Brevet FR3086086A1 — publié le 20200320

Procédé et système d'analyse automatique de flux vidéo captés par une pluralité de caméras de vidéosurveillance La présente invention concerne un procédé et un système d'analyse automatique de flux vidéo captés par une pluralité de caméras de vidéosurveillance. L'invention s'applique dans le domaine de la vidéosurveillance en général, en particulier la vidéosurveillance à grande échelle, par exemple d'un réseau ferroviaire de trains ou de métros, d'aéroports ou autres infrastructures de ce type. De manière plus générale, l'invention s'applique dans les systèmes de vidéosurveillance distribués pour des systèmes industriels de grande capacité. Dans de tels contextes d'application, un grand nombre de caméras sont installées sur le site, ainsi qu'embarquées au bord du matériel roulant lorsqu'il s'agit de la surveillance d'une infrastructure de type réseau de transport. Le nombre de caméras peut dépasser plusieurs milliers dans certaines infrastructures. Les caméras de vidéosurveillance (ou caméras CCTV en anglais) sont classiquement connectées à un ou plusieurs serveurs ou centres de calcul, via un réseau de télécommunications. Les flux vidéos ainsi générés par les caméras de vidéosurveillance sont très importantes et la quantité de données à transmettre surpasse rapidement la bande passante disponible sur les réseaux de télécommunication si les flux vidéos devaient tous être visualisés ou traités à un niveau centralisé. Par ailleurs, le traitement d'analyse des flux de données vidéo nécessite une capacité calculatoire très importante, pour effectuer une application d'analyse selon les besoins des applications clientes en un temps suffisamment rapide pour répondre à un cahier de charges. Par conséquent, le domaine de l'analyse des flux de vidéosurveillance, pour des infrastructures étendues, présente de nombreux défis techniques. Il existe des solutions à base de traitement d'analyse des flux vidéo captés centralisé sur des serveurs distants, qui sont néanmoins limitées en pratique par la bande passante disponible et les capacités de calcul. Il existe également des applications intégrées dans les caméras de vidéosurveillance, implémentées de manière optimale dans les ressources matérielles de telles caméras. Néanmoins, de telles applications sont intégrées lors de la fabrication, et ne sont pas évolutives dans le temps. En pratique, une mise à jour des applications nécessite un changement de la totalité des caméras de vidéosurveillance, ce qui est particulièrement coûteux. De plus, le traitement intégré dans chaque caméra ne permet pas de titrer profit d'informations multi-capteurs pour réaliser une analyse de situation. 2 A l'heure actuelle, les algorithmes les plus performants pour réaliser des fonctionnalités de traitement d'images sont les algorithmes basés sur des réseaux de neurones à apprentissage profond (en anglais « deep-learning neural networks »). Ces réseaux de neurones comportent une pluralité de couches, et présentent un maillage très 5 dense. De tels réseaux de neurones sont capables d'analyser finement de très grands volumes de données, mais nécessitent une puissance calculatoire importante. Il est souhaitable de mettre au point des procédés de vidéosurveillance permettant de traiter de très grands volumes de données, de manière automatique et en un temps satisfaisant pour de nombreuses applications utiles pour des clients, tout en restant 10 compatible avec des ressources matérielles de communication et de calcul et permettant une évolutivité dans le temps. A cet effet, l'invention propose un procédé d'analyse automatique de flux vidéo captés par une pluralité de caméras de vidéosurveillance, lesdites caméras ayant chacune au moins un processeur intégré adapté à effectuer des calculs et une capacité 15 de connexion à un réseau de communication. Ce procédé comporte : - une première partie de traitement d'analyse de flux vidéo, effectuée par chaque caméra de vidéosurveillance sur au moins une partie des images formant un flux vidéo capté par ladite caméra, mise en oeuvre par ledit au moins un processeur intégré de chaque caméra de vidéosurveillance, ladite première partie de traitement d'analyse 20 comportant une extraction de premières métadonnées comportant des descripteurs caractéristiques des images traitées, - une transmission desdites premières métadonnées à au moins un système informatique distant comportant une pluralité de processeurs de calcul, - une deuxième partie de traitement d'analyse de flux vidéo, mise en oeuvre par 25 ledit système informatique distant, comportant une extraction de deuxièmes métadonnées caractéristiques des images traitées et une factorisation des deuxièmes métadonnées pour effectuer au moins une analyse de situation associée aux flux vidéo, et une transmission de résultat d'analyse de situation par le système informatique distant à un centre de contrôle. 