FR 3063368 A1 20180831 FR 1770177 A 20170224 1 Procédé de recherche d'un objet à posteriori dans des flux vidéo Domaine technictue et état de l'art L'invention concerne un procédé de recherche à posteriori d'un objet dans des flux vidéos de surveillance d'une zone géographique. Le mot objet doit être compris ici et dans tout ce qui suit au sens large. Ainsi un objet à chercher peut être un être vivant susceptible de se déplacer, tel qu'une personne ou un animal, ou un objet susceptible d'être déplacé tel qu'un bagage, un véhicule, ... L'invention trouve une application notamment dans les domaines de la sécurité, de la sûreté ou de la gestion de crise sur une zone géographique identifiée telle qu'une ville ou un quartier, un lieu public tel qu'un musée, une gare, un parc de loisirs, ... ou encore une zone privée telle qu'un site industriel. Dans de tels domaines, il est fréquent de rechercher un objet à posteriori pour chercher une explication à une situation donnée, pour retracer le chemin parcouru par une personne, .... L'invention trouve également une application dans le domaine de la formation ou de la sensibilisation à la sécurité, la sûreté ou la gestion de crise. Des moteurs de recherche existent, susceptibles de rechercher une image en deux dimensions d'un objet dans des photos ou des vidéos et de fournir en retour une liste d'images sélectionnées avec pour chaque image une probabilité pour que l'objet image sélectionné corresponde effectivement à l'objet réel cherché. Ces moteurs de recherche sont en pratique des outils logiciels comprenant une pluralité de lignes de codes adaptées pour la mise en oeuvre d'un procédé de recherche. Ces moteurs de recherche sont généralement performants pour des recherches bien spécifiques, par exemple la recherche dans une image numérique ou un flux vidéo numérique d'un visage, d'une moustache sur un visage, d'une couleur ou d'une forme d'un bagage, ... mais ils sont rarement performants pour tout type de recherche ou d'objet. Au surplus, si ces moteurs de recherche sont efficaces pour travailler sur des photos ou des vidéos de très bonne qualité, ils le sont généralement bien moins lorsque la qualité des photos ou des vidéos est moindre. On constate ainsi en pratique le manque d'un outil de recherche particulièrement efficient, notamment pour travailler sur des flux vidéos de qualité limitée, comme c'est le cas souvent des flux vidéos produits par des caméras de vidéosurveillance. 3063368 2 Description de l'invention L'invention propose un nouveau procédé de recherche à posteriori dans des flux vidéos, de qualité bien supérieure à celle des procédés existants. A cet effet, l'invention propose un procédé de recherche d'un objet dans des flux vidéo d'une pluralité de caméras de surveillance, procédé comprenant les étapes 5 suivantes, consistant à : - Eh 1 : construire un avatar en trois dimensions de l'objet réel cherché, - ET2 : décomposer l'avatar 3D construit en une pluralité de critères d'identification caractéristiques dudit avatar 3D, - ET3 : pour chaque critère d'identification : 10 - ET31 : rechercher une image dudit critère d'identification dans les flux vidéos de la pluralité de caméras, - ET32 : créer une liste d'extraits vidéos montrant une image du critère d'identification avec, pour chaque extrait vidéo de la liste, l'image du critère d'identification associée, un identifiant d'une caméra ayant enregistré le dit extrait vidéo, une plage horaire à laquelle le dit extrait 15 vidéo a été enregistré, et un indice élémentaire de correspondance de l'image du critère d'identification avec le critère d'identification cherché, - ET4 : à partir des listes d'extraits vidéos créées au cours des étapes ET3, former des groupes d'extraits vidéos montrant tous un même objet image de l'avatar cherché puis, à chaque groupe d'extraits vidéos, associer l'objet image commun et un indice global de correspondance fonction des 20 indices élémentaires de correspondance de chaque extrait vidéo dudit groupe d'extraits vidéos. Pour une recherche plus efficace dans les flux vidéos d'une pluralité de caméras de surveillance, l'invention propose ainsi de créer pour l'objet à chercher un avatar 3D, c'est à dire une image en trois dimensions de l'objet à