Brevet FR3104787A1 — publié le 20210618

La présente invention concerne de calibrage d’un système de suivi collaboratif mono ou multi-cible(s) comportant au moins un ensemble d’algorithmes de suivi T exécutés par au moins un processeur pour traiter les informations provenant d’un flux d’images pour la détection de cibles dans le flux d’images vidéos capturé au moins par une caméra donnée du système de suivi, le système de suivi mono ou multi-cible (s) comprenant au moins un ensemble de modules/programmes enregistrés dans une mémoire et au moins un processeur exécutant l’ensemble des modules pour mettre en œuvre le procédé de calibrage comprenant la collection des associations de tous les algorithmes de suivi T du système de suivi mono ou multi-cible(s) pour créer un dictionnaire de prédictions Dict prédictions pour une cible donnée, la déterminer, via le dictionnaire de prédictions créé Dict prédictions , les algorithmes de suivi T dans des zones de référence pour créer une liste «vérités terrains » Liste vérités terrain comprenant les algorithmes de suivi T ayant un score de confiance supérieur à une valeur seuil prédéfinie, la mise à jour de zone d’échecs connues de chaque algorithme de suivi T de la liste des algorithmes de suivi T du système de suivi mono ou multi-cible(s) ne faisant pas partie de la liste «vérités terrains » Liste vérités terrain et ayant un score de vraisemblance inférieur à un seuil prédéterminé.. Figure pour l’abrégé : Figure 1A Procédé et Dispositif de calibrage d’un système de suivi collaboratif de cibles DOMAINE TECHNIQUE DE L'INVENTION La présente invention concerne le domaine de la détection et plus particulièrement le suivi de cibles ou d’objets. ETAT DE LA TECHNIQUE ANTERIEURE Le suivi (ou tracking) multi-cibles est une tâche complexe nécessitant la mise en œuvre de plusieurs algorithmes engendrant un nombre d’opérations important. Le suivi multi-cible induit l’utilisation simultanée de plusieurs composants matériels :un processeur standard, des puces spécialisées dans le décodage vidéo et des processeurs graphiques. Les algorithmes utilisés par la chaine de traitement d’un système de suivi multi-cibles comportent un nombre important de paramètres de configuration influençant à la fois la qualité du suivi obtenu et la charge imposée au matériel. Le système doit caractériser, d’une part, l’ensemble des cibles connues, puis évaluer si une détection est compatible avec une cible. La caractérisation peut porter, par exemple, sur le mouvement ou l’aspect visuelle. Le système doit donc établir une métrique de corrélation entre une détection et une cible et choisir le couple (cible, détection) présentant la métrique la meilleure. Lorsque la métrique de corrélation est non satisfaisante pour un ensemble de cibles connues le système de suivi doit établir qu’une nouvelle cible a été perçue. Ainsi le système doit se baser sur un seuil pour la métrique de corrélation. Ce seuil dépend des technologies et méthodes employées pour la caractérisation de la cible et de la détection mais, également de la classe des cibles considérées. La classe d’une cible permet de définir la nature de celle-ci. Par exemple, et de manière non limitative, « Humain », « voiture », « chien » sont des classes pouvant être traitées et suivies par le système. Les situations pour lesquelles un algorithme de suivi ou de détection de cibles d’un système de suivi ne fonctionnent pas peuvent être utilisées par ledit système de suivi pour éviter que ledit algorithme de suivi, lorsqu’il est exécuté sur le processeur d’un dispositif de suivi en fonctionnement dans son environnement cible, ne génère des informations de détection erronées. La détermination des situations pour lesquelles un algorithme de suivi ne fonctionne consiste en général à reproduire en phase d’évaluation les conditions de fonctionnement de l’algorithme de suivi et de comparer les résultats dudit algorithme avec une vérité terrain. Néanmoins, Cette approche pose des difficultés allant de la détermination les situations auxquelles le tracker va être confronté à la réitération de l’évaluation à chaque fois qu’un nouvel environnement cible se présente et/ou que l’environnement cible est susceptible de changer. La présente invention a pour but de pallier certains inconvénients de l'art antérieur en offrant une méthode pour améliorer le suivi ou la détection de cible dans un environnement donné. A cet effet, la présente invention concerne un procédé de calibrage d’un système de suivi collaboratif mono ou multi-cible(s) comportant au moins un ensemble d’algorithmes de suivi T exécutés par au moins un processeur pour traiter les informations provenant d’un flux d’images pour la détection de cibles dans le flux d’images vidéos capturé au moins par une caméra donnée du système de suivi, selon un point de vue donné d’une scène à surveiller, chaque algorithme de suivi T utilisant au moins une zone de référence S ref T connue représentant l’ensemble des situations pour lesquelles l’algorithme détecte une cible réelle et au moins une zone d’échecs S fail T connue représentant l’ensemble des situations pour lesquels l’algorithme de suivi ne détecte pas de cible réelle, le système de suivi mono ou multi-cible (s) comprenant au moins un ensemble de modules/programmes enregistrés dans une mémoire et au moins un processeur exécutant l’ensemble des modules pour mettre en œuvre le procédé de calibrage, ledit procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend au moins les étapes consistant à: - Collecter (E1) les associations de tous les algorithmes de suivi T du système de suivi mono ou multi-cible(s) pour créer un dictionnaire de prédictions Dict prédictions pour une cible donnée ; -Déterminer (E2), via le dictionnaire de prédictions créé Dict prédictions , les algorithmes de suivi T en zone de référence pour créer une liste «vérités terrains » Liste vérités terrain comprenant les algorithmes de suivi T ayant un score de confiance supérieur à une valeur seuil prédéfinie; -Mettre à jour (E3) la zone d’échecs connue de chaque algorithme de suivi T de la liste