30 Avantageusement, l'invention permet de distribuer le traitement d'analyse des flux vidéos d'une part sur chaque caméra de vidéosurveillance, pour extraire des premières métadonnées comportant des descripteurs caractéristiques d'objets appartenant aux images traitées, et d'autre part, sur des serveurs distants pour extraire des deuxièmes métadonnées et mettre en oeuvre diverses analyses de situation des scènes vidéo 35 captées. 3 Avantageusement, la bande passante nécessaire pour transmettre des informations caractérisant les flux vidéo captés est fortement réduite par rapport à la bande passante nécessaire pour transmettre des flux vidéo captés. Avantageusement, les premières métadonnées sélectionnées sont génériques et 5 permettent la mise en oeuvre de plusieurs algorithmes d'analyse de situation. De plus, avantageusement, la deuxième partie de traitement mise en oeuvre par le système informatique distant est évolutive, par exemple le code informatique peut être optimisé ou de nouveaux algorithmes d'analyse de situation pour de nouvelles fonctionnalités peuvent être ajoutés, sans nécessiter de modification de matériel et par 10 conséquent, sans surcoût matériel. Le procédé d'analyse automatique de flux vidéo selon l'invention peut également présenter une ou plusieurs des caractéristiques ci-dessous, prises indépendamment ou selon toutes les combinaisons techniquement envisageables. Le système informatique distant comporte pluralité de serveurs distants connectés 15 via un réseau de communications, ladite pluralité de serveurs fournissant une capacité calculatoire extensible. La première partie de traitement d'analyse de flux vidéo met en oeuvre un premier sous-réseau de neurones, et la deuxième partie de traitement d'analyse de flux vidéo met en oeuvre un deuxième sous-réseau de neurones. 20 Le procédé comporte une étape préalable de détermination desdits premier sous- réseau de neurones et deuxième sous-réseau de neurones à partir d'un réseau de neurones profond comportant une pluralité de niveaux de profondeur hiérarchisés, ladite détermination comportant le calcul d'un niveau de profondeur de découpage, le premier sous-réseau de neurones mettant en oeuvre les niveaux de profondeur dudit réseau de 25 neurones inférieurs audit niveau de profondeur de découpage, le deuxième sous-réseau de neurones mettant en oeuvre les niveaux de profondeur dudit réseau de neurones supérieurs audit niveau de profondeur de découpage. Pour une pluralité de tâches à exécuter par ledit réseau de neurones profond, ledit calcul d'un niveau de profondeur de découpage est effectué, pour chaque caméra de 30 vidéosurveillance, en fonction de capacités calculatoires dudit au moins un processeur intégré dans ladite caméra de vidéosurveillance, de capacités calculatoires dudit système informatique distant, et d'au moins un critère de performance calculé pour chaque tâche à exécuter. Au moins un critère de performance est choisi parmi une précision moyenne, une 35 mesure de taux de précision par rapport à un taux de rappel, une mesure de gain non- cumulatif. 4 La capacité calculatoire est estimée par un temps d'exécution d'une tâche, le calcul d'un niveau de profondeur de découpage étant fonction en outre d'une fréquence de traitement associée à chaque tâche à exécuter. La deuxième partie de traitement d'analyse met en oeuvre au moins une analyse 5 de situation parmi : une détection d'intrusion, une reconnaissance de visage, une estimation de densité de foule, une détection d'évènement ou d'incident. Le procédé comporte en outre une transmission d'au moins une partie des flux vidéo captés par chaque caméra de vidéosurveillance audit centre de contrôle, et dans lequel la transmission de résultat d'analyse comporte un envoi d'alerte audit centre de 10 contrôle avec une étiquette temporelle associée. Selon un autre aspect, l'invention concerne un système d'analyse automatique de flux vidéo captés par une pluralité de caméras de vidéosurveillance, comportant lesdites caméras de vidéosurveillance ayant chacune au moins un processeur intégré adapté à effectuer