Brevet FR3146535A1 — publié le 20240913

PROC É D É MIS EN ŒUVRE PAR ORDINATEUR POUR LA D É TECTION AUTOMATIQUE DE D É CHETS SAUVAGES Procédé mis en œuvre par ordinateur de détection de séquences vidéo d’intérêt d’une zone sous surveillance comportant : Acquisition d’un premier flux vidéo par une caméra (10) ; Extraction d’une première série d’images du premier flux vidéo définissant un second flux d’images acquis ; Détection d’un changement spécifique à un dépôt (20) au sein du second flux d’image ; Extraction par un composant de la caméra (10) d’une seconde série d’images du premier flux vidéo acquis selon une seconde fréquence d’échantillonnage ; Détection d’une présence d’un être humain (U 1 ) au sein d’au moins une image de la seconde série d’images ; Transmission d’un extrait du premier flux vidéo comportant la première date et la seconde date vers un second serveur distant. Figure pour l’abrégé : Fig. 1 PROCÉDÉ MIS EN ŒUVRE PAR ORDINATEUR POUR LA DÉTECTION AUTOMATIQUE DE DÉCHETS SAUVAGES Domaine de l’invention L’invention concerne le domaine des procédés de détection d’objets qui ont été abandonnés par un humain dans un flux d’images. Le domaine de l’invention se rapporte plus particulièrement à la détection des déchets sauvages dans les zones propices aux dépôts sauvages. État de la technique Il existe des solutions de vidéo surveillance pour la détection de colis abandonnés ou d’objets déposés sauvagement dans des zones dédiées à la collecte et au tri de déchets. Toutefois, ces solutions sont coûteuses en temps de calcul et en volume de données traitées du fait du flux d’images acquis à analyser. Par ailleurs, ces solutions sont confrontées à la problématique de conserver anonyme une partie des informations collectées y compris dans toute la phase de détection. La demande CN107133974 publiée le 2017-06-02 divulgue un procédé permettant la détection de ce type d’objets pour caractériser des changements dans l’image et notamment détecter la présence de véhicule(s) en catégorisant le type de véhicule. Ce procédé met en œuvre des algorithmes d’apprentissage machine pour permettre de classifier au mieux la raison des présences des véhicules à proximité d’une route ou sur une route pour les rapprocher d’actes en particulier. La solution s’intéresse aux traitements de la reconnaissance du fond de l’image notamment pour traiter les différences de luminosité. Un premier problème est que les changements détectés n'exploitent pas la donnée de la durée de ce changement pour le qualifier comme une détection de dépôt de déchet(s). Un second inconvénient de la méthode est de traiter de grands volumes de données. En effet cette solution de l’art antérieur doit exécuter de nombreux traitements avant de détecter les portions de vidéos d’intérêts. Ces traitements sont coûteux et imposent des équipements électroniques locaux nécessitant de grands moyens de calculs. La demande US11048942 publiée le 2018-05-08 traite directement de la problématique de la difficulté d’une classification des dépôts sauvages hétérogènes et des fausses détections. A cette fin ce document décrit une solution de détection de changements dans l’image et de détection d’activité. Un premier problème est que les changements détectés n'exploitent pas la donnée de la durée de ce changement pour le qualifier comme un dépôt de déchet(s). En outre, un second problème est que la solution impose également de grandes capacités locales de calculs et ne permet pas de détecter rapidement des changements tout en conservant un procédé de traitement assurant l’anonymat de certaines informations collectées dans l’image. Il existe un besoin pour proposer une solution qui soit peu coûteuse en temps de calcul et en volume de données traité tout en assurant un anonymat des données traitées lors de la détection d’un acte caractérisant un dépôt sauvage. Selon un premier aspect, l’invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur de détection de séquences vidéo d’intérêt d’une zone sous surveillance comportant : Acquisition d’un premier flux vidéo par au moins une caméra agencée pour capturer des images d’une zone d’intérêt ; Enregistrement du premier flux vidéo dans une mémoire, lesdits enregistrements correspondant à des vidéos enregistrées d’une durée prédéfinie ; Première extraction d’une première série d’images du premier flux vidéo définissant un second flux acquis selon une première fréquence d’échantillonnage par un premier calculateur d’un premier équipement; Transmission du second flux d’images à un second calculateur ; Détection d’un dépôt par la mise en œuvre d’un premier algorithme de détection de changements dans les images appliqué au second flux d’image, ledit premier algorithme étant configuré pour déterminer une première position d’un nouvel élément dans ladite image persistant pendant une durée minimale dans au moins une image du second flux d’image ; Transmission au premier équipement d’une première donnée de détection relative à la présence d’un premier élément dans l’image du second flux d’images, d’un identifiant d’une première image associée à une première date, ladite première image comportant le premier élément détecté ; Seconde extraction par un composant du premier équipement d’une seconde série d’images du premier flux vidéo acquis selon une seconde fréquence d’échantillonnage sur une première fenêtre temporelle comportant la première date, la seconde série d’images définissant un troisième flux vidéo ; Transmission au second calculateur ou à un troisième calculateur de la seconde série d’images ; Détection d’une présence d’un être humain au sein d’au moins une image de la seconde série d’images par la mise en œuvre d’une première fonction apprenante dans une zone prédéfinie autour de la première position de chaque image traitée de la seconde série d’images ; Transmission au premier équipement d’une seconde donnée de détection relative à la présence d’un être humain dans au moins une image de la seconde série d’images, d’un identifiant d’une seconde image associée à une seconde date, ladite seconde image comportant une présence d’un être humain détectée ; Transmission d’un extrait du premier flux vidéo, une seconde fenêtre temporelle correspondant à la durée de l’extrait comportant la première date et la seconde date vers un second serveur distant. Un avantage est de détecter des activités caractéristiques d’un dépôt sauvage de déchets tout en analysant qu’une faible portion de données, cela permet de mobiliser qu’une portion réduite des ressources locales. Cela permet notamment d’augmenter l’autonomie de l’équipement installé localement. Selon un mode de réalisation, le dépôt correspond à un dépôt de déchets tels que des ordures ménagères, des gravats ou encore du mobilier, etc. Selon un mode de réalisation, le procédé de l’invention comprend une étape visant à reconnaitre automatiquement le type de dépôt, c’est-à-dire le type d’objet déposé. A cet effet, un algorithme d’apprentissage machine peut être utilisé afin de classifier le type de dépôt en fonction de la nature de l’objet qui est présent dans l’image. Cet algorithme peut être entrainé à partir d’un ensemble de données d’entrainement. Un réseau de type CNN, désignant dans la littérature anglosaxonne « convolutional neural network » et désignant un réseau de neurones convolutionnel peut être mis en œuvre. Selon un mode de réalisation, le procédé comporte : Floutage d’au moins une portion de chaque image de la première série d’images par la mise en œuvre d’une fonction de floutage, ledit floutage étant réalisé par le second calculateur après la transmission du second flux d’images audit second calculateur ; Floutage d’au moins une portion d’image de chaque image de la seconde série d’images par la mise en œuvre d’une fonction de floutage, ledit floutage étant réalisé par le second ou le troisième calculateur après la transmission du second flux d’images audit second calculateur. Un avantage est d’assurer un anonymat des informations transmises par la caméra qui effectue la capture d’images lors de la transmission des images émises vers une ressource d’un réseau de données. Selon un mode de