des algorithmes de suivi T du système de suivi mono ou multi-cible(s) ne faisant pas partie de la liste «vérités terrains » Liste vérités terrain et ayant un score de vraisemblance inférieur à un seuil prédéterminé; Selon une autre particularité, l’étape de collecte (E1) des associations d’algorithmes de suivi consiste à au moins Pour chaque algorithme de suivi T : - Prédire (E10), à partir du flux d’images vidéos, les états d’une cible ou d’un ensemble de cibles contenu dans les flux d’images pour créer un dictionnaire de prédictions Dict prédictionsT lié à l’algorithme de suivi T, ledit dictionnaire de prédictions Dict prédictionsT prenant en entrée un identifiant de cible existante ou nouvelle ID cible et donnant en sortie comme valeur un vecteur caractérisant l’état de la nouvelle cible nommé Etat cible ; - Pour chaque triplet (ID cible , Etat cible , date) inclus dans le dictionnaire de prédictions Dict prédictionsT de l’algorithme de suivi T, créer (E11) le dictionnaire de prédictions Dict prédictions pour une cible donnée en ajoutant sur une liste le triplet ( ID tracker , Etat cible , date), le dictionnaire de prédiction Dict prédictions pour une cible donnée prenant en entrée l’identifiant de la cible ID cible et donnant comme valeur en sortie une liste de triplet (ID tracker , Etat cible , date) où lD tracker est l’identifiant de l’algorithme de suivi T et la date est la valeur de la date à laquelle la détection de la cible a été effectuée par l’algorithme de suivi T. Selon une autre particularité, l’étape de détermination (E2) d’algorithmes de suivi T en zone de référence comprend Pour chaque cible ID cible et liste de triplet (ID tracker , Etat cible , date) dans le dictionnaire de prédictions d’une cible Dict prédictions Calculer (E20) un vecteur de métriques Sit cible de la cible, le vecteur de métrique caractérisant la situation de la cible ID cible ; Vérifier si le vecteur de métrique Sit cible appartient à la zone de référence S ref T de l’algorithme de suivi T ; Si oui, ajouter le quintuplet (ID cible , ID meilleurTracker , Etat cible , Sit cible , date) à une liste pour créer (E21) la liste « vérités terrain » Liste vérités terrain , ID meilleurTracker désignant l’algorithme de suivi T de la liste de triplet inclus dans le dictionnaire de prédictions Dict prédictions et ayant le score de confiance le plus élevé, dans le calcul de la situation caractérisée par le vecteur de métriques Sit cible , en comparaison aux autres scores obtenus par les autres algorithmes dudit dictionnaire de prédictions Selon une autre particularité, l’étape de mise à jour (E3) comprend : Pour chaque élément (ID cible , ID meilleurTracker , Etat cible GT , Sit cible , date) de la liste « vérités terrain » Liste vérités terrain au moins une des étapes consistant à : Rechercher (E30), dans le dictionnaire de prédictions pour une cible donnée Dict prédictions , la prédiction pour l’algorithme de suivi T avec l’identifiant ID tracker et la cible ID cible à la date donnée, la prédiction correspondant à l’état cible Etat cible dans la liste (ID tracker , Etat cible , date) du dictionnaire de prédictions Dict prédictions , Calculer (E31) un score de vraisemblance définie par la mesure de la distance entre l’état cible de la liste « vérités terrain » Liste vérités terrain , Etat cible GT , et l’état cible recherché dans la liste (ID tracker , Etat cible , date) du dictionnaire de prédictions Dict prédictions Si l’identité ID tracker de l’algorithme de suivi T du dictionnaire de prédictions Dict prédictions est différent de l’identité ID meilleurTracker de l’algorithme de suivi T de la liste « vérités terrain » Liste vérités terrain et que le score de vraisemblance calculé est inférieur à une valeur seuil prédéterminé, alors ; Mettre à jour (E32) la zone d’échecs S fail T de l’algorithme de suivi T en y rajoutant le vecteur de métriques Sit cible calculé dans l’étape de détermination d’algorithme de suivi T en zone de référence et compris dans l’élément élément (ID cible , ID meilleurTracker , Etat cible GT , Sit cible , date) de la liste « vérités terrain » Liste vérités terrain . Selon un autre but, l’invention concerne également un dispositif permettant d’améliorer le suivi ou la détection de cible dans un environnement donné. Ce but est atteint par un dispositif de calibrage (1) d’un système de suivi mono ou multi-cible(s) comprenant au moins une mémoire pour stocker un ensemble de programmes et au moins une unité de calcul pour exécuter les dits programmes pour réaliser les étapes du procédé de calibrage selon l’une quelconque des revendications précédentes et mémoriser les résultats des calculs dans les listes, (Liste vérités terrains , Liste du dictionnaire de prédictions Dict prédictions contenant chaque triplet (ID tracker , Etat cible , date) d’une cible ID cible ) , les dictionnaires de prédictions , la zone de référence S ref T ou la zone d’échecs S fail T connue de l’algorithme de suivi T pour chaque dispositif de suivi (tracker) d’une pluralité de dispositif de suivi du système de suivi, chaque dispositif de suivi comprenant au moins un algorithme de suivi T. Selon une autre particularité, le procédé de calibrage est utilisé dans un système de suivi collaboratif mono ou multi-cible(s) dans lequel le flux d’images d’un serveur de flux vidéo (SFV) est envoyé, d’une part sur un dispositif de détection d’objet (RFCN) pour délivrer des informations d’identification de nouvelles cibles à chacun des dispositif de suivi mono cible DT MIL et DT KCF exécutant des algorithmes de suivi de type MIL (Multiple Instance Learning) et KCF (kernelized correlation filter), d’autre part à chacun des dispositif de suivi DT MIL et DT KCF dont les signaux de sortie sont envoyés pour traitement par le dispositif de calibrage (1),mettant en œuvre le procédé de calibrage, et comprenant un dispositif (DRCTS) exécutant une routine principale de suivi collaboratif et dialoguant d’une part avec un calculateur (CS) de situations pour obtenir le vecteur de métriques Sit cible calculé pour chaque nouvelle cible et avec un gestionnaire (GZE) des zones d’échecs S fail T connues pour fournir cette information à un dispositif de suivi principal (DTP) élaborant le résultat du suivi à partir de l’information transmise par GZE et des informations transmises par le dispositif de suivi DT MIL ou DT KCF. Selon une autre particularité, le procédé de calibrage est utilisé dans un système de suivi collaboratif mono ou multi-cible(s) dans lequel le flux d’images d’un serveur de flux vidéo est envoyé, d’une part sur un dispositif de suivi multi-cible DT MHT exécutant un algorithme de suivi de type MHT (Multiple Hypothesis Tracking) et un dispositif de détection d’objet (RFCN) pour délivrer des informations d’identification de nouvelles cibles au dit dispositif de suivi multi-cible DT MHT , d’autre part à chacun de deux ensembles de pluralité de dispositifs de suivi DT MIL et DT KCF exécutant des algorithmes de suivi de type MIL ( Multiple Instance Learning) et KCF (kernelized correlation filter), le dispositif de suivi multi-cible DMHT transmettant des informations d’initialisation de cibles comprenant au moins les coordonnées desdites cibles à chacun des deux ensembles de pluralité de dispositifs de suivi DT MIL et DT KCF , les signaux de sortie de chacun des dispositifs de suivi DT MHT , DT MIL , DT KC F sont envoyés pour traitement par le dispositif de calibrage (1), selon la revendication 5, mettant en œuvre le procédé de calibrage, selon les revendications 1 à 4, et comprenant un dispositif (DRCTS) exécutant la routine principale de suivi collaboratif (RCTS) et dialoguant d’une part avec un calculateur (CS) de situations (Sit) pour obtenir le vecteur de métriques Sit cible calculé pour chaque nouvelle cible et avec un gestionnaire (GZE) des zones d’échecs S fail T connues pour fournir cette information à un dispositif de suivi principal (DTP) élaborant le résultat du suivi à partir de l’information transmise par GZE et des informations transmises par chaque dispositif de suivi DT MHT , DT MIL ou DT KCF . D’autres particularités et avantages de la présente invention sont détaillés dans la description qui suit. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES D'autres particularités et avantages de la présente invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description ci-après, faite en référence aux dessins annexés, dans lesquels : [Fig 1A] La figure 1A représente schématiquement les étapes du procédé de calibrage des zones d’échecs associés aux algorithmes de suivi T d’un système de suivi mono ou multi-cibles, selon un mode de réalisation ; [Fig1B] La figure 1B représente schématiquement l’étape de collecte (E1) des associations de tous les algorithmes de suivi T du système de suivi mono ou multi-cible(s), selon un mode de réalisation ; [Fig1C] La figure 1C représente schématiquement l’étape de détermination (E2) des algorithmes de suivi T, du système de suivi mono ou multi-cible(s), qui sont en zone de référence, selon un mode de réalisation; [Fig1D] La figure 1D représente schématiquement l’étape de mise à jour (E3) de la zone d’échecs de chaque algorithme de suivi T du système de suivi mono ou multi-cible(s), selon un mode de réalisation ; La figure 2 représente schématiquement l’intégration du dispositif de calibrage (1) dans la chaîne de traitement d’un système de suivi ou de détection mono ou multi-cibles, selon un mode de réalisation; La figure 3 représente schématiquement l’utilisation du dispositif de calibrage (1) dans la chaîne de traitement d’un système de suivi ou de détection mono-cible ; selon un mode de réalisation La figure 4 représente schématiquement l’utilisation du dispositif de calibrage (1) dans la chaîne de traitement d’un système de suivi ou de détection multi-cible, selon un mode de réalisation; La présente invention concerne un procédé de calibrage d’un système de suivi collaboratif mono ou multi-cible(s). Dans certains modes de réalisation, le procédé de calibrage est implémenté dans un système de suivi collaboratif mono ou multi-cible(s) comportant au moins un ensemble d’algorithmes de suivi T exécutés par au moins un processeur pour traiter les informations provenant d’un flux d’images pour la détection de cibles dans le flux d’images vidéo capturées au moins par une caméra donnée du système de suivi, selon un point de vue donné d’une scène à surveiller. Chaque algorithme de suivi T utilise au moins une zone de référence S ref T connue qui représente l’ensemble des situations pour lesquelles l’algorithme détecte une cible réelle et au moins une zone d’échecs S fail T connue représentant l’ensemble des situations pour lesquels l’algorithme de suivi ne détecte pas de cible réelle. La situation ou situation d’une cible nommée «cx» est caractérisé par un vecteur de métriques appelé Sit cx . Le vecteur de métriques Sit cx peut comprendre, par exemple et de manière non limitative, les composantes suivantes : -Coordonnées dans le plan caméra ; -Taille de la cible «cx» ; -Vitesse de la cible « cx » ; -Nombre de cibles voisines; -Différence entre la couleur dominante de la cible et la couleur dominante de l’arrière-plan Le vecteur de métriques fourni ainsi les informations pouvant servir à identifier une cible. Le système de suivi comprend au moins une mémoire dans laquelle, chaque algorithme de suivi T enregistre, dans un espace dédié, ses situations de réussite (détection de cibles) récupérées lors de tests sur des données d’entraînement issues de flux d’images vidéo stockés dans une base de données dudit système. Ces situations de réussite constituent une zone de référence. « Détecter une cible réelle », correspond donc à donner une prédiction dans une des situations de la zone de référence. La zone de référence S ref T d’un algorithme de suivi T est formée par des vecteurs métriques pour lesquels l’algorithme de suivi donne par exemple, et de manière non limitative, un score de confiance supérieur à un seuil prédéterminé. Dans une variante, la zone de référence S ref T d’un algorithme de suivi T peut être obtenue par constatation statistique sur un grand nombre de données. Dans une autre variante, la