des calculs et une capacité de connexion à un réseau de communication, un 15 système informatique distant et un centre de contrôle. Ce système d'analyse automatique de flux vidéo étant tel que : - pour chaque caméra de vidéosurveillance, ledit au moins un processeur intégré est adapté à effectuer une première partie de traitement d'analyse de flux vidéo, sur au moins une partie des images formant un flux vidéo capté par ladite caméra, ladite 20 première partie de traitement d'analyse comportant une extraction de premières métadonnées comportant des descripteurs caractéristiques des images traitées, - chaque caméra est adaptée à transmettre lesdites premières métadonnées à au moins un système informatique distant comportant une pluralité de processeurs de calcul, - ledit système informatique distant est adapté à mettre en oeuvre une deuxième 25 partie de traitement d'analyse de flux vidéo, comportant une extraction de deuxièmes métadonnées caractéristiques des images traitées et une factorisation des deuxièmes métadonnées pour effectuer au moins une analyse de situation associée aux flux vidéo, ledit système informatique étant adapté à transmettre un résultat d'analyse de situation au centre de contrôle. 30 Dans un mode de réalisation, le système informatique distant comporte pluralité de serveurs distants connectés via un réseau de communications, ladite pluralité de serveurs fournissant une capacité calculatoire extensible. Selon un autre aspect, l'invention concerne également un programme d'ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu'elles sont exécutées par un dispositif 35 électronique programmable, mettent en oeuvre une première partie d'analyse automatique de flux vidéo telle que brièvement décrite ci-dessus. 5 Selon un autre aspect, l'invention concerne également un programme d'ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu'elles sont exécutées par un dispositif électronique programmable, mettent en oeuvre une deuxième partie d'analyse automatique de flux vidéo telle que brièvement décrite ci-dessus. 5 D'autres caractéristiques et avantages de l'invention ressortiront de la description qui en est donnée ci-dessous, à titre indicatif et nullement limitatif, en référence aux figures annexées, parmi lesquelles : - la figure 1 est une représentation schématique d'un système d'analyse automatique de flux vidéo selon un mode de réalisation de l'invention ; 10 - la figure 2 est une représentation schématique d'un système d'analyse automatique de flux vidéo mettant en oeuvre un découpage de réseau de neurones ; -la figure 3 illustre schématiquement un exemple de premier et deuxième traitements d'analyse selon un mode de réalisation. 15 La figure 1 illustre schématiquement un système 1 d'analyse automatique de flux vidéo selon un mode de réalisation. Le système 1 dans cet exemple comprend une pluralité de caméras 21 à 2N de vidéosurveillance, positionnées sur un site 4 à surveiller. Dans un cas d'application, le site 4 est une infrastructure ferroviaire, comprenant des véhicules ferroviaires (trains, métros) 20 mobile, ainsi qu'une partie fixe comprenant un ensemble de stations comprenant chacune une pluralité de quais et des accès pour les personnes (hall d'accès, portiques, couloirs). Les caméras de vidéosurveillance sont positionnées sur le site, et elles peuvent être embarquées à bord des véhicules ferroviaires et/ou positionnées dans la partie fixe de l'infrastructure. 25 Chaque caméra de vidéosurveillance, ou caméra CCTV (de l'anglais « closed- circuit television »), est adaptée à capter des flux vidéo avec une résolution associée. Par exemple, dans un mode de réalisation, chaque caméra est adaptée à acquérir des images numériques de résolution 1080x720 pixels. Par la suite, le détail de la description portera sur une seule caméra de 30 vidéosurveillance 2, étant entendu que les autres caméras de vidéosurveillance déployées sur le site 4 ont un fonctionnement analogue. En plus des capteurs d'image (non représentés) la caméra 2 comporte au moins un processeur de calcul 8 adapté pour la mise en oeuvre des traitements d'analyse d'images et un module de communication 10, permettant la connexion à un réseau de 35 communication, de manière à permettre la transmission de données à des systèmes 6 informatiques distants. Par exemple, le module de communication 10 est adapté à la mise en oeuvre un protocole de communication IP. Le système 1 comporte en outre un système informatique distant 20, comportant une pluralité de serveurs 22, ..... 