réalisation, le second calculateur est un calculateur d’un serveur distant, ledit serveur distant comportant une première fonction de floutage pour flouter automatiquement une seconde zone d’intérêt de chaque image reçue du flux d’images reçues, ladite première fonction logicielle comportant la mise en œuvre d’un modèle d’apprentissage machine configuré pour détecter et classifier les plaques d’immatriculation et les visages, ladite configuration comportant un modèle d’apprentissage machine appris à partir d’un ensemble de données d’entrainement, ladite première fonction logicielle comportant en outre un algorithme de floutage de ladite seconde zone d’intérêt détectée. Un avantage est de détecter automatiquement les informations personnelles pour produire des images anonymisées. Selon un mode de réalisation, la détection d’un dépôt comprend : Une détection d’un changement entre au moins deux images consécutives du second flux d’images, ledit changement caractérisant un premier élément présent dans l’image ; Une détection de la présence du premier élément au sein d’une pluralité d’images du second flux d’images, lesdites images étant considérées précédemment et/ou successivement à l’image au sein de laquelle un changement a été détecté ; Une extraction de la position dudit élément au sein de l’image. Un avantage est de détecter d’un changement durable au sein d’un flux d’images. Selon un mode de réalisation, la détection de la présence du premier élément au sein d’une pluralité d’images du second flux d’images est réalisé en effectuant une première moyenne de valeurs de pixels considérés dans chaque image d’un premier sous-ensemble d’images précédent l’image au sein de laquelle un changement a été détecté et en effectuant une seconde moyenne de valeurs de pixels considérés dans chaque image d’un second sous ensemble d’images succédant l’image au sein de laquelle un changement a été détecté, l’écart entre la première et la seconde moyenne permettant de déduire la présence d’un dépôt. Un avantage est de localiser la position d’un changement dans l’image. Selon un mode de réalisation, la détection d’un dépôt comprend au moins une comparaison de propriétés caractéristiques d’un groupement de pixels entre au moins deux images de la première série d’images. Selon un mode de réalisation, lors d’une détection d’un premier élément, le premier calculateur comprend : Une génération d’une première donnée de détection relative à la présence d’un premier élément dans l’image, Une identification de la première image comportant le premier élément détecté dans l’image soit par un identifiant d’image, soit par une date décrite par un code temporel dans une fenêtre temporelle prédéfinie ; la génération d’au moins une première position dudit premier élément dans l’image. Selon un mode de réalisation, la première date correspond à un code temporel d’une image dans le premier flux d’image, c’est-à-dire à celle d’une image échantillonnée à la première fréquence. Un avantage est d’utiliser les métadonnées afin de rapidement extraire les images d’intérêt dans un flux vidéo. Selon un mode de réalisation, la seconde fréquence d’échantillonnage est strictement supérieure à la première fréquence d’échantillonnage, ladite première fenêtre temporelle comportant une portion du flux d’images précédent la première date. Selon un mode de réalisation, la détection du dépôt comprend l’identification d’un intervalle temporel compris entre deux dates entre lesquelles le dépôt est détecté et en ce que la détection de la présence d’un être humain comprend l’identification d’un intervalle temporelle compris entre deux dates entre lesquelles la présence d’un être humain est détectée. Selon un mode de réalisation, la première fenêtre temporelle de la seconde extraction est définie par les deux dates de l’intervalle temporelle identifié lors de la détection du dépôt. Selon un mode de réalisation, la seconde fenêtre temporelle de la seconde extraction est définie par les deux dates de l’intervalle temporelle identifié lors de la détection du dépôt. Selon un mode de réalisation, la détection d’une présence humaine comprend la détection d’une activité caractéristique d’un être humain. Selon différents exemples, l’activité caractéristique comprend la détection d’une posture, d’un mouvement et/ou encore d’un ensemble formé par un être humain et un objet. Un algorithme d’apprentissage machine peut être utilisé afin de reconnaitre une forme, un mouvement ou une posture automatiquement. Un entrainement à partir d’un ensemble d’images labellisées peut être utilisé. Un réseau de neurones de type CNN peut être mis en œuvre à cet effet, dont l’acronyme désigne dans la littérature anglosaxonne « convolutional neural network » et désignant un réseau de neurones convolutionnel. Selon un mode de réalisation, la détection d’une activité caractéristique comprend la mise en œuvre d’une première fonction apprenante réceptionnant en entrée des images du premier flux vidéo et mettant en œuvre un modèle d’apprentissage machine appris à partir d’un ensemble de données d’entrainement permettant de classifier des images d’un individu et classifier des mouvements desdits individus dans une portion donnée de chaque image traitée. Selon un mode de réalisation, la seconde date correspond à une date d’une image échantillonnée et sélectionnée dans une seconde fenêtre temporelle correspondant à la période pendant laquelle une activité caractéristique a été détectée. Selon un mode de réalisation, la seconde transmission comprend également la transmission d’au moins une première position dudit premier élément détecté dans l’image et en ce que la quatrième transmission comprend également la transmission d’au moins une seconde position de ladite activité détectée dans l’image identifiée. Selon un mode de réalisation, la première transmission et la transmission sont réalisées vers le même calculateur, le second calculateur et le troisième calculateur étant dans ce cas les mêmes calculateurs. Selon un autre aspect, l’invention concerne un équipement destiné à être fixé à un mat, ledit équipement comportant une caméra pour acquérir des images d’une zone d’intérêt et au moins un premier calculateur et une mémoire pour mettre en œuvre les étapes du procédé de l’invention. Selon un autre aspect, l’invention concerne un système comportant un équipement comportant une caméra pour acquérir des images d’une zone d’intérêt et au moins un premier calculateur et une mémoire, ledit système comportant en outre un serveur distant pour mettre en œuvre les étapes du procédé de l’invention. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront à la lecture de la description détaillée qui suit, en référence aux figures annexées, qui illustrent : : une représentation d’une zone dans laquelle un mode de réalisation du système est installé en haut d’un mat pour l’observation de ladite zone d’intérêt ; : un exemple d’un système de l’invention comportant une pluralité d’équipements pour mettre en œuvre le procédé de l’invention ; : un exemple de mise en œuvre d’étapes du procédé de l’invention comportant pour la détection d’un dépôt sauvage ; : un exemple d’un équipement comportant une caméra et des moyens de calculs pour extraire des images à analyser ; : un exemple de représentation des fenêtres temporelles et des dates de détection de dépôt de déchet(s) et d’une activité caractéristique d’une activité humaine, : un exemple d’illustration des échanges de données entre les différents équipements du système de l’invention. Description de l’invention La représente une scène dans laquelle sont présents des containers 5 pour accueillir des ordures ménagères, des verres ou des cartons. La scène représentée correspond à une zone d’intérêt Z i dans laquelle on souhaite mettre en place une détection optique d’une activité de dépôts sauvages d’ordures ou d’objets par un individu U 1 . Le procédé et le système de l’invention se rapportent à toute zone d’intérêt présentant des containers ou non susceptible de faire l’objet d’une surveillance automatique du fait de dépôts sauvages. Ces zones peuvent correspondre à des emplacements de