zone de référence S ref T d’un algorithme de suivi T peut être obtenue par évaluation (inférence) d’un ensemble de conditions (règles), prédéfinies et mémorisées dans le système de suivi collaboratif, caractérisant une situation. Par calibrage du système de suivi, nous entendons la détermination de zones d’échecs ou d’un ensemble de situations pour lesquelles les algorithmes de suivi T du système de suivi ne détectent pas de cibles ou fonctionne pas. Le système de suivi mono ou multi-cible (s) comprend au moins un ensemble de modules/programmes enregistrés dans une mémoire et au moins un processeur exécutant l’ensemble des modules pour mettre en œuvre le procédé de calibrage. Dans certains modes de réalisation, le procédé de calibrage comprend au moins une étape consistant à collecter (E1) les associations de tous les algorithmes de suivi T du système de suivi mono ou multi-cible(s) pour créer un dictionnaire de prédictions Dict prédictions pour une cible donnée. Dans une variante, le procédé de calibrage comprend au moins une étape consistant à déterminer (E2), via le dictionnaire de prédictions créé Dict prédictions , les algorithmes de suivi T en zone de référence pour créer une liste «vérités terrains » Liste vérités terrain comprenant les algorithmes de suivi T ayant un score de confiance supérieur à une valeur seuil prédéfinie. Dans une autre variante, le procédé de calibrage comprend au moins une étape consistant à mettre à jour (E3) la zone d’échecs connue de chaque algorithme de suivi T de la liste des algorithmes de suivi T du système de suivi mono ou multi-cible(s) ne faisant pas partie de la liste «vérités terrains » Liste vérités terrain et ayant un score de vraisemblance inférieur à un seuil prédéterminé. Dans certains modes de réalisations, après réception des flux d’images vidéo capturés par au moins une caméra du système de suivi collaboratif mono ou multi-cibles comme, l’étape de collecte (E1) des associations d’algorithmes de suivi, comme illustré par les Figures 1A et 1B, consiste à au moins : Pour chaque algorithme de suivi T : Prédire (E10), à partir du flux d’images vidéo, les états d’une cible ou d’un ensemble de cibles contenu dans les flux d’images pour créer un dictionnaire de prédictions Dict prédictionsT lié à l’algorithme de suivi T. Ledit dictionnaire de prédictions Dict prédictionsT prend en entrée un identifiant de cible ID cible , attribué à une cible existante ou nouvelle, et donne en sortie comme valeur un vecteur caractérisant l’état de la nouvelle cible nommé Etat cible ; Le dictionnaire de prédictions Dict prédictionsT est constitué des prédictions calculées par l’algorithme de suivi T, exécuté sur un processeur du système de suivi collaboratif ou sur le processeur un dispositif de suivi dudit système de suivi collaboratif et dans lequel l’algorithme de suivi est mémorisé, concernant un instant « t+1 » à partir de données (flux d’images vidéo enregistrées dans une base de données du système de suivi collaboratif) connues à l’instant « t ». L’algorithme de suivi T propose des prédictions en associant une détection à une cible avec un score de confiance. L’état de la nouvelle cible Etat cible peut comprendre par exemple la position de la cible dans l’image, le score de confiance de calculé par l’algorithme de suivi, etc. Pour chaque triplet ( ID cible , Etat cible , date) inclus dans le dictionnaire de prédictions Dict prédictionsT de l’algorithme de suivi T, créer (E11) le dictionnaire de prédictions Dict prédictions pour une cible donnée en ajoutant sur une liste le triplet ( ID tracker , Etat cible , date).Le dictionnaire de prédiction Dict prédictions pour une cible donnée prend en entrée l’identifiant de la cible ID cible et donne comme valeur en sortie une liste de triplet ( ID tracker , Etat cible , date) où lD tracke r est l’identifiant attribué à l’algorithme de suivi T et « date » est la valeur de la date à laquelle la détection de la cible a été effectuée par l’algorithme de suivi T. Pour chaque cible, Dict prédictions est l’union ou l’ensemble des Dict prédictionsT de chacun des algorithmes de suivi T pour cette cible. Dans certains modes de réalisations, une fois que les dictionnaires Dict prédictions des cibles ont été créés, l’étape de détermination (E2) d’algorithmes de suivi T en zone de référence de chaque cible, telle qu’illustrée par les Figures 1A et 1C, est implémenté. Cette étape de détermination (E2) comprend au moins les sous-étapes suivantes: Pour chaque cible ID cible et liste de triplet ( ID tracker , Etat cible , date) dans le dictionnaire de prédictions d’une cible Dict prédictions créé dans l’étape de collecte (E1) des associations d’algorithmes de suivi: Calculer (E20), via des algorithmes de métriques distincts des algorithmes de suivi T et stockés dans une mémoire du système de suivi collaboratif, un vecteur de métriques Sit cible de la cible, le vecteur de métrique caractérisant la situation de la cible ID cible ; Vérifier si le vecteur de métrique Sit cible appartient à la zone de référence S refT de l’algorithme de suivi T; Si oui, ajouter le quintuplet ( ID cible , ID meilleurTracker , Etat cible , Sit cible , date) à une liste pour créer (E21) la liste « vérités terrain » Liste vérités terrain , ID meilleurTracker désignant l’algorithme de suivi T de la liste de triplet inclus dans le dictionnaire de prédictions Dict prédictions et ayant le score de confiance le plus élevé, dans le calcul de la situation caractérisée par le vecteur de métriques Sit cible , en comparaison aux autres scores obtenus par les autres algorithmes de suivi dudit dictionnaire de prédictions. La boucle « pour chaque cible ID cible …. », ci-dessus, signifie « pour chaque cible, établir comme « vérité terrain », pour un algorithme de suivi T, l’état Etat cible le plus confiant si T est dans sa zone de référence S refT . La « vérité terrain » est donc, en d’autres termes, la valeur prise par l’état Etat cible prédit par l’algorithme de suivi T, inclus dans le dictionnaire de prédictions Dict prédictions et, ayant le score de confiance le plus élevé, dans