22;, de calcul, chaque serveur comportant au moins un 5 processeur de calcul, connectés entre eux et fournissant une capacité de calcul extensible grâce à la répartition des calculs sur la pluralité de serveurs. Un tel système informatique 20 est également appelé « cloud » en anglais. Le système 1 comprend également, dans le mode de réalisation illustré, un centre de contrôle 30, par exemple installé chez un opérateur de l'infrastructure à surveiller. 10 Chaque caméra de vidéosurveillance est connectée au centre de contrôle 30 et adaptée à transmettre des données à ce centre de contrôle 30. En particulier, une caméra de vidéosurveillance 2 est adaptée à mettre en oeuvre une première partie de traitement d'analyse de flux vidéo, comme expliqué plus en détail ci-après, ladite première partie de traitement d'analyse comportant une extraction de 15 premières métadonnées M(S) comportant des descripteurs caractéristiques d'objets appartenant aux images traitées. Le terme « objet » s'entend ici au sens large et englobe les objets inanimés, ainsi que les personnes visibles sur les images acquises par les caméras de vidéosurveillance. La caméra 2 est adaptée à transmettre ces métadonnées M(S) au système 20 informatique distant 20 et au centre de contrôle 30. De plus, la caméra de vidéosurveillance 2 est adaptée à transmettre au centre de contrôle 30 au moins une partie des flux vidéo V acquis la caméra de vidéosurveillance 2. Le système informatique distant 20 met en oeuvre une deuxième partie de traitement d'analyse de flux vidéo, comportant une extraction de deuxièmes métadonnées 25 M(Q) caractéristiques des objets appartenant aux images traitées et une factorisation des deuxièmes métadonnées obtenues de plusieurs caméras de vidéosurveillance pour effectuer au moins une analyse de situation associée aux flux vidéo captés. On entend ici par factorisation un traitement conjoint de descripteurs caractéristiques d'objets appartenant aux images traitées issus d'au moins deux caméras 30 de vidéosurveillance distinctes. L'analyse de situation permet par exemple : - une détection de présence de personnes ou d'objets, par exemple de bagages abandonnés dans le cas d'un réseau ferroviaire ; - une détection d'intrusion, par exemple sur les rails ou dans un véhicule 35 garé, - une reconnaissance de visage, 7 une détection d'évènement ou d'incident, par exemple une chute ou une agression de personne, ou une estimation de densité de foule, ou un comptage de personnes, sur un quai ou dans une voiture d'un véhicule ferroviaire. 5 Bien entendu, la liste donnée ici n'est pas limitative ni exhaustive. Le système informatique 20 est adapté à transmettre un résultat d'analyse de situation Aj au centre de contrôle 30, ainsi qu'une étiquette temporelle ti associée, indiquant un instant temporel ou une fenêtre temporelle associée au résultat d'analyse. Par exemple, si l'analyse de situation effectue une détection d'évènement tel une 10 chute de personne, le résultat d'analyse de situation est une levée d'alerte, avec une localisation spatiale d'alerte associée. L'étiquette temporelle associée permet au centre de contrôle de récupérer plus particulièrement une partie des flux vidéo transmis par une ou plusieurs caméras positionnées autour de la localisation spatiale d'alerte, en fonction de l'étiquette temporelle t, permettant une prise en charge adéquate d'un tel incident. 15 Dans un mode de réalisation avantageux, comme illustré schématiquement dans les figures 2 et 3, l'extraction des premières métadonnées d'une part et l'extraction des deuxièmes métadonnées d'autre part est effectuée par mise en oeuvre d'un découpage d'un réseau de neurones profond R, ce réseau de neurones étant découpé en deux sous-réseaux de neurones, un premier sous-réseau R1 étant implémenté par chaque caméra 20 de vidéosurveillance et un deuxième sous-réseau R2 étant implémenté par les processeurs du système informatique 20. Chaque sous-réseau de neurones est également un réseau de neurones. Un réseau de neurones profond (en anglais « deep neural network ») est, de manière connue, une méthode d'apprentissage automatique à partir de données 25 numériques représentatives de grandeurs physiques permettant d'obtenir des descripteurs de ces données. Par exemple les données traitées sont des données d'image numérique, et le réseau de neurones met en oeuvre des filtrages, en particulier des convolutions, sur plusieurs niveaux de profondeur hiérarchisés, permettant d'obtenir