stockage, des déchèteries, des zones de dépôts, etc. La surveillance de cette zone d’intérêt Zi est opérée par au moins une caméra 10 installée en haut d’un mat. Selon différentes réalisations, différentes caméras peuvent être utilisées et installées soit de manière colocalisée en un point d’attache soit en différents points d’attache de la scène. Toute autre installation de la caméra ou des caméras sur un autre élément qu’un mat peut être réalisée. Typiquement, la caméra peut être installée en haut d’un toit ou d’une cheminée d’un bâtiment avoisinant, d’une installation électrique ou hydraulique ou encore d’un élément naturel tel qu’un arbre. La caméra est configurée pour couvrir selon un angle de vue une zone d’intérêt Zi que l’on souhaite surveiller. Lorsque différentes caméras sont installées en différents points d’installation, elles peuvent être configurées de sorte à couvrir une zone plus large ou à obtenir différents angles de vues d’une même scène. La zone d’intérêt Zi représente ici un individu U 1 déposant un ou des dépôt(s) sauvage(s) 20 à côté des containers 5. Dans ce cas de figure, l’individu U 1 a garé sa voiture 15 à proximité. Lorsqu’il repart de la zone d’intérêt Zi, cette dernière scène a été modifiée d’un point de vue de l’image capturée par la caméra 10 puisqu’un nouvel objet 20 est présent dans l’image. Cet objet 20 persiste le plus souvent quelques heures, voire quelques jours au même endroit avant d’être retiré par un service de ramassage. Le changement opéré dans l’image est appelé un dépôt dans la mesure où à partir d’une date donnée, un nouvel objet 20 dans la scène va persister un certain temps dans les images acquises ultérieurement à son dépôt. L’invention permet notamment de détecter et classifier ce changement spécifique. Lorsque l’individu U 1 arrive pour déposer un objet 20, différentes actions se succèdent : l’individu gare sa voiture 15, ouvre généralement le coffre du véhicule, extrait les objets 20 dont il souhaite se débarrasser, puis une phase de déplacement de ces objets 20 a lieu vers un endroit donné. Ensuite, l’individu U 1 repart vers sa voiture et prend le départ au volant de son véhicule 15 qui sort de la scène. D’autres séquences d’actions peuvent avoir lieu dans le cas d’un dépôt sauvage. Par exemple, la voiture peut être un camion ou un autre véhicule, l’individu peut être accompagné d’autres individus. Les objets 20 transportés peuvent comprendre différentes tailles et être de différentes natures et enfin peuvent être plus ou moins volumineux et comprendre plus ou moins d’éléments. Il se peut que l’individu choisisse un autre endroit pour se garer et un autre endroit où déposer les objets. L’ensemble des actions réalisées au moment du dépôt est appelé une activité caractéristique ACT 1 d’un être humain lors du dépôt sauvage d’un objet quelconque 20. Dans un premier mode de réalisation, l’activité caractéristique ACT 1 correspond simplement à la présence d’au moins un humain dans une zone donnée. La zone peut correspondre à l’ensemble de l’image ou à une portion de l’image. Dans un mode de réalisation plus élaboré, l’activité caractéristique ACT 1 correspond non seulement à la présence d’un humain dans une zone donnée mais également à un motif supplémentaire tel qu’une posture, une forme et/ou un mouvement ou une combinaison de l'une de ces données. La posture peut correspondre à une position du corps d’une personne qui est penchée par exemple, c’est-à-dire probablement en train de déposer un objet. Le mouvement peut correspondre à un « aller et retour » d’une première position à une seconde position signifiant qu’un être humain se déplace par exemple d’une voiture à une zone de l’espace et revient à sa voiture. Un autre mouvement peut correspondre à un mouvement dans lequel un être humain se baisse et se relève. La forme peut correspondre à un ensemble formé d’un corps et d’un objet porté par l’être humain. Cette forme peut être caractérisée par un échantillon de données d’entrainement représentant différentes formes correspondant à des êtres humains muni d’un objet. Ces différentes formes peuvent correspondre à des silhouettes d’êtres humains en train de porter des sacs, déchets, objets, etc. Afin de reconnaitre une activité caractéristique, un algorithme d’apprentissage machine peut être mis en œuvre à partir d’un ensemble de données d’entrainement et par exemple d’un réseau de neurones tels qu’un CNN pour la détection de posture ou de forme, voire d’un RNN ou d’un CNN pour l’analyse d’un mouvement sur une pluralité d’images. Dans la suite de la description, on parlera d’activité caractéristique ACT 1 pour caractériser à minima la présence d’un être humain et éventuellement selon un mode de réalisation on parlera d’activité caractéristique ACT 1 pour caractériser la présence d’un être humain et d’une donnée supplémentaire caractérisant une activité d’un être humain telle qu’une posture, un mouvement ou une forme complexe. Selon un mode de réalisation, l’activité caractéristique peut caractériser la présence de deux ou trois être humains dans l’image et ne pas se limiter à la présence d’une unique personne. Dans le cadre de l’invention, il peut être considéré que chaque phase d’un dépôt sauvage est elle-même une activité caractéristique ACT 1 . L’invention permet notamment de détecter et classifier cette activité caractéristique. ACT 1 . Dans la suite de la description, une activité caractéristique ACT 1 se rapportera soit à l’ensemble des phases, soit à l’une des phases en particulier, soit à une combinaison de phases. La représente un système de l’invention dans lequel un équipement 10 est installé en haut d’un mat. Cet équipement 10 peut être associé à un premier serveur SERV 1 qui réalise une partie des traitements du procédé de l’invention. Ce serveur SERV 1 peut être configuré pour recevoir des images émises de l’équipement 10. Un intérêt de cette configuration est de permettre de réaliser des opérations à distance de manière à alléger la charge de l’équipement 10 notamment pour favoriser son autonomie. L’équipement 10 peut être configuré par exemple pour acquérir des images et les enregistrer et réaliser quelques opérations visant à transmettre des images à distance et recevoir éventuellement des consignes visant à engager des actions automatiques comme l’émission de notification, l’émission de portion de vidéo, l’émission d’indicateurs ou d’images, etc. Dans cette configuration, l’équipement 10 consomme peu de ressources et peut être en fonctionnement autonome sur des durées plus longues. Selon une alternative, l’équipement 10 réalise tous les traitements d’images réalisés sur les vidéos acquises pour exécuter le procédé de l’invention. Dans ce dernier cas, l’équipement 10 comprend des moyens tels que des cartes électroniques, puces, microprocesseurs, calculateurs, pour mettre en œuvre toutes les étapes du procédé. Cette configuration est intéressante lorsqu’une alimentation électrique est disponible sur le site de surveillance ou lorsque l’on souhaite éviter de faire transiter des informations via un réseau de données tel qu’internet ou lorsque ne l’on souhaite pas mettre en œuvre une opération de floutage et plus généralement d’anonymisation sur un flux vidéo transmis de l’équipement 10 vers un serveur distant SERV 1 . Selon une autre alternative, différents équipements sont installés sur site, dont l’équipement 10. Un intérêt est de répartir les charges de calculs, de segmenter les différentes fonctions réalisées, de faciliter les opérations de maintenance ou à accéder à des ressources électriques d’un réseau. La représente en outre, un second serveur SERV 2 raccordé au réseau de données NET de sorte que soit l’équipement 10, soit le premier serveur SERV 1 puisse adresser des données à ce serveur SERV 2 . Le procédé de l’invention vise à être exécuté par un ou plusieurs calculateurs centralisés ou distribués dans l’objectif d’extraire, le cas échéant, une portion d’une vidéo acquise comportant une détection d’un dépôt sauvage pour le transmettre à un second serveur SERV 2 distant. Ce second serveur SERV 2 peut être celui d’un système tiers assurant un service