le calcul de la situation caractérisée par le vecteur de métriques Sit cible , en comparaison aux autres scores obtenus par les autres algorithmes de suivi dudit dictionnaire de prédictions. Dans certains modes de réalisations, illustré par les Figures 1A et 1D et après implémentation de l’étape de détermination (E2) d’algorithmes de suivi T en zone de référence de chaque cible aboutissant à la création de la liste « vérités terrain » Liste vérités terrain , l’étape de mise à jour (E3) de zones d’échecs est exécutée. Ladite étape de mise à jour (E3) comprend Pour chaque élément ( ID cible , ID meilleurTracker , Etat cibleGT , Sit cible , date) de la liste « vérités terrain » Liste vérités terrain au moins une des étapes consistant à : Rechercher (E30), dans le dictionnaire de prédictions pour une cible donnée Dict prédictions , la prédiction pour l’algorithme de suivi T avec l’identifiant ID tracker et la cible ID cible à la date donnée. La prédiction correspond à l’état cible Etat cible dans la liste ( ID tracker , Etat cible , date) du dictionnaire de prédictions Dict prédictions pour une cible donnée, Calculer (E31) un score de vraisemblance définie par la mesure de la distance entre l’état cible de la liste « vérités terrain » Liste vérités terrain , Etat cibleGT , et l’état cible recherché dans la liste ( ID tracker , Etat cible , date) du dictionnaire de prédictions Dict prédictions pour une cible donnée, Si l’identité ID tracker de l’algorithme de suivi T du dictionnaire de prédictions Dict prédictions , pour une cible donnée, est différent de l’identité ID meilleurTracker de l’algorithme de suivi T de la liste « vérités terrain » Liste véritésterrain (c'est-à-dire que l’algorithme de suivi n’est pas (et ne doit pas être) le « meilleur algorithme de suivi » ayant donné l’état Etat cibleGT ) et que le score de vraisemblance calculé est inférieur à une valeur seuil prédéterminé, alors Mettre à jour (E32) la zone d’échecs S failT de l’algorithme de suivi T en y rajoutant le vecteur de métriques Sit cible calculé dans l’étape de détermination d’algorithme de suivi T en zone de référence et compris dans l’élément élément ( ID cible , ID meilleurTracker , Etat cibleGT , Sit cible , date) de la liste « vérités terrain » Liste vérités terrain Etat cibleGT correspond à l’Etat cible du meilleur algorithme de suivi T défini comme « vérité terrain ». GT (Ground Truth) correspond à la signification en anglais du terme « vérité terrain ». Par exemple, et de manière non limitative, la distance entre les deux états Etat cibleGT et Etat cible , peut être calculée via l’exécution d’un algorithme dédié qui compare les positions physique (dans l’espace) des deux états. Dans certains modes de réalisation, l’algorithme dédiée peut être par exemple, et de manière non limitative, l’algorithme du coefficient de Jaccard (ou méthode IoU pour Intersection over Union en anglais) qui est une méthode statistique dont l’exécution évalue la similarité entre les deux états Etat cibleGT et Etat cible . La similarité est définie par le coefficient de Jaccard. Ainsi, la zone d’échecs de chaque algorithme de suivi T du système de suivi mono ou multi-cibles est actualisée automatiquement en fonction des zones de références des autres algorithmes de suivi, c'est-à-dire de manière collaborative. La mise à jour de la zone d’échecs d’un algorithme de suivi, implémenté par un dispositif de suivi (tracker) du système de suivi collaboratif, c'est-à-dire les situations pour lesquelles il ne faut pas faire confiance à l’algorithme de suivi pour la détection d’une cible, permet d’éviter la génération d’informations erronées lors du fonctionnement dudit dispositif de suivi. L’invention concerne également un dispositif de calibrage d’un système de suivi mono ou multi-cible(s). Dans certains modes de réalisation, comme illustré sur la Figure 2, le dispositif de calibrage (1) peut être intégré dans la chaîne de traitement d’un système de suivi ou de détection mono ou multi-cibles. Ledit dispositif de calibrage comprend au moins une mémoire pour stocker un ensemble de programmes et au moins une unité de calcul pour exécuter les dits programmes pour réaliser les étapes du procédé de calibrage, tel que décrit dans la présente demande, et mémoriser les résultats des calculs dans les listes, ( Liste vérités terrains , Liste du dictionnaire de prédictions Dict prédictions contenant chaque triplet ( ID tracker , Etat cible , date) d’une cible ID cible ),les dictionnaires de prédictions , la zone de référence S refT ou la zone d’échecs S failT connue de l’algorithme de suivi T pour chaque dispositif de suivi (ou tracker) d’une pluralité de dispositifs de suivi, chaque dispositif de suivi comprenant au moins un algorithme de suivi T. La figure 3, illustre l’utilisation du dispositif de calibrage dans un mode de réalisation. Le dispositif de calibrage (1) peut être intégré dans un dans un système de suivi collaboratif comportant au moins un ensemble de caméras pour capturer des images vidéo, un serveur de flux vidéo (SFV) pour au moins stocker les flux d’images vidéo capturés par les caméras et des dispositifs de suivi DT implémentant des algorithmes de suivi qui peuvent être identiques ou différents. Le flux d’images du serveur de flux vidéo (SFV) est envoyé ou transmis, d’une part sur un dispositif de détection d’objet (RFCN), inclus dans le système de suivi, pour délivrer des informations d’identification de nouvelles cibles à chacun des dispositifs de suivi mono cible DT MIL et DT KCF exécutant des algorithmes de suivi de type MIL (Multiple Instance Learning) et KCF (kernelized correlation filter), d’autre part à chacun des dispositif de suivi DT MIL et DT KCF dont les signaux de sortie sont envoyés pour traitement par le dispositif de calibrage (1) tel que défini dans la présente demande. Le dispositif de calibrage met en œuvre le procédé de calibrage, tel que défini dans la présente demande, et comprend au moins un dispositif (DRCTS) exécutant une routine principale de suivi collaboratif et dialoguant d’une part avec un calculateur (CS) de situations