à chaque niveau de profondeur des caractéristiques descriptives de niveaux sémantiques 30 différents. Dans une phase d'apprentissage, un réseau de neurones à apprentissage supervisé utilise de connaissances issues d'une base de données de connaissances. A chaque niveau de profondeur, un ensemble de descripteurs, appelés ici métadonnées, est obtenu. Par exemple, lorsque le réseau de neurones met en oeuvre un traitement d'images 35 numériques, les calculs effectués permettent d'obtenir pour une image numérique I, à un premier niveau de profondeur des contours détectés dans l'image, à un deuxième niveau 8 de profondeur des parties d'objets, à un troisième niveau de profondeur, une classification d'objets par rapport à des catégories d'objets prédéterminées, par exemple visages, voitures ou tout autre objet. De préférence, un réseau de neurones profond convolutif (en anglais, CNN pour 5 « Convolutional neural network ») est utilisé. Plusieurs algorithmes mettant en oeuvre de tels réseau de neurones dans le domaine de l'analyse d'images numériques sont connus, par exemple le réseau VGG décrit dans l'article « Very Deep Convolutional Networks for Large Scale Image Recognition », de Simonyan et Zisserman, International Conference on Learning Representations (ICLR) 2015, ou « Deep residual learning for image 10 recognition » de He et al, publié dans IEEE Conference on Computer Vision and Pattem Analysis 2016, pages 770-778. Par exemple, un réseau de neurones R à Q niveaux de profondeur, référencés 1,..,S ..... Q sur la figure 2, est choisi pour effectuer une analyse d'images permettant d'obtenir des descripteurs utilisables pour diverses analyses de situation. Le réseau de 15 neurones R est formé par l'union de deux sous-réseaux : R=(R1UR2). Dans l'illustration schématique de la figure 2, le premier sous-réseau de neurones R1 comporte S=3 niveaux de profondeur, et est mis en oeuvre par la caméra 2. Plus généralement, le premier sous-réseau de neurones R1 met en oeuvre les S premiers niveaux de profondeur du réseau de neurones R choisi, S étant désigné comme étant le 20 niveau de profondeur de découpage, S étant bien entendu inférieur au nombre Q de niveaux de profondeur du réseau de neurones R. Le deuxième sous-réseau de neurones R2 met en oeuvre les autres niveaux de profondeur du réseau de neurones R, allant de S+1 à Q. Dans un mode de réalisation, la caméra 2 comporte un processeur de calcul 8 de 25 type CPU et, optionnellement, un dispositif accélérateur de calculs 12 par exemple un processeur GPU (« Graphics Processing Unit »), TPU (« tensor procesing unit »), DSP (« digital signal processor ») ou FPGA (« Field Programmable Gate Array »). Selon une variante, la caméra 2 comporte seulement un processeur CPU 8 ou un dispositif accélérateur de calculs 12. 30 La caméra 2 comporte aussi une unité de mémoire 14, les dispositifs de calcul 8, 12 et l'unité de mémoire étant connectés via un bus de communication 16. Ces éléments d'une caméra de vidéosurveillance forment un dispositif électronique programmable adapté à mettre en oeuvre des calculs. Dans un mode de réalisation, des instructions de code logiciel 18 permettant de 35 mettre en oeuvre les S niveaux de profondeur du réseau de neurones R, formant le premier sous-réseau de neurones R1, sont mémorisées dans l'unité de mémoire 16. 9 L'unité de mémoire 14 est également adaptée, dans un mode de réalisation, à mémoriser une base de données 19, comportant par exemple des données de classification d'objets. De premières métadonnées M(S) sont transmises au système informatique 20 multi-processeurs, qui met en oeuvre le deuxième sous-réseau de neurones R2. 5 Chaque serveur de calcul 22 comporte au moins un processeur de calcul 24 et au moins une unité de mémoire 26 associée. Par exemple, comme illustré schématiquement à la figure 3, une image numérique I acquise par la caméra 2 est fournie en entrée du premier sous-réseau de neurones R,, qui met en oeuvre trois niveaux d'opérations de filtrage, par exemple des convolutions 40, 10 42, 44, correspondant respectivement à la mise en oeuvre d'un premier niveau de profondeur du sous-réseau R1, un deuxième niveau de profondeur du sous-réseau R1 et un troisième niveau de profondeur du sous-réseau R1. Le niveau de profondeur de découpage est S=3. En sortie de chaque bloc de convolutions 40, 42, 44 des métadonnées 41, 43, 45 sont obtenues. 