donné. A titre d’exemple, le tiers peut être un service départemental ou communal ou régional visant à exploiter ces vidéos pour sensibiliser une population, répertorier des types de dépôts sauvages, profiler les individus déposant sauvagement des objets, identifier des individus déposant sauvagement des objets ou encore dénombrer les dépôts sauvages afin de quantifier un effort, un investissement ou un coût pour une organisation. Selon un autre exemple, le tiers peut être un service tel celui de la police ou de la gendarmerie afin de générer automatiquement des contraventions. La illustre également une console d’exploitation notée CONS 1 permettant à un opérateur ou à un exploitant d’exploiter les portions de vidéos produites et transférées automatiquement par le procédé de l’invention. Selon un mode de réalisation, le système de l’invention ne comprend ni la console d’exploitation CONS 1 , ni le second serveur SERV 2 . Selon les variantes de réalisation, le système de l’invention comprend uniquement l’équipement 10. Selon une seconde variante de réalisation, le procédé de l’invention comprend l’équipement 10 et un serveur distant SERV 1 . Selon un autre mode de réalisation, l’équipement 10 peut être remplacé par deux équipements sur le même site répartis entre un premier équipement d’acquisition d’image et un serveur local alimenté par une alimentation électrique disponible. La représente un diagramme d’étapes d’un mode de réalisation du procédé de l’invention. Ce diagramme représente les étapes réalisées par le premier calculateur K 1 du premier équipement 10, par le second calculateur K 2 qui peut être selon les cas de figure dans le premier équipement 10, dans un équipement secondaire comportant un calculateur dédié K 2 et positionné sur le site du premier équipement 10 ou au sein d’un serveur distant SERV 1 . La première étape ACQ 1 consiste en l’acquisition d’un flux d’images FL 1 provenant d’au moins une caméra C 1 . Selon un mode de réalisation, le procédé peut prendre en compte deux flux d’images FL 1 , FL 1 ’ acquises par au moins deux caméras. Les images peuvent être des images 2 ou 3D selon le type de caméra utilisé. Lorsqu’une caméra comportant deux optiques est installée, une image 3D peut être acquise. Les images acquises peuvent être des images obtenues à partir d’une caméra grand-angle ou une caméra avec une profondeur de champ donnée. Selon un mode de réalisation, deux caméras combinant des propriétés optiques différentes permettent d’enrichir le flux vidéo acquis. Selon un exemple de réalisation, un flux d’images infrarouge peut être ajouté au premier flux, ledit flux étant acquis au moyen d’une capteur infrarouge. Un intérêt est d’augmenter la capacité d’analyse des images de nuit ou ayant une faible luminosité. Selon un mode de réalisation, la caméra C 1 peut comprendre un composant logiciel configuré pour détecter des changements dans l’image, tels que des passages de voitures, de piétons, des changements de luminosité, etc. Lorsqu’une telle caméra est utilisée, une première annotation des images du premier flux vidéo FL 1 peut être réalisée. Cette annotation peut ensuite être utilisée pour corroborer des labels de dépôts OB 1 détectés ou des activités caractéristiques ACT 1 . Cette annotation peut être utilisée pour écarter des faux positifs. Le procédé de l’invention comprend une étape qui vise à enregistrer les images acquises du flux vidéo FL 1 . L’enregistrement peut être réalisé par exemple par portions de séquences vidéo sur des durées prédéfinies. Les enregistrements peuvent être indexés par date de sorte à identifier des segments de vidéo rapidement à partir de codes temporels d’une image détectée ultérieurement par le procédé. Le procédé de l’invention comprend avantageusement une étape d’extraction d’une série d’images S 1 du premier flux FL 1 acquis. Selon un premier mode de réalisation, la série d’images est extraite du flux vidéo FL 1 à chaque détection d’une activité caractéristique ACT 1 et/ou à chaque détection d’une présence humaine ACT 1 par la caméra. Selon un autre mode de réalisation, qui peut être combiné à ce dernier, la série d’images S 1 est extraite à partir d’un échantillonnage à une fréquence fe 1 dudit premier flux FL 1 . Un intérêt est d’extraire par exemple un flux d’une image par heure, ou une image par seconde ou une valeur intermédiaire de nombre d’image sur une durée donnée, par exemple de quelques minutes. Selon un exemple, une image par heure ou une image par minute peut être extraite du premier flux vidéo FL 1 . Un intérêt est de générer une série d’images S 1 qui soit légère en poids et qui permette de mettre en œuvre un algorithme peu gourmand en ressources de calculs pour effectuer la détection d’un dépôt OB 1 . La série d’images extraite S 1 est alors éventuellement enregistrée localement au sein d’une mémoire de l’équipement 10. Le procédé de l’invention comprend une étape TR 1 de transmission de la première série d’images S 1 à un calculateur K 2 ou SERV 1 ou éventuellement K 1 en charge de procéder à la détection du dépôt OB 1 . Lorsque les images sont transmises à un serveur SERV 1 , des données de paramétrages sont utilisées pour émettre automatiquement la série d’images S 1 auprès du serveur. Les données de paramétrages peuvent comprendre une adresse d’un localisateur de ressource telle qu’une URL ou une adresse FTP ou toute autre adresse permettant d’accéder à une ressource connectée à un réseau de données NET, tel qu’internet. En outre, les données de paramétrages peuvent comprendre des données d’authentification d’un service comportant un identifiant et un mot de passe ou d’autres données permettant d’assurer une authentification sécurisée auprès d’une ressource distante. Un troisième serveur (non représenté) peut être mis en œuvre pour assurer le service d’authentification et accorder les droits d’accéder à une ressource du serveur SERV 1 , et éventuellement SERV 2 . A cet effet, une interface de communication INTc peut être configurée pour encoder les images de la première série d’images S 1 et transmettre les données à un équipement réseau tel qu’un commutateur ou un routeur permettant d’émettre les données sur le réseau de données NET. Selon un mode de réalisation, l’interface de communication INTc peut comprendre des moyens pour émettre directement des trames de données sur le réseau par exemple via un réseau 4G. Selon un autre mode de réalisation, l’interface INTc est configurée pour émettre les données via un canal de communication sans fil vers un autre équipement (non représenté) situé sur le même site qui comprend des moyens d’analyse, tel qu’un serveur. Un intérêt est d’utiliser des ressources d’alimentation électrique du second équipement pour mettre en œuvre des algorithmes de détection de dépôts OB 1 et/ou de détection d’activité caractéristique ACT 1 , notamment lorsque le premier équipement 10 fonctionne sur batterie. Dans un mode de réalisation, le premier équipement 10 est raccordé à un système d’alimentation électrique. Le procédé de l’invention comprend en outre une étape de détection DET 1 des dépôts OB 1 . Cette étape peut être réalisée selon les configurations par toute ressource matérielle permettant de réaliser des calculs notamment pour réaliser des analyses d’images. L’étape de détection DET 1 des dépôts comprend avantageusement un algorithme visant à comparer les images de la seconde série S 1 entre elles. Une méthode d’analyse des nouveaux dépôts entre les différentes images de la première série S 1 peut être mise en œuvre. Selon un exemple de réalisation, des propriétés de pixels sont analysées pour être comparées. Ces propriétés peuvent comprendre toute propriété caractéristique de pixels telles que leur couleur, leur intensité, leur niveau de gris, leur luminosité, leur saturation, leur teinte, etc. Selon un exemple, des propriétés relatives à des groupes de pixels d’une même portion d’une image peuvent être comparées entre deux images successives de la série d’images ou entre des images espacées de plusieurs images dans la série d’images. Les propriétés d’un groupe de pixels rassemblés dans une même zone peuvent