cible de l'etat nouveau a l'etat de sortie. 12 Selon un autre exemple, c'est le module de gestion de cameras qui calcule la vitesse et la direction et en ce qu'il regoit la date (comprenant l'heure) pour chaque etat de la cible et position. Selon un mode de realisation, le procede comprend une succession d'envoi 5 d'image du logiciel de poursuite et une succession de reception de la position de la cible de l'etat nouveau a l'etat de sortie de la cible. (C'est-a-dire aussi a l'etat new). Cela permet d'être plus précis sur la vitesse et la direction de la cible. En effet, cela permet de prendre en compte les changements de direction de la cible ainsi que des ralentissements voir des pauses ou accelerations de la cible se deplagant dans le i.o champ de vision de la camera. Selon un mode de realisation, le procede comprend une etape d'enregistrement de caracteristique de la cible determinee par le fournisseur de module d'apparence et d'enregistrement de la signature et des caracteristiques de la cible pour pouvoir reidentifier la cible avec une autre image d'un autre profil de la cible notamment une 15 image de la cible d'une autre camera ayant une autre signature mais proche de la signature enregistr6e pr6c6demment. L'invention et ses differentes applications seront mieux comprises a la lecture de la description qui suit et a ('examen des figures qui l'accompagnent. 20 BREVE DESCRIPTION DES FIGURES Celles-ci ne sont presentees qu'a titre indicatif et nullement limitatif de l'invention. Les figures montrent : - la figure 1, represente une architecture selon un mode de realisation de l'invention 25 - la figure 2 represente un diagramme du flux d'image selon un mode de realisation de l'invention ; -la figure 3 represente un schematiquement un cycle d'etat d'un cycle dans un champ de vision d'une camera. 30 DESCRIPTION DES FORMES DE REALISATION PREFEREES DE 13 L'INVENTION Les differents elements apparaissant sur plusieurs figures auront garde, sauf precision contraire, la meme reference. 5 La figure 1 represente une architecture d'un systeme de surveillance d'un mode de realisation de l'invention. Le systeme de surveillance permet de surveiller en temps reel un site comprenant des cameras de videosurveillances Xn (n 6tant le nombre de camera X). En l'occurrence seulement 2 cameras X1 et X2 sont representees pour des raisons de 10 simplicite mais l'invention concerne un Nceud de camera comprenant plusieurs dizaines voire des centaines de camera de videosurveillance X. Le systeme de surveillance comprend en outre des logiciels de poursuite de cible LT, en l'occurrence un logiciel de poursuite LT par camera de videosurveillance 1. 15 Ces logiciels de poursuite de cible LT peuvent etre regroupes dans une machine telle qu'un ordinateur ou etre dispatches, par exemple dans chacune des cameras. Le systeme de surveillance comprend au moins un module de gestion PM de cameras de surveillance 1 Xayant au moins une entree pour recevoir des donnees des cameras de videosurveillance X provenant de ('ensemble des logiciels de poursuite de zo cible LT. Les donnees envoyees au module de gestion PM comprend au moins une identification d'une des cameras X realisant une video sur une zone surveillee du site, au moins une signature correspondant a une cible mobile detectee sur la video ainsi que la position de la cible dans la video et au moins un etat de la cible dans la zone 25 surveillee par la camera. Par signature on entend une identification de la cible, permettant de retrouver la cible dans une autre camera. La designation de la signature et ('identification de la meme cible dans une autre camera sont expliquees plus en detail apres. La figure 3 represente les differents etats de la cible. 