15 Les modules 40, 42, 44 mettent en oeuvre une première partie de traitement d'analyse de flux vidéo, comportant une extraction de premières métadonnées 45. Les premières métadonnées 45 au niveau de profondeur du découpage sont transmises au deuxième sous-réseau de neurones R2. L'étape de transmission de métadonnées est effectuée de manière classique, par 20 tout protocole de transmission de données adapté. Le deuxième sous-réseau R2 met en oeuvre deux niveaux d'opérations de filtrage, par exemple des convolutions 46, 48. En sortie de chaque bloc de convolutions 46, 48 des métadonnées 47, 49 sont obtenues. Les métadonnées 49 correspondant au cinquième niveau de profondeur dans 25 l'exemple sont ensuite transmises pour utilisation à des modules de factorisation et d'analyse 50, 52, qui reçoivent des métadonnées 55 issues d'analyses d'images provenant de caméras de vidéosurveillance distinctes et permettent d'obtenir des résultats d'analyse 51, 53. Par exemple, les métadonnées 55 sont des métadonnées de cinquième niveau de 30 profondeur, obtenues de manière analogue à celle décrite ci-dessus à partir de données d'image acquises par une ou plusieurs autres caméras de vidéosurveillance. Par conséquent, les modules 46, 48, 50 et 52 mettent en oeuvre une deuxième partie de traitement d'analyse de flux vidéo, comportant une extraction de deuxièmes métadonnées 49, 55 et une factorisation des deuxièmes métadonnées pour effectuer des 35 tâches d'analyse de situation 50, 52. 10 Comme expliqué ci-dessus, les résultats d'analyse, avec étiquette temporelle associée, sont transmis au centre de contrôle 30 (non représenté à la figure 3), par un protocole de transmission de données adapté. Avantageusement, une première partie de traitement d'analyse de flux vidéo est 5 effectuée sur chacune des caméras de vidéosurveillance, cette première partie étant choisie pour tirer profit de la capacité de calcul du processeur 8 et/ou du processeur 12, tout en fournissant des premières métadonnées d'une généricité suffisante pour de nombreuses applications d'analyse effectuées dans la deuxième partie de traitement d'analyse de flux vidéo (modules 50, 52 dans l'exemple de la figure 3), mises en oeuvre 10 par ledit système informatique distant. Pour réaliser ce découpage, une détermination du niveau de profondeur de découpage S pour un réseau de neurones profond R est mise en oeuvre préalablement. Une telle détermination de niveau de profondeur de découpage S est mise en oeuvre par un procédé automatique, mis en oeuvre sur un dispositif de calcul 15 programmable, par exemple un ordinateur, comportant au moins un processeur de calcul de type CPU ou GPU. Dans un mode de réalisation, pour effectuer une telle détermination de niveau de profondeur de découpage S d'un réseau de neurones R, des tâches à exécuter pour obtenir les fonctionnalités souhaitées, et les métadonnées nécessaire pour l'exécution de 20 ces tâches, associées à des niveaux de de profondeur du réseau sont prises en considération. La détermination d'un niveau de profondeur de découpage prend également en considération un critère de performance calculé pour chaque tâche à exécuter. Pour une tâche à exécuter T, le critère de performance est par exemple une 25 précision moyenne, une mesure de taux de précision par rapport à un taux de rappel, une mesure de gain non-cumulatif. Ces critères de performance sont bien connus dans le domaine de l'apprentissage statistique, en particulier dans le domaine des réseaux de neurones profonds. Ce critère de performance est noté Perf[R, TJ pour un réseau de neurones R, et 30 une tâche T. De plus, un indicateur de généricité d'un réseau de neurones R' est pris en considération, pour indiquer la capacité de ce réseau à être adapté à un ensemble de tâches T1 à T. Par exemple, la généricité est mesurer comme étant la somme des performances :E(Perf[R,, Tid) pour k allant de 1 à n. 35 Les capacités de calcul des ressources matérielles sont également prises en considération. Dans un système de vidéosurveillance 1 les capacités de calcul sont d'une 11 part les capacités calculatoires du ou des processeurs intégrés 8, 12 dans la caméra de vidéosurveillance 2, et d'autre part, les capacités calculatoires du système informatique distant. Par exemple, les capacités calculatoires sont représentées par le temps 5 d'exécution, par exemple en secondes, de chaque tâche Ti à effectuer par le réseau R. De plus, la fréquence de traitement nécessaire pour chaque tâche à exécuter est prise en compte, une telle fréquence étant par exemple exprimée en Hz. En effet, pour une effectuer une analyse d'intrusion