comprendre des propriétés obtenues en réalisant toute opération mathématique telle que des moyennes, des médianes, des calculs de distribution de certaines propriétés ou autre opération mathématique. Dans ce dernier cas, les comparaisons sont relatives à des moyennes, médianes ou des propriétés de distributions de certaines propriétés dans le groupement de pixels. Cette analyse permet de détecter un nouvel élément 20 dans l’image. Cette analyse comprend une étape de comparaison d’images entre elles de la première série d’images S 1 , par exemple en les soustrayant pour produire une image différentielle. Selon un exemple, une étape d’élimination des basses fréquences dans le domaine des fréquences de l’image différentielle est réalisée de sorte à isoler les changements singuliers dans une zone de l’image. Cette étape permet notamment de s’affranchir des changements homogènes entre deux images liées par exemple à une baisse de luminosité. Les changements sont identifiés dans l’image différentielle pour détecter un changement dans l’image. Selon un mode de réalisation, un algorithme de détection des arêtes et des coins permet de déterminer la forme du nouvel objet détecté dans l’image afin de caractériser des propriétés du changement. Cette caractérisation des propriétés du nouvel objet et donc du changement permet de classifier le type de changement détecté. Enfin, une analyse de la qualification du changement dans le temps est réalisée de sorte à labelliser les dépôts OB 1 . Cette étape vise à détecter un changement durable sur un sous-ensemble d’images du premier ensemble d’images S 1 . Afin de réaliser cette étape, une pluralité d’images consécutives à la détection est considérée pour mesurer si le changement est toujours présent dans le temps. Cette étape permet notamment d’écarter tous les changements rapides liés à des passages furtifs de véhicules ou d’individus ou tout autre changement qui ne sont pas durables au sein de la première série d’images S 1 . Lorsqu’un dépôt OB 1 est détecté, une donnée de marquage est générée de manière à identifier l’image IM 1 et la date t 1 associée à cette image de la première série d’images S 1 . Selon un exemple de réalisation, des données caractérisant la forme de l’objet et/ou la région de l’image IM 1 dans laquelle le changement a été opéré peuvent être générées. Selon un mode de réalisation, une fonction apprenante, appelée seconde fonction apprenante FA 2 peut être mise en œuvre par le procédé de l’invention, par exemple en combinaison avec la mise en œuvre d’un algorithme précédemment décrit. A cet effet, un modèle d’apprentissage machine comportant un paramétrage tel qu’une série de coefficients peut être appris au moyen d’une descente de gradients pour entrainer un modèle de régression. Un intérêt est de valider les dépôts dans l’image OB 1 . Selon un exemple, des séquences d’images avec des passages de véhicules non caractéristiques d’un dépôt sont classées comme des activités ne relevant pas d’un dépôt. Selon un autre exemple, un changement de luminosité d’une séquence d’images sont classées comme des activités ne relevant pas d’un dépôt. A contrario, des séquences comportant un objet à partir d’une image de la séquence près d’une zone d’intérêt et qui reste pendant un laps de temps donné peut être associé à une détection de dépôt OB 1 . Le procédé de l’invention comprend alors une étape visant à émettre une notification TR 2 au premier équipement 10 permettant de réaliser une seconde extraction d’images S 2 dans une fenêtre temporelle D 1 prédéfinie. La notification comprend avantageusement des données permettant de caractériser les images d’intérêt, des codes temporels, éventuellement des identifiants d’images, des zones géométriques de l’image délimitant un contour lié au changement détecté ou encore une région d’intérêt de l’image IM 1 et des paramètres d’authentification de service permettant de sécuriser les transmissions entre les équipements. Selon un exemple de réalisation, les positions dans l’image des dépôts OB 1 ne sont pas transmises au premier calculateur K 1 . Dans ce cas, les positions dans l’image et éventuellement les zones géographiques ou les groupements de pixels associés aux dépôts OB 1 sont enregistrés dans une mémoire de l’équipement comportant le calculateur K 2 ou dans une mémoire du premier serveur SERV 1 . Un avantage est d’alléger les transferts de données entre les différents équipements du système. Un intérêt est de réexploiter ces données de positions ou de zones dans la détection de l’activité caractéristique ACT 1 réalisée dans un second temps à partir de la seconde série d’images S 2 . La seconde série d’images S 2 peut être également considérée comme un flux vidéo, appelé troisième flux vidéo FL 3 . On comprend que le troisième flux vidéo a une fréquence d’échantillonnage des images du premier flux vidéo FL 1 plus grande que la fréquence d’échantillonnage des images du premier flux vidéo FL 1 ayant généré le second flux vidéo FL 2 . Les fenêtres temporelles des flux vidéo FL 2 et FL 3 transmises peuvent être identiques ou légèrement différentes du fait qu’on cherche à élargir la fenêtre d’analyse pour identifier automatiquement l’activité caractéristique au sein du troisième flux vidéo. Selon un exemple, une pluralité de premières extractions EXT 1 et de détections DET 1 sont réalisées successivement en affinant un échantillonnage sur des périodes temporelles de plus en plus fine autour d’une date d’intérêt lié au changement spécifique d’un dépôt OB 1 . Dans ce cas, à la Nième détection DET 1 , la seconde extraction EXT 2 est engagée. Le premier équipement 10 met en œuvre une nouvelle étape d’extraction EXT 2 permettant d’extraire une seconde série d’images S 2 . La seconde série d’images S 2 comprend avantageusement un échantillonnage plus fin, c’est-à-dire avec une fréquence plus élevée que le premier échantillonnage fe 1 afin d’extraire sur la première fenêtre temporelle D 1 un plus grand nombre d’images afin d’opérer une seconde détection DET 2 d’une activité caractéristique d’une activité humaine ACT 1 au voisinage temporel de la première détection DET 1 . Un intérêt est de vérifier que le dépôt OB 1 est associé à un dépôt d’un objet par un humain. Selon un exemple, le procédé de l’invention corrèle : la détection d’un dépôt OB 1 détecté avec une seconde détection DET 2 d’une activité caractéristique d’une activité humaine ACT 1 Ainsi une telle opération permet de ne pas générer d’étapes supplémentaires du procédé et permet d’alléger les calculs du ou des calculateurs K 1 du premier équipement 10. En outre, cela permet de renforcer la robustesse du procédé en combinant la génération de plusieurs données provenant de différents équipements ou composants pour affiner les critères de détection. A cet effet, le procédé de l’invention comprend une troisième transmission TR 3 visant à émettre la seconde série d’images S 2 vers un calculateur en charge de cette détection d’activité ACT 1 . Différentes réalisations du procédé de l’invention peuvent être mises en œuvre. La seconde série d’images S 2 peut être traitée localement par le calculateur K 1 ou par un autre équipement sur site au sein d’un second calculateur K 2 ou par un serveur distant SERV 2 . La seconde série d’images S 2 permet d’engager un second traitement visant à détecter une activité caractéristique ACT 1 au voisinage de la date t 1 correspondant à la première détection d’un dépôt OB 1 . La détection d’une activité caractéristique ACT 1 peut être mise en œuvre au moyen d’une première fonction apprenante FA 1 mettant en œuvre un modèle d’apprentissage machine. Selon un exemple, un réseau de neurones de type CNN, désignant « convolutional neural network » dans la terminologie anglo-saxonne peut être utilisé. Selon un autre exemple un réseau de neurones de type RNN, désignant « recurrent neural network » dans la terminologie anglo-saxonne peut être mise en œuvre. De nombreux autres modèles apprenants peuvent être mis en œuvre notamment ceux adaptés au traitement des images. A cet effet, un modèle d’apprentissage machine comportant un paramétrage tel qu’une série de coefficients