pour obtenir le vecteur de métriques Sit cible calculé pour chaque nouvelle cible et avec un gestionnaire (GZE) des zones d’échecs S fail T connues pour fournir cette information à un dispositif de suivi principal (DTP) élaborant le résultat du suivi à partir de l’information transmise par le gestionnaire GZE et des informations transmises par le dispositif de suivi DT MIL ou DT KCF . Dans un autre mode de réalisation illustré par la Figure 4, Le dispositif de calibrage (1) peut être intégré dans un dans un système de suivi collaboratif comportant au moins un ensemble de caméras pour capturer des images vidéo, un serveur de flux vidéo (SFV) pour au moins stocker les flux d’images vidéo capturés par les caméras et des dispositifs de suivi DT implémentant des algorithmes de suivi qui peuvent être identiques ou différents. Le flux d’images du serveur de flux vidéo est envoyé ou transmis, d’une part sur un dispositif de suivi multi-cible DT MHT exécutant un algorithme de suivi de type MHT (Multiple Hypothesis Tracking) et un dispositif de détection d’objet (RFCN) pour délivrer des informations d’identification ou de détection de nouvelles cibles au dit dispositif de suivi multi-cible DT MHT , d’autre part à chacun de deux ensembles de pluralité de dispositifs de suivi DT MIL et DT KCF exécutant des algorithmes de suivi de type MIL ( Multiple Instance Learning) et KCF (kernelized correlation filter), le dispositif de suivi multi-cible D MHT transmettant des informations d’initialisation de cibles à chacun des deux ensembles de pluralité de dispositifs de suivi DT MIL et DT KCF . Les informations transmises par le dispositif de suivi multi-cible D MHT comprennent au moins les coordonnées des cible(s). Ces coordonnées peuvent être utilisées par les dispositifs de suivi DT MIL et DT KCF pour extraire, via des algorithmes stockés dans leur mémoire, au moins une vignette de l’image autour de chaque cible qui servira à leur initialisation. Les signaux de sortie de chacun des dispositifs de suivi DT MHT , DT MIL , DT KC F sont envoyés pour traitement par le dispositif de calibrage (1), tel que défini dans la présente demande. Ledit dispositif de calibrage (1)met en œuvre le procédé de calibrage, tel que décrit dans la présente demande, et comprend au moins un dispositif (DRCTS) exécutant la routine principale de suivi collaboratif (RCTS) et dialoguant d’une part avec un calculateur (CS) de situations pour obtenir le vecteur de métriques Sit cible calculé pour chaque nouvelle cible et avec un gestionnaire (GZE) des zones d’échecs S failT connues pour fournir cette information à un dispositif de suivi principal (DTP) élaborant le résultat du suivi à partir de l’information transmise par le gestionnaire GZE et des informations transmises par chaque dispositif de suivi DT MHT , DT MIL ou DT KCF . Le procédé de suivi tel que décrit dans la présente demande permet de réduire les faux positifs d’un système de suivi global et donc d’améliorer le suivi global.. Par système de suivi global nous entendons un système de suivi utilisant plusieurs algorithmes de suivi T, différents ou identiques, pour réaliser le suivi de cible sur un même flux vidéo. En définissant une « tracklet » comme une liste de positions placées dans le temps (x,y,t) devant se référer à une cible par exemple, et de manière non limitative, une personne ou un même objet physique, on entend par faux positif dans un processus de suivi: -la« tracklet » ayant au sein de sa liste de positions des positions ne se référant à aucun humain ou objet de la vérité terrain ; -la « tracklet » ayant des positions appartenant à des objets ou des humains différents Pour une situation de « Faux négatif » (la situation de « Faux négatif » correspond à celle où une cible est présente mais pas détectée par un algorithme de suivi T). Dans une telle situation, la cible peut être détectée par un autre algorithme de suivi T’ du système de suivi collaboratif. Cette situation n’est pas incluse dans la zone d’échecs S fail T . Pour une situation de « Faux positif », l’algorithme de suivi T retourne une réponse qui ne correspond pas à une cible donnée. Deux cas sont possibles : Soit la situation se trouve dans la dans la zone d’échecs S fail T et dans ce cas, la réponse n’est pas prise en compte ; Soit la situation ne se trouve pas dans la zone d’échecs S fail T de l’algorithme de suivi T et dans ce cas la zone d’échecs S fail T de l’algorithme de suivi T est mise à jour. Dans un autre mode de réalisation, le procédé de la présente demande peut permettre des économies de calculs en rendant possible une stratégie comportant l’extinction périodique d’une partie des dispositifs de suivi d’un système de suivi collaboratif mono ou multi-cibles. Par exemple, et de manière non limitative, soit un système de suivi collaboratif comprenant au moins deux dispositifs de suivi DT A et DT B , chacun mettant en œuvre respectivement les algorithmes de suivi T A et T B et, au moins le dispositif de calibrage (1) tel que défini dans la présente demande. Si l’on définit par : ,la zone d’échecs comportant les situations d’échecs connues pour un algorithme de suivi T implémenté par un dispositif de suivi DT à un instant t i et ; , une zone comportant les situations à un instant ti, , exclue, pour lesquelles l’algorithme de suivi T implémenté par un dispositif de suivi DT donne de mauvaises positions pour une cible ; ledit dispositif de calibrage (1) implémentant le procédé de calibrage, tel que défini dans la présente demande, permet de mettre à jour la zone d’échecs de l’algorithme de suivi T A à un instant t 2 en calculant la composante ( ∩ ), correspondant aux situations, à l’instant t 1 , où l’algorithme de suivi T B est en zone de référence ( ) et où l’algorithme de suivi T A est défaillant et n’est pas en zone d’échecs connue, et en l’ajoutant à la zone d’échecs connue à l’instant t 1 : . Ainsi le système permet d’étendre la zone connue de défaillance de l’algorithme de suivi T A entre les instants t 1 et t 2 . Le système de suivi global, comprenant les dispositifs de suivi DT A et DT B , peut