il est suffisant de traiter une image par seconde, pour détecter un objet, par exemple un bagage abandonnée, il est 10 suffisant de traiter une image toutes les 5 secondes et pour la détection d'un évènement, par exemple une chute de personnes, il est prévu d'utiliser 5 images par seconde. Enfin, pour prendre en compte les contraintes de bande passante disponible, la taille des premières métadonnées à transmettre entre le premier sous-réseau de neurones et le deuxième sous-réseau de neurones est également prise en compte, pour 15 obtenir une bande passante exprimée en bits par seconde ou en octets par seconde. La détermination d'un niveau de découpage est effectuée par un procédé de calcul, qui maximise la généricité du deuxième sous-réseau R2 sur un ensemble de tâches, maximise l'utilisation des capacités calculatoires de la caméra de vidéosurveillance et minimise la taille des premières métadonnées à transmettre. 20 Dans un premier exemple de réalisation non limitatif, la caméra embarque un processeur GPU de type TEGRA TX2. Les tâches ou fonctionnalités à mettre en oeuvre sont le comptage de personnes, la détection de présence, la détection de chute et la détection de comportements agressifs. Le réseau de neurones R à découper effectue l'extraction de squelette et la mise en oeuvre de classifieurs statistiques pour chacune des 25 tâches à effectuer. La caméra est adaptée à effectuer le traitement d'extraction de squelette à 5 images par seconde, et les métadonnées ont une taille de l'ordre de 500 KB/s. Dans un deuxième exemple de réalisation non limitatif, la caméra comporte un processeur ARM à 1,4 GHz, sans accélérateur de calcul. Les tâches ou fonctionnalités 30 à mettre en oeuvre sont la détection d'objet, la détection de présence et d'intrusion. Par exemple, le réseau de neurones mis en oeuvre est un réseau SqueezeNet ®, décrit dans « AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and REVENDICATIONS1.- Procédé d'analyse automatique de flux vidéo captés par une pluralité de caméras de vidéosurveillance, lesdites caméras ayant chacune au moins un processeur intégré adapté à effectuer des calculs et une capacité de connexion à un réseau de communication, ledit procédé étant caractérisé en ce qu'il comporte : - une première partie de traitement d'analyse (40, 42, 44) de flux vidéo, effectuée par chaque caméra de vidéosurveillance (21, 2, 2N) sur au moins une partie des images formant un flux vidéo capté par ladite caméra, mise en oeuvre par ledit au moins un processeur (8, 12) intégré de chaque caméra de vidéosurveillance, ladite première partie de traitement d'analyse comportant une extraction de premières métadonnées (M(S), 45) comportant des descripteurs caractéristiques des images traitées, - une transmission desdites premières métadonnées à au moins un système informatique distant (20) comportant une pluralité de processeurs de calcul, - une deuxième partie de traitement d'analyse (46, 48, 50, 52) de flux vidéo, mise en oeuvre par ledit système informatique distant (20), comportant une extraction de deuxièmes métadonnées (49) caractéristiques des images traitées et une factorisation des deuxièmes métadonnées pour effectuer au moins une analyse de situation associée aux flux vidéo, et une transmission de résultat d'analyse de situation (A;) par le système informatique distant (20) à un centre de contrôle (30). 2.- Procédé selon la revendication 1, dans lequel le système informatique distant (20) comporte pluralité de serveurs distants connectés via un réseau de communications, ladite pluralité de serveurs fournissant une capacité calculatoire extensible. 3.- Procédé selon l'une des revendications 1 ou 2, dans lequel la première partie de traitement d'analyse de flux vidéo met en oeuvre un premier sous-réseau de neurones (R1), et la deuxième partie de traitement d'analyse de flux vidéo met en oeuvre un deuxième sous-réseau de neurones (R2). 4.- Procédé selon la revendication 3, comportant une étape préalable de détermination desdits premier sous-réseau de neurones (R1) et deuxième sous-réseau de neurones (R2) à partir d'un réseau de neurones profond (R) comportant une pluralité de niveaux (Q) de profondeur hiérarchisés, ladite détermination comportant le calcul d'un niveau de profondeur de découpage (S), le premier sous-réseau de neurones (R1) mettant 14 en oeuvre les niveaux de profondeur dudit réseau de neurones inférieurs audit niveau de profondeur de découpage, le deuxième sous-réseau de neurones (R2) mettant en oeuvre les niveaux de profondeur dudit réseau de neurones supérieurs audit niveau de profondeur de découpage. 