peut être appris au moyen d’une descente de gradients pour entrainer un modèle de régression. Cette première fonction apprenante FA 1 permet notamment de paramétrer un classifieur afin de classifier les différentes activités caractéristiques détectées. Un intérêt est de détecter les activités caractéristiques ACT 1 d’un dépôt d’un objet par un humain dans la zone correspondant à la détection d’un dépôt OB 1 . A cet effet, un apprentissage permet de labéliser des activités non caractéristiques d’un dépôt sauvage et de labéliser des activités caractéristiques d’un dépôt sauvage. Selon un exemple, des séquences d’approches en voiture sans descente d’un individu de la voiture peuvent être classées comme non caractéristique d’un dépôt sauvage. Selon un autre exemple, un ramassage d’un dépôt sauvage peut être également labélisé comme non caractéristique d’un dépôt sauvage. A contrario, des séquences d’approche d’un individu sortant d’un véhicule avec un objet près d’une zone d’intérêt peuvent correspondre à un label d’une activité caractéristique ACT 1 . Lorsqu’une activité caractéristique ACT 1 est identifiée par la première fonction apprenante FA 1 , un ensemble de données sont générées pour être transmises au premier calculateur K 1 ou au premier équipement 10. Les données comprennent au moins un identifiant d’image IM 2 dans laquelle est identifiée une activité caractéristique ACT 1 et éventuellement un code temporel ou une date t 2 dans la seconde série d’images S 2 . Selon un exemple, au moins une zone géométrique de l’image délimitant un contour lié à l’activité caractéristique ou encore une région d’intérêt de l’image IM 2 peut être transmise au premier équipement 10. Selon un exemple, des paramètres d’authentification de service enregistrés dans une mémoire sont automatiquement générés pour sécuriser les transmissions entre les équipements, par exemple entre le serveur SERV 1 et l’équipement 10. Le procédé de l’invention comprend la définition d’une seconde fenêtre temporelle D 2 . Cette étape peut être réalisée avantageusement par le calculateur K 1 de l’équipement 10. La seconde fenêtre temporelle D 2 comprend avantageusement une période comportant les deux dates t 1 et t 2 de sorte à extraire une portion du premier flux vidéo F 1 comportant une séquence correspondant à la détection de l’activité caractéristique ACT 1 et une portion d’une séquence correspondant à un dépôt OB 1 . La portion vidéo extraite du premier flux vidéo FL 1 peut avoir une durée allant de quelques secondes à quelques minutes. L’étape d’extraction de la portion de vidéo est notée EXT 3 sur la . L’extraction peut comprendre notamment la lecture d’une portion d’intérêt du premier flux vidéo FL 1 qui est enregistré dans une mémoire du premier équipement 10 et un enregistrement de la portion extraite sur une autre mémoire destinée à collecter et sauvegarder toutes les portions extraites d’intérêt dans lesquelles des détections ont été annotées. Selon un premier cas d’exemple, la portion extraite est extraite avec un échantillonnage Fe 1 d’origine du premier flux vidéo FL 1 , selon un second exemple, un troisième échantillonnage Fe 3 est réalisé de sorte à extraite une portion avec moins d’images de sorte à favoriser la création d’un fichier de taille réduite. Selon un exemple, la vidéo extraite est compressée selon un algorithme de compression d’image. Le procédé de l’invention comprend une nouvelle étape de transmission TR 5 de la portion vidéo extraite. La transmission de cet extrait est préférentiellement réalisée vers un autre serveur SERV 2 . Pour être exploitée par un service d’analyse d’images. Le second serveur SERV 2 comprend une étape visant à enregistrer la portion vidéo extraite. Cette étape peut être incluse au procédé de l’invention ou peut être réalisée par un autre procédé. En d’autres termes, cette étape est optionnelle et peut ne pas être considérée comme faisant partie de l’invention. Le second serveur SERV 2 comprend l’exécution d’une nouvelle étape notée N 1 qui consiste en l’émission d’une notification N 1 comportant la transmission des données caractéristiques de la détection, telle qu’une qualification du dépôt sauvage, l’heure et la date du dépôt sauvage, un identifiant de la zone d’intérêt et l’identification d’une plaque d’immatriculation. La détection de la plaque d’immatriculation peut être réalisée par le second serveur SERV 2 notamment par la mise en œuvre d’un algorithme de détection de détection de la plaque d’immatriculation et un algorithme visant à interpréter le numéro de la plaque d’immatriculation. Un tel algorithme peut notamment comprendre la mise en œuvre d’une troisième fonction apprenante FA 3 permettant de détecter une voiture et une zone d’intérêt correspondant à la zone généralement réservée sur la voiture pour apposer une plaque d’immatriculation, c’est-à-dire sur à l’arrière de la voiture et/ ou à l’avant de la voiture ou d’une remorque le cas échéant et placée au-dessus du pare choc de cette dernière. A cet effet, la détection d’une plaque d’immatriculation peut être mise en œuvre au moyen d’une troisième fonction apprenante FA 3 mettant en œuvre un modèle d’apprentissage machine. Selon un exemple, un réseau de neurones de type CNN, désignant « convolutional neural network » dans la terminologie anglo-saxonne peut être utilisé. Selon un autre exemple un réseau de neurones de type RNN, désignant « recurrent neural network » dans la terminologie anglo-saxonne peut être mise en œuvre. De nombreux autres modèles apprenants peuvent être mis en œuvre notamment ceux adaptés au traitement des images. A cet effet, un modèle d’apprentissage machine comportant un paramétrage tel qu’une série de coefficients d’une fonction ou des poids d’une matrice ou tout autre paramétrage d’une fonction apprenante, peut être appris au moyen d’une descente de gradients pour entrainer un modèle de régression. Cette troisième fonction apprenante FA 3 permet notamment de paramétrer un classifier afin de classifier les images de plaque d’immatriculation. Un intérêt est d’isoler l’image d’intérêt et d’extraire l’image de la plaque d’immatriculation de la voiture. Selon un exemple de réalisation, une étape visant à corréler la détection du véhicule dont on souhaite obtenir la plaque d’immatriculation avec la détection de l’activité caractéristique ACT 1 . Cette étape permet de lever des ambiguïtés sur l’image du véhicule exploitée lorsque plusieurs véhicules sont présents dans la scène. L’image comportant l’identification d’un individu d’un véhicule au moment de la détection de l’activité caractéristique peut être avantageusement exploitée à cet effet. Un second algorithme visant à extraire le numéro de plaque peut comprendre notamment un algorithme de reconnaissance de caractères d’une portion d’image. Ainsi, le numéro de la plaque peut être obtenu. Selon un exemple de réalisation, un algorithme de transformation de l’image peut être appliqué de manière à générer une image de la plaque dans un référentiel non déformé. La déformation peut être liée à l’angle de vue de la caméra ainsi, les paramètres de transformations peuvent être automatiquement générés en fonction de la position de la voiture dans la scène, c’est-à-dire dans l’image acquise et selon l’orientation de cette dernière dans l’image. Selon un mode de réalisation, l’algorithme visant à extraire le numéro de la plaque d’immatriculation peut être réalisé par le premier équipement 10 par exemple par le premier calculateur K 1 ou encore par un autre calculateur du même équipement. Selon un exemple, un second équipement sur le site de la zone d’intérêt qui est appairé ou connecté au premier équipement peut réaliser l’algorithme visant à extraire le numéro de la plaque par exemple à partir du calculateur K 2 . Selon un autre exemple, le serveur SERV 1 réalise cette étape d’extraction du numéro de la plaque de la voiture garée à proximité de la scène lors du dépôt sauvage. La détection d’un véhicule et du positionnement de la plaque d’immatriculation peut avantageusement être utilisée pour flouter ladite plaque d’immatriculation lorsque les images sont extraites du premier flux