alors tirer avantage de l’intégration du dispositif de calibrage (1) implémentant le procédé de calibrage lorsqu’il est amené à fonctionner dans deux modes successifs dans lesquels respectivement : mode 1 : les algorithmes de suivi A et B fonctionnent. On a lors une mise à jour de qui devient ; mode 2: seul l’algorithme de suivi A est utilisé. On utilise dans ce cas du Le système de suivi donne alors moins de faux positif pour toutes les situations incluses dans la zone définie par . Le deuxième mode (mode 2) défini ci-dessus peut se réaliser si : l’algorithme de suivi T B n’est pas utilisé par absence ou économie temporaire de ressources de calculs, l’algorithme de suivi T B n’est pas utilisé dans une phase 2 après calibrage (c'est-à-dire configuration) de T A dans une phase 1. La phase 1 pouvant être effectué dans un environnement différent (laboratoire, banc d’essai) de l’environnement cible ou directement dans l’environnement cible. L’exemple ci-dessus, fourni pour deux dispositifs DT A et DT B de suivi implémentant chacun respectivement les algorithmes de suivi T A et T B , peut être généralisé directement pour un système de suivi global comprenant N dispositifs de suivi DT Ai (i= 1, N), la mise à jour des zones d’échecs des algorithmes de suivi étant définies par : … … … … La présente demande décrit diverses caractéristiques techniques et avantages en référence aux figures et/ou à divers modes de réalisation. L’homme de métier comprendra que les caractéristiques techniques d’un mode de réalisation donné peuvent en fait être combinées avec des caractéristiques d’un autre mode de réalisation à moins que l’inverse ne soit explicitement mentionné ou qu’il ne soit évident que ces caractéristiques sont incompatibles ou que la combinaison ne fournisse pas une solution à au moins un des problèmes techniques mentionnés dans la présente demande. De plus, les caractéristiques techniques décrites dans un mode de réalisation donné peuvent être isolées des autres caractéristiques de ce mode à moins que l’inverse ne soit explicitement mentionné. 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 peuvent être modifiés dans le domaine défini par la protection demandée, et l’invention ne doit pas être limitée aux détails donnés ci–dessus. Procédé de calibrage d’un système de suivi collaboratif mono ou multi-cible(s) comportant au moins un ensemble d’algorithmes de suivi T exécutés par au moins un processeur pour traiter les informations provenant d’un flux d’images pour la détection de cibles dans le flux d’images vidéos capturé au moins par une caméra donnée du système de suivi, selon un point de vue donné d’une scène à surveiller, chaque algorithme de suivi T utilisant au moins une zone de référence S ref T connue représentant l’ensemble des situations pour lesquelles l’algorithme détecte une cible réelle et au moins une zone d’échecs S fail T connue représentant l’ensemble des situations pour lesquels l’algorithme de suivi ne détecte pas de cible réelle, le système de suivi mono ou multi-cible (s) comprenant au moins un ensemble de modules/programmes enregistrés dans une mémoire et au moins un processeur exécutant l’ensemble des modules pour mettre en œuvre le procédé de calibrage, ledit procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend au moins les étapes consistant à: Collecter (E1) les associations de tous les algorithmes de suivi T du système de suivi mono ou multi-cible(s) pour créer un dictionnaire de prédictions Dict prédictions pour une cible donnée ; Déterminer (E2), via le dictionnaire de prédictions créé Dict prédictions , les algorithmes de suivi T en zone de référence pour créer une liste «vérités terrains » Liste vérités terrain comprenant les algorithmes de suivi T ayant un score de confiance supérieur à une valeur seuil prédéfinie ; Mettre à jour (E3) la zone d’échecs connue de chaque algorithme de suivi T de la liste des algorithmes de suivi T du système de suivi mono ou multi-cible(s) ne faisant pas partie de la liste «vérités terrains » Liste vérités terrain et ayant un score de vraisemblance inférieur à un seuil prédéterminé. Procédé de calibrage d’un système de suivi collaboratif mono ou multi-cible(s) selon la revendication 1, caractérisé en ce que l’étape de collecte des associations d’algorithmes de suivi consiste à au moins : Pour chaque algorithme de suivi T : Prédire (E10), à partir du flux d’images vidéos, les états d’une cible ou d’un ensemble de cibles contenu dans les flux d’images pour créer un dictionnaire de prédictions Dict prédictionsT lié à l’algorithme de suivi T, ledit dictionnaire de prédictions Dict prédictionsT prenant en entrée un identifiant de cible existante ou nouvelle ID cible et donnant en sortie comme valeur un vecteur caractérisant l’état de la nouvelle cible nommé Etat cible ; Pour chaque triplet (ID cible , Etat cible , date) inclus dans le dictionnaire de prédictions Dict prédictionsT de l’algorithme de suivi T, créer (E11) le dictionnaire de prédictions Dict prédictions pour une cible donnée en ajoutant sur une liste le triplet ( ID tracker , Etat cible , date), le dictionnaire de prédiction Dict prédictions pour une cible donnée prenant en entrée l’identifiant de la cible IDcible et donnant comme valeur en sortie une liste de triplet (ID tracker , Etat cible , date) où lD tracker est l’identifiant de l’algorithme de suivi T et la date est la valeur de la date à laquelle la détection de la cible a été effectuée par l’algorithme de suivi T. Procédé de calibrage d’un système de suivi mono ou multi-cible(s) selon les revendications 1 et 2, caractérisé en ce que l’étape de détermination (E2) d’algorithmes de suivi T en zone de référence comprend : Pour chaque cible ID cible et liste de triplet (ID tracker , Etat cible , date) dans le dictionnaire de prédictions d’une cible Dict prédictions : Calculer (E20) un vecteur de métriques Sit cible de la cible, le vecteur de métrique caractérisant la situation de la cible ID cible ; Vérifier si le vecteur de métrique Sit cible appartient à la zone de référence S ref T de l’algorithme de suivi T ; Si