5 5.- Procédé selon la revendication 4, dans lequel, pour une pluralité de tâches à exécuter par ledit réseau de neurones profond, ledit calcul d'un niveau de profondeur de découpage est effectué, pour chaque caméra de vidéosurveillance, en fonction de capacités calculatoires dudit au moins un processeur intégré dans ladite caméra de 10 vidéosurveillance, de capacités calculatoires dudit système informatique distant, et d'au moins un critère de performance calculé pour chaque tâche à exécuter. 6.- Procédé selon la revendication 5, dans lequel ledit au moins un critère de performance est choisi parmi une précision moyenne, une mesure de taux de précision 15 par rapport à un taux de rappel, une mesure de gain non-cumulatif 7.- Procédé selon la revendication 5 ou 6, dans lequel la capacité calculatoire est estimée par un temps d'exécution d'une tâche, le calcul d'un niveau de profondeur de découpage étant fonction en outre d'une fréquence de traitement associée à chaque 20 tâche à exécuter. 8.- Procédé selon l'une des revendications 1 à 7, dans lequel la deuxième partie de traitement d'analyse met en oeuvre au moins une analyse de situation parmi : une détection d'intrusion, une reconnaissance de visage, une estimation de densité de foule, 25 une détection d'évènement ou d'incident. 9.- Procédé selon l'une des revendications 1 à 8, comportant en outre une transmission d'au moins une partie des flux vidéo (V) captés par chaque caméra de vidéosurveillance (21, 2, 2N) audit centre de contrôle (30), et dans lequel la transmission 30 de résultat d'analyse comporte un envoi d'alerte (Ai) audit centre de contrôle (30) avec une étiquette temporelle associée (t). 10.- Système d'analyse automatique de flux vidéo captés par une pluralité de caméras de vidéosurveillance, comportant lesdites caméras de vidéosurveillance (21, 2, 35 2N) ayant chacune au moins un processeur intégré (8, 12) adapté à effectuer des calculs et une capacité de connexion (10) à un réseau de communication, un système 15 informatique (20) distant et un centre de contrôle (30), ledit système d'analyse automatique (1) de flux vidéo étant caractérisé en ce que : - pour chaque caméra de vidéosurveillance (21, 2, 2N), ledit au moins un processeur intégré (8, 12) est adapté à effectuer une première partie de traitement 5 d'analyse de flux vidéo, sur au moins une partie des images formant un flux vidéo capté par ladite caméra, ladite première partie de traitement d'analyse comportant une extraction de premières métadonnées (M(S)) comportant des descripteurs caractéristiques des images traitées, - chaque caméra (21, 2, 2N) est adaptée à transmettre lesdites premières 10 métadonnées (M(S)) audit au moins un système informatique distant (20) comportant une pluralité de processeurs de calcul (241,24, 24i), - ledit système informatique distant (20) est adapté à mettre en oeuvre une deuxième partie de traitement d'analyse de flux vidéo, comportant une extraction de deuxièmes métadonnées caractéristiques des images traitées et une factorisation des 15 deuxièmes métadonnées pour effectuer au moins une analyse de situation associée aux flux vidéo, ledit système informatique (20) étant adapté à transmettre un résultat (Ai) d'analyse de situation au centre de contrôle (30). 11.- Programme d'ordinateur comportant des instructions logicielles qui, 20 lorsqu'elles sont exécutées par un dispositif électronique programmable d'une caméra de vidéosurveillance d'un système d'analyse automatique de flux vidéo selon la revendication 10, mettent en oeuvre une première partie d'analyse automatique de flux vidéo, ladite première partie de traitement d'analyse comportant une extraction de premières métadonnées comportant des descripteurs caractéristiques des images 25 traitées. 12.- Programme d'ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu'elles sont exécutées par au moins un dispositif électronique programmable d'un système informatique d'un système d'analyse automatique de flux vidéo selon la 30 revendication 10, mettent en oeuvre une deuxième partie d'analyse automatique de flux vidéo, ladite deuxième partie comportant une extraction de deuxièmes métadonnées caractéristiques des images traitées et une factorisation des deuxièmes métadonnées pour effectuer au moins une analyse de situation associée aux flux vidéo, et une transmission de résultat d'analyse de situation à un centre de contrôle. 35