vidéo FL 1 pour être transmises soit à un autre calculateur du premier équipement 10, soit à un second calculateur K 2 d’un second équipement agencé sur le site de la zone d’intérêt Z i tel qu’un équipement connecté au premier équipement 10. Selon un autre exemple, la zone des plaques est floutée lorsque les images sont transmises au premier serveur distant SERV 1 . Selon un mode de réalisation, le floutage est réalisé lors de la réception de la première série d’images S 1 et/ou de la seconde série d’images S 2 . Par l’équipement qui reçoit lesdites images, par exemple K 2 ou SERV 1 . La représente un exemple d’équipement 10 comportant une caméra C 1 configurée pour acquérir des images. Le flux vidéo acquis est enregistré dans une mémoire M 1 et le calculateur K 1 de l’équipement 10 permet de traiter le flux vidéo pour échantillonner le flux vidéo. Selon un mode de réalisation, le calculateur K 1 ou un autre peut être configuré de sorte à segmenter le flux vidéo. Selon un mode de réalisation, le calculateur K 1 ou un autre peut être configuré pour réaliser des prétraitements numériques sur les images, tels que des compressions d’image, de la correction d’image, l’application de filtre ou encore le traitement du bruit. Selon un mode de réalisation, l’équipement 10 comprend une interface de communication INT C permettant de transférer des informations telles que des images à un serveur distant. L’interface peut être une interface 3G, 4G, Wifi, Bluetooth ou toute autre type d’interface de communication. La représente différentes représentations des flux vidéo notamment du flux vidéo acquis FL 1 à la fréquence fe0. La fréquence du flux vidéo est généralement comprise entre 1 image/seconde et 30 images/seconde, noté respectivement 1i/s et 30i/s, toutefois d’autres périodes peuvent être utilisées selon l’équipement utilisé. Selon un mode de réalisation, un échantillonnage à l’acquisition est réalisé afin de réduire le poids des vidéos enregistrées, par exemple pour obtenir une fréquence d’échantillonnage comprise entre 1 image par minute et 1 image par seconde, noté respectivement 1i/s et 1i/m. La représente le second flux vidéo FL 2 correspondant à une série d’images extraites du premier flux vidéo FL 1 échantillonné avec un nombre d’images par seconde prédéfini. La fréquence d’échantillonnage Fe 1 permettant d’extraire des images du premier flux FL 1 pour produire le troisième flux FL 2 est notée Fe 1 . Ce nombre d’images extrait peut être compris entre 1 image par seconde et 1 image par heure. Selon d’autres exemples, d’autres échantillonnages peuvent être choisis. Le second flux vidéo peut correspondre à un flux continu extrait en temps réel du premier flux vidéo FL 1 ou il peut correspondre à des segments temporels du premier flux vidéo FL 1 . La représente également le troisième flux vidéo FL 3 correspondant à une série d’images extraites du premier flux vidéo FL 1 échantillonné avec un nombre d’images par seconde prédéfini. La fréquence d’échantillonnage permettant d’extraire des images du premier flux FL 1 pour produire le troisième flux FL 3 est notée Fe 2 . Ce nombre d’images extrait peut être compris entre 1 image par seconde et 30 images par seconde. Selon d’autres exemples, d’autres échantillonnages peuvent être choisis. La permet de représenter les fenêtres temporelles D 1 et D 2 d’analyse du flux d’images FL 1 selon les dates de détection d’un dépôt OB 1 , date t 1 , et/ou d’une activité caractéristique, date t 2 . Ces fenêtres temporelles D 1 , D 2 permettent de générer une fenêtre d’analyse du premier flux vidéo FL 1 avec un autre échantillonnage adapté pour extraire soit des images à analyser une portion d’une vidéo à transmettre au second serveur SERV 2 . La première fenêtre temporelle D 1 est par exemple centrée sur la date t 1 de détection d’un dépôt OB 1 . Cette fenêtre temporelle permet d’analyser une portion vidéo dans laquelle sont extraites des images du premier flux avec une seconde fréquence d’échantillonnage fe 2 . Lors de la détection d’une activité caractéristique ACT 1 , une seconde fenêtre temporelle D 2 est définie par exemple vis-à-vis des dates t 1 et t 2 de sorte à extraire une portion vidéo du premier flux vidéo FL 1 à envoyer au second serveur SERV 2 . La représente une illustration des flux de données entre chaque équipement du système, ici matérialisé par les calculateurs. Il est entendu que chaque calculateur ou serveur est associé à des composants électroniques permettant de les alimenter, des mémoires pour enregistrer des données et des interfaces pour transmettre certaines données. Ici les transmissions TR 1 et TR 3 permettent de transférer des séries d’images S 1 , S 2 issues d’un échantillonnage du premier flux vidéo FL 1 . La seconde série d’images S 2 est comprise dans une fenêtre temporelle D 1 . Les transmissions TR 2 et TR 4 permettent de transférer des données associées aux détections de dépôts OB 1 et d’activité caractéristique ACT 1 telles que les images IM 1 , IM 2 et d’au moins une date t 1 , t 2 . La transmission TR 5 permet d’émettre la portion d’un intérêt du premier flux vidéo FL 1 compris dans un second intervalle de temps D 2 . Au sein de laquelle les détections de dépôts OB 1 et d’activité caractéristique ACT 1 ont été réalisées. La permet de représenter au sein du calculateur K 2 ou du premier serveur SERV 1 , les algorithmes de floutage réalisées par la fonction FCT 1 des deux séries d’images S 1 et S2. Les notations S 1 ’ et S 2 ’ de la correspondent aux images floutées ou du moins des images comportant une portion floutée de l’image. Le reste de la description a été décrite au regard des notations S 1 et S 2 qui peuvent être considérées comme des images floutées ou non. La représente également les fonctions de détections DET 1 ou DET 2 , respectivement d’un dépôt OB 1 et d’une activité caractéristique ACT 1 précédemment décrites. Procédé mis en œuvre par ordinateur de détection de séquences vidéo d’intérêt d’une zone sous surveillance comportant : Acquisition (ACQ 1 ) d’un premier flux vidéo (FL 1 ) par au moins une caméra (10) agencée pour capturer des images d’une zone d’intérêt (Zi) ; Enregistrement (ENR 1 ) du premier flux vidéo (FL 1 ) dans une mémoire (M 1 ), lesdits enregistrements correspondant à des vidéos enregistrées d’une durée prédéfinie ; Première extraction (EXT 1 ) d’une première série d’images (S 1 ) du premier flux vidéo (FL 1 ) définissant un second flux d’images (FL 2 ) acquis selon une première fréquence d’échantillonnage (Fe 1 ) par un premier calculateur (K 1 ) d’un premier équipement (10) ; Transmission (TR 1 ) du second flux d’images (FL 2 ) à un second calculateur (K 2 , SERV 1 ) ; Détection d’un (DET 1 ) dépôt (OB 1 ) par la mise en œuvre d’un premier algorithme de détection de changements dans les images appliqué au second flux d’image (FL 2 ), ledit premier algorithme étant configuré pour déterminer une première position (POS 1 ) d’un nouvel élément (20) dans ladite image, appelé premier élément (20), persistant pendant une durée minimale dans au moins une image du second flux d’image (FL 2 ) ; Transmission (TR 2 ) au premier équipement (10) d’une première donnée de détection (BIN 1 ) relative à la présence d’un premier élément (20) dans l’image du second flux d’images (FL 2 ), d’un identifiant d’une première image (IM 1 ) associée à une première date (t 1 ), ladite première image (IM 1 ) comportant le premier élément (20) détecté ; Seconde extraction (EXT 2 ) par un composant du premier équipement (10) d’une seconde série d’images (S 2 ) du premier flux vidéo (FL 1 ) acquis selon une seconde fréquence d’échantillonnage (Fe 2 ) sur une première fenêtre temporelle (D 1 ) comportant la première date (t 1 ), la seconde série d’images (S 2 ) définissant un troisième flux vidéo (FL 3 ) ; Transmission (TR 3 ) au second calculateur (K 2 , SERV 1 ) ou à un troisième calculateur (K 2 , SERV 1 ) de la seconde série d’images (S 2 ) ; Détection (DET 2 ) d’une présence d’un être humain (ACT 1 ) au sein d’au moins une image (IM 2 ) de la seconde série d’images (S 2 ) par la mise en œuvre d’une première fonction apprenante (FA 1 ) dans une zone prédéfinie autour de la première position (POS 1 ) de chaque image traitée de la seconde série d’images (S 2 ) ; Transmission (TR 4 ) au premier équipement (10) d’une seconde donnée de détection (BIN 2 ) relative à la présence d’un être humain (ACT 1 ) dans au moins une image (IM 2 ) de la seconde série d’images (S 2 ), d’un identifiant d’une seconde image (IM 2 ) associée à une seconde date (t 2 ), ladite seconde image (IM 2 ) comportant une présence d’un être humain (ACT 1 ) détectée ; Transmission (TR 5 ) d’un extrait du premier flux vidéo (FL 1 ), une seconde fenêtre temporelle (D 2 ) correspondant à la durée de l’extrait comportant la première date (t 1 ) et la seconde date (t 2 ) vers un second serveur distant (SERV 2 ). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que le procédé comporte : Floutage d’au moins une portion de chaque image de la première série d’images (S 1 ) par la mise en œuvre d’une fonction de floutage (FCT 1 ), ledit floutage étant réalisé par le second calculateur (K 2 , SERV 1 ) après la transmission (TR 1 ) du second flux d’images (FL 2 ) audit second calculateur (K 2 , SERV 1 ) ; Floutage d’au moins une portion d’image de chaque image de la seconde série d’images (S 2 ) par la mise en œuvre d’une fonction de floutage (FCT 1 ), ledit floutage étant réalisé par le second ou le troisième calculateur (K 2 , SERV 1 ) après la transmission (TR 3 ) du second flux d’images (FL 2 ) audit second calculateur (K 2 , SERV 1 ). Procédé selon la revendication 2 caractérisé en ce que le second calculateur (K 2 , SERV 1 ) est un calculateur d’un serveur distant (SERV 1 ), ledit serveur distant (SERV 1 ) comportant la première fonction de floutage (FCT 1 ) pour flouter automatiquement une seconde zone d’intérêt (Z 2 ) de chaque image reçue du flux d’images reçues (FL 2 ), ladite première fonction de floutage (FCT 1 ) comportant la mise en œuvre d’un modèle d’apprentissage machine (MAM) configuré pour détecter et classifier les plaques d’immatriculation et les visages, ledit modèle d’apprentissage machine (MAM) étant appris à partir d’un ensemble de données d’entrainement, ladite première fonction de floutage (FCT 1 ) comportant en outre un algorithme de floutage de ladite seconde zone d’intérêt (Z 2 ) détectée. Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que la détection (DET 1 ) d’un dépôt (OB 1 ) comprend : Une détection d’un changement entre au moins deux images consécutives du second flux d’images (FL 2 ), ledit changement caractérisant un premier élément (20) présent dans l’image ; Une détection de la présence du premier élément (20) au sein d’une pluralité d’images du second flux d’images (FL 2 ), lesdites images étant considérées précédemment et/ou successivement à l’image au sein de laquelle un changement a été détecté ; Une extraction de la position dudit premier élément (20) au sein de l’image. Procédé selon la revendication 4 caractérisé en ce que la détection de la présence du premier élément (20) au sein d’une pluralité d’images du second flux d’images est réalisé en effectuant une première moyenne de valeurs de pixels considérés dans chaque image d’un premier sous-ensemble d’images précédent l’image au sein de laquelle un changement a été détecté et en effectuant une seconde moyenne de valeurs de pixels considérés dans chaque image d’un second sous ensemble d’images succédant l’image au sein de laquelle un changement a été détecté, l’écart entre la première et la seconde moyenne permettant de déduire la présence d’un dépôt (OB 1 ). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que la détection d’un dépôt (OB 1 ) comprend au moins une comparaison de propriétés caractéristiques d’un groupement de pixels entre au moins deux images de la première série d’images (S 1 ). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que lors d’une détection d’un premier élément (20), le premier calculateur (K 1 , SERV 1 ) comprend : Une génération d’une première donnée de détection (BIN 1 ) relative à la présence d’un premier élément (20) dans l’image, Une identification de la première image (IM 1 ) comportant le premier élément (20) détecté dans l’image soit par un identifiant d’image (ID_IM 1 ), soit par une date (t 1 ) décrite par un code temporel dans une fenêtre temporelle prédéfinie ; la génération d’au moins une première position (POS 1 ) dudit premier élément (20) dans l’image. Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que la première date (t 1 ) correspond à un code temporel d’une image dans le premier flux d’image (FL 1 ), c’est-à-dire à celle d’une image échantillonnée à la première fréquence (Fe 1 ). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que la seconde fréquence d’échantillonnage (Fe 2 ) est strictement supérieure à la première fréquence d’échantillonnage (Fe 1 ), ladite première fenêtre temporelle (D 1 ) comportant une portion du flux d’images précédent la première date (t 1 ). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que la détection (DET 1 ) du dépôt (OB 1 ) comprend l’identification d’un intervalle temporel compris entre deux dates (t 1A , t 1B ) entre lesquelles le dépôt (OB 1 ) est détecté et en ce que la détection d’une présence humaine (DET 2 ) comprend l’identification d’un intervalle temporelle compris entre deux dates (t 2A , t 2B ) entre lesquelles la présence d’un être humain (ACT 1 ) est détectée. Procédé selon la revendication 10 caractérisé en ce que la première fenêtre temporelle (D 1 ) de la seconde extraction (EXT 2 ) est définie par les deux dates de l’intervalle temporelle identifié lors de la détection (DET 1 ) du dépôt (OB 1 ). Procédé selon la revendication 10 caractérisé en ce que la seconde fenêtre temporelle (D 2 ) de la seconde extraction (EXT 2 ) est définie par les deux dates de l’intervalle temporelle identifié lors de la détection (DET 1 ) du dépôt (OB 1 ). Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la détection d’une présence humaine comprend la détection d’une activité caractéristique d’un être humain. Procédé selon la revendication 13, caractérisé en ce que la détection d’une activité caractéristique comprend la mise en œuvre de la première fonction apprenante (FA 1 ) réceptionnant en entrée des images du premier flux vidéo (FL 1 ) et mettant en œuvre un modèle d’apprentissage machine appris à partir d’un ensemble de données d’entrainement permettant de classifier des images d’un individu et classifier des mouvements desdits individus dans une portion donnée de chaque image traitée. Procédé selon la revendication 1 ou 13, caractérisé en ce que la seconde date (t 2 ) correspond à une date d’une image (IM 2 ) échantillonnée et sélectionnée dans une seconde fenêtre temporelle (D 3 ) correspondant à la période pendant laquelle une présence humaine ou une activité caractéristique a été détectée. Procédé selon la revendication 1 ou 13, caractérisé en ce que la seconde transmission (TR 2 ) comprend également la transmission d’au moins une première position (POS 1 ) dudit premier élément (20) détecté dans l’image (IM 1 ) et en ce que la quatrième transmission (TR 4 ) comprend également la transmission d’au moins une seconde position (POS 2 ) de ladite présence humaine ou ladite activité caractéristique (ACT 1 ) détectée dans l’image identifiée (IM 2 ). Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la première transmission (TR 1 ) et la transmission (TR 3 ) sont réalisées vers le même calculateur (K 2 , SERV1), le second calculateur et le troisième calculateur étant dans ce cas les mêmes calculateurs. Equipement (10) destiné à être fixé à un mat, ledit équipement (10) comportant une caméra pour acquérir des images d’une zone d’intérêt et au moins un premier calculateur (K 1 , K 2 ) et une mémoire (M 1 ) pour mettre en œuvre les étapes du procédé de l’une quelconque des revendications 1 à 17. Système comportant un équipement (10) comportant une caméra pour acquérir des images d’une zone d’intérêt et au moins un premier calculateur (K 1 ) et une mémoire (M 1 ), ledit système comportant en outre un serveur distant (SERV 1 ) pour mettre en œuvre les étapes du procédé de l’une quelconque des revendications 1 à 17.