oui, ajouter le quintuplet (ID cible , ID meilleurTracker , Etat cible , Sit cible , date) à une liste pour créer (E21) la liste « vérités terrain » Liste vérités terrain , ID meilleurTracker désignant l’algorithme de suivi T de la liste de triplet inclus dans le dictionnaire de prédictions Dict prédictions et ayant le score de confiance le plus élevé, dans le calcul de la situation caractérisée par le vecteur de métriques Sit cible , en comparaison aux autres scores obtenus par les autres algorithmes dudit dictionnaire de prédictions. Procédé de calibrage d’un système de suivi mono ou multi-cible(s) selon les revendications 1 et 2, caractérisé en ce que l’étape de mise à jour (E3) comprend : Pour chaque élément (ID cible , ID meilleurTracker , Etat cible GT , Sit cible , date) de la liste « vérités terrain » Liste vérités terrain au moins une des étapes consistant à : Rechercher (E30), dans le dictionnaire de prédictions pour une cible donnée Dict prédictions , la prédiction pour l’algorithme de suivi T avec l’identifiant ID tracker et la cible ID cible à la date donnée, la prédiction correspondant à l’état cible Etat cible dans la liste (ID tracker , Etat cible , date) du dictionnaire de prédictions Dict prédictions , Calculer (E31) un score de vraisemblance définie par la mesure de la distance entre l’état cible de la liste « vérités terrain » Liste vérités terrain , Etat cible GT , et l’état cible recherché dans la liste (ID tracker , Etat cible , date) du dictionnaire de prédictions Dict prédictions Si l’identité ID tracker de l’algorithme de suivi T du dictionnaire de prédictions Dict prédictions est différent de l’identité ID meilleurTracker de l’algorithme de suivi T de la liste « vérités terrain » Liste véritésterrain et que le score de vraisemblance calculé est inférieur à une valeur seuil prédéterminé, alors ; Mettre à jour (E32) la zone d’échecs S fail T de l’algorithme de suivi T en y rajoutant le vecteur de métriques Sit cible calculé dans l’étape de détermination d’algorithme de suivi T en zone de référence et compris dans l’élément élément (ID cible , ID meilleurTracker , Etat cible GT , Sit cible , date) de la liste « vérités terrain » Liste vérités terrain Dispositif de calibrage (1) d’un système de suivi mono ou multi-cible(s) caractérisé en ce qu’il comprend au moins une mémoire pour stocker un ensemble de programmes et au moins une unité de calcul pour exécuter les dits programmes pour réaliser les étapes du procédé de calibrage selon l’une quelconque des revendications précédentes et mémoriser les résultats des calculs dans les listes, (Liste vérités terrains , Liste du dictionnaire de prédictions Dict prédictions contenant chaque triplet (ID tracker , Etat cible , date) d’une cible ID cible ) , les dictionnaires de prédictions , la zone de référence S ref T ou la zone d’échecs S fail T connue de l’algorithme de suivi T pour chaque dispositif de suivi (tracker) d’une pluralité de dispositif de suivi du système de suivi, chaque dispositif de suivi comprenant au moins un algorithme de suivi T. Utilisation du procédé de calibrage d’un système de suivi collaboratif mono ou multi-cible(s) selon une des revendications précédentes caractérisé en ce que le flux d’images d’un serveur de flux vidéo (SFV) est envoyé, d’une part sur un dispositif de détection d’objet (RFCN) pour délivrer des informations d’identification de nouvelles cibles à chacun des dispositif de suivi mono cible DT MIL et DT KCF exécutant des algorithmes de suivi de type MIL (Multiple Instance Learning) et KCF (kernelized correlation filter), d’autre part à chacun des dispositif de suivi DT MIL et DT KCF dont les signaux de sortie sont envoyés pour traitement par le dispositif de calibrage (1), selon la revendication 5, mettant en œuvre le procédé de calibrage, selon les revendications 1 à 4, et comprenant un dispositif (DRCTS) exécutant une routine principale de suivi collaboratif et dialoguant d’une part avec un calculateur (CS) de situations pour obtenir le vecteur de métriques Sit cible calculé pour chaque nouvelle cible et avec un gestionnaire (GZE) des zones d’échecs S fail T connues pour fournir cette information à un dispositif de suivi principal (DTP) élaborant le résultat du suivi à partir de l’information transmise par GZE et des informations transmises par le dispositif de suivi DT MIL ou DT KCF . Utilisation du procédé de calibrage d’un système de suivi collaboratif mono ou multi-cible(s) selon une des revendications précédentes caractérisé en ce que le flux d’images d’un serveur de flux vidéo est envoyé, d’une part sur un dispositif de suivi multi-cible DT MHT exécutant un algorithme de suivi de type MHT (Multiple Hypothesis Tracking) et un dispositif de détection d’objet (RFCN) pour délivrer des informations d’identification de nouvelles cibles au dit dispositif de suivi multi-cible DT MHT , d’autre part à chacun de deux ensembles de pluralité de dispositifs de suivi DT MIL et DT KCF exécutant des algorithmes de suivi de type MIL ( Multiple Instance Learning) et KCF (kernelized correlation filter), le dispositif de suivi multi-cible DMHT transmettant des informations d’initialisation de cibles comprenant au moins les coordonnées desdites cibles à chacun des deux ensembles de pluralité de dispositifs de suivi DT MIL et DT KCF , les signaux de sortie de chacun des dispositifs de suivi DT MHT , DT MIL , DT KC F sont envoyés pour traitement par le dispositif de calibrage (1), selon la revendication 5, mettant en œuvre le procédé de calibrage, selon les revendications 1 à 4, et comprenant un dispositif (DRCTS) exécutant la routine principale de suivi collaboratif (RCTS) et dialoguant d’une part avec un calculateur (CS) de situations (Sit) pour obtenir le vecteur de métriques Sit cible calculé pour chaque nouvelle cible et avec un gestionnaire (GZE) des zones d’échecs S fail T connues pour fournir cette information à un dispositif de suivi principal (DTP) élaborant le résultat du suivi à partir de l’information transmise par GZE et des informations transmises par chaque dispositif de suivi DT MHT , DT MIL ou DT KCF .