14 L'etat de la cible peut etre un etat d'entree E, cet etat est mis sur la cible lorsque la cible vient d'entrer dans le champ de vision de la camera X1. L'etat de la cible peut en outre etre actif L, c'est l'etat dans lequel la cible est dans le champ de vision de la camera apres que la cible a l'etat d'entree E ait ete 5 envoyee au module de gestion de camera. L'etat de la cible peut aussi etre dans un etat de sortie S, c'est l'etat dans lequel la cible est dans une extremite du champ de vision. Par exemple, dans les 10% du champ de vision de la camera entourant donc les 90% du champ de vision a l'etat actif A. 10 Enfin, la cible peut etre dans un etat de disparition 0, lorsque la cible est sortie du champ de vision de la camera (qu'elle n'apparait plus sur la video). La position de la cible peut etre identifiee par exemple par des coordonnees dans un plan du champ de vision de la camera (selon une abscisse et une ordonnee dans le champ de vision). Si la camera est mobile, ('angle de la camera peut en outre etre 15 ajoute aux coordonnees pour donner une position de la cible dans le champ de vision. II est evident, que dans le cas au la cible est a l'etat de disparition 0, soit le logiciel de poursuite LT n'envoie pas de position, soit envoie la position enregistree a l'etat de sortie S ou une position proche de cette derniere si la cible s'est mue entre sa position envoyee a l'etat de sortie et sa derniere position identifiee. 20 Dans cet exemple, la position de la cible est definie par un composant de detection, appele aussi detecteur D dans la suite. Le systeme de surveillance comprend en outre un reseau de neurones artificiel de pr6diction CP de localisation d'une cible dans une zone surveillee par une camera X1. Ce reseau de neurones de prediction CP est connecte au module de gestion PM. 25 Le reseau de neurones de prediction CP comprend une entree d'acquisition d'information de cible. Notamment les donnees envoyees au reseau de neurones de pr6diction CP comprennent les donnees d'identification de la camera dans laquelle une cible a ete detectee ainsi que les donnees de position a l'etat de sortie indiquant le positionnement de la cible a l'etat de sortie avant le passage a l'etat de disparition. 15 Le reseau de neurones de prediction CP peut etre par exemple un reseau de neurone de type perceptron multicouches a des fins de classification en l'occurrence MLPCCIassifier de la librairie Scikirt Learn. Le reseau de neurones de prediction CP comprend une sortie, d'au moins une 5 identification d'une camera probable dont la cible sera probablement identifiee, connectee au module de gestion de camera PM. Le module de gestion de cameras PM comprend une sortie pour transmettre l'au moins une identification de camera probable a un organe 6 d'interface homme machine comprenant un ecran tel qu'un ordinateur. 10 En outre, le module de gestion de cameras peut transmettre la video de la camera de prediction. En l'occurrence, dans ce mode de realisation, le reseau de neurones de prediction CP regoit d'autres donnees de la cible. En l'occurrence, it regoit des donnees de direction et/ou de sens de la cible du module de gestion de cameras PM ainsi que 15 des donnees de vitesse. Les donnees de direction et de vitesse de la cible sont en l'occurrence calculees par le module de gestion de cameras PM. En outre dans cet exemple, le reseau de neurones de prediction regoit en entrée des donnees de classe de la cible provenant du module de gestion de cameras PM. 20 La classe d'une cible est determinee par le detecteur D qui transmet la classe de la cible au logiciel de poursuite LT. Autrement dit, le detecteur D permet de fournir la position et la classe d'une cible dans une image. En l'occurrence, le detecteur D est capable de fournir la position et la classe pour plusieurs cibles dans une image. 25 Le detecteur D peut etre un unique logiciel pour ('ensemble des logiciels de poursuite LT ou peut etre duplique pour fonctionner chacun avec une quantite de logiciel de poursuite predeterminee. Le detecteur D comprend un reseau de neurones en l'occurrence convolutionnel de type SSD. Ce reseau de neurones qui a subit un apprentissage permet de 30 determiner pour chaque cible dans une image regue la classe et la position. La classe peut en l'occurrence dans cet exemple etre soit un pieton, un deux roues, une 16 automobile ou encore un Camion. II peut y avoir d'autres classes telles qu'un bus, un taxi, ou encore un tuk-tuk. Le detecteur D peut en outre decouper la cible dans l'image, en l'occurrence, it peut decouper plusieurs cibles dans des rectangles. Cela est notamment represents schematiquement sur figure 1 sous la representation d'un film 5 I. Dans la suite, un exemple d'une cible va etre decrit, en l'occurrence ayant une classe dite 0 piston ». Le logiciel de poursuite LT transfert les images decoupees et donc en l'occurrence l'image decoupee de la cible 0 piston » a un fournisseur de modele 10 d'apparence AMP. C'est ce fournisseur de modele d'apparence AMP, appele dans la suite fournisseur AMP qui va transmettre, au logiciel de poursuite LT, la signature de la cible. Le fournisseur AMP utilise un composant de re-identification Reid comprenant en l'occurrence un reseau de neurones en l'occurrence de type ResNet 50 mais pourrait 15 aussi utiliser un algorithme par acquisition de donnees. Le fournisseur AMP envoie l'image de la cible au composant de re-identification Reid qui calcule une signature de la cible selon des mesures sur l'image de la cible. Cela permettra dans la suite de reidentifier la cible par correlation de deux signatures dans une autre image regue dans une autre camera. 20 Dans cet exemple, le composant de re-identification Reid fourni au fournisseur AMP en outre des informations mesurees sur la cible appelees aussi REVENDICATIONS1) Systeme de surveillance d'au moins un site comprenant des cameras de videosurveillances, le systeme de surveillance comprenant : - au moins un module de gestion de cameras de surveillance ayant au moins une entrée pour recevoir et une sortie pour envoyer des donnees : - d'au moins une identification d'une des cameras realisant une video sur une zone surveillee du site, - d'au moins une signature correspondant a une cible mobile detectee sur la video, - d'un etat de la cible dans la zone surveillee par la camera pouvant etre : i un etat d'entree dans lequel la cible est rentree sur le champ de vision de la camera, ii un etat de sortie dans lequel la cible est dans une extremite du champ de vision, iii un etat de disparition dans lequel la cible est sortie du champ de vision, - de positionnement de la cible dans la zone surveillee, - un reseau de neurones artificiel de prediction de localisation d'une cible dans une zone surveillee par une camera, connect6 au module de gestion de camera de surveillance, le reseau de neurones artificiel de prediction comprenant une entrée d'acquisition d'information de cible comprenant des donnees pour prediction comprenant des donnees : - d'identification de la camera dans laquelle une cible a 6t6 detectee, - de positionnement de la cible a l'etat de sortie, le reseau de neurones artificiel de prediction comprenant une sortie d'au moins une identification d'une camera probable dont la cible sera probablement identifiee et le 30 module de gestion de cameras comprenant une sortie pour transmettre l'au moins une identification de camera probable a un organe comprenant un ecran. 23 2) Systeme de surveillance selon la revendication 1, dans lequel le module de gestion de cameras transmet au reseau de neurones artificiel de prediction en mode apprentissage automatique les donnees pour predictions ainsi que ('identification d'une camera dans laquelle la cible a reapparu dans une zone 5 surveillee par la camera apres la disparition de la cible. 3) Systeme de surveillance selon la revendication 1 ou 2, dans lequel le module de gestion de cameras de surveillance regoit en outre des donnees de direction de la cible et en ce que les donn6es de cible pour prediction envoyees au reseau de 10 neurones artificiel de prediction comprennent en outre ces donnees de direction a l'etat de sortie. 4) Systeme de surveillance selon l'une quelconque des revendications precedentes, dans lequel le module de gestion de cameras de surveillance regoit en outre des 15 donnees de vitesse de la cible et en ce que les donnees de cible pour prediction envoyees au reseau de neurones artificiel de prediction comprennent en outre ces donnees de direction a l'etat de sortie. 5) Systeme de surveillance selon l'une quelconque des revendications precedentes, 20 dans lequel le module de gestion de cameras de surveillance regoit en outre des donnees de classe de la cible et en ce que les donnees de cible pour prediction envoyees au reseau de neurones artificiel de prediction comprennent en outre ces donnees de classe a l'etat de sortie, la classe de la cible pouvant etre un pieton, un deux roues, un vehicule a quatre roues ou autre. 25 6) Systeme de surveillance selon l'une quelconque des revendications precedentes, comprenant en outre : - un ensemble de logiciel de poursuite de cible par camera de surveillance permettant de : - suivre la cible et en deduire la direction et la vitesse, - de otter l'etat de la cible - un detecteur permettant 24 - d'extraire une image de cible de la video, - de realiser une reconnaissance d'image pour attribuer la classe de la cible, - d'envoyer a ('ensemble de logiciel de poursuite l'image extraite ainsi que sa classe, 5 - un fournisseur de module d'apparence permettant : - de recevoir l'image extraite par le detecteur ainsi que sa classe, - de donner une signature a la cible, - d'identifier un certain nombre de caracteristiques de la cible tel que la couleur etc... 10 - de stocker dans une memoire les caracteristiques et la signature de la cible, - d'envoyer a ('ensemble de logiciel de poursuite la signature correspondant a l'image regue, et en ce que ('ensemble de logiciel de poursuite transmet au module de gestion de 15 cameras de surveillance la signature, la vitesse, la direction, la classe, l'etat de la cible. 7) Systeme de surveillance selon l'une quelconque des revendications precedentes, dans lequel le module de gestion de cameras de surveillance est apte a recevoir 20 une requete de demande de prediction d'une cible comprenant une signature, et en ce que le reseau de neurones artificiel de prediction peut envoyer a sa sortie une liste d'identifications de cameras par probabilite et en ce que le module de gestion de cameras de surveillance est apte en outre a envoyer a la machine d'interface ('identification de la camera dont la cible est a l'etat actif et une liste 25 ordonnee par probabilite des identifications de cameras probable possible. 8) Systeme de surveillance selon l'une quelconque des revendications precedentes, dans lequel le module de gestion de cameras de surveillance est apte a ajouter sur une zone de la video dont la cible est identifiee a l'etat actif ou a l'etat de 30 sortie, une video filmee par une camera probable identifiee par le reseau de neurones artificiel de prediction. 25 9) Systeme de surveillance selon l'une quelconque des revendications precedentes, dans lequel le module de gestion de cameras de surveillance est apte a envoyer une liste de Nceud de camera de surveillance ainsi que le chemin de la cible de la premiere camera ayant identifi6e la cible a la camera la plus probable de la cible 5 et par exemple une autre caracteristique telle que la classe, les poids des chemins entre les cameras calculees par classe. 10)Procede de suivi d'une cible utilisant un systeme de surveillance selon l'une quelconque des revendications precedentes, dans lequel le procede de suivi i.o comprend : - une etape de requete de suivi d'une cible sur une image, - une etape de reconnaissance d'une similarite de signature de la cible dans une base de donnees de signature, - une etape de suivie de la cible sur une video realisee par une camera de 15 surveillance filmant une zone du site, - une etape d'envoi de prediction dans laquelle le module de gestion envoie au reseau de neurones artificiel de prediction des donnees de cible dont au moins la position de la cible lorsque celle-ci se trouve dans une zone de la zone filmee par la camera de surveillance correspondant a un etat de sortie, 20 - une etape de reception du reseau de neurones artificiel de pr6diction d'une identification d'une camera probable dans laquelle la cible peut apparaitre si elle disparait du champ de vision de la camera identifiee - une etape d'ajout sur la video de la camera identifiee de l'identification de la camera probable. 25 - une etape d'envoi de visionnage, a l'organe comprenant un &ran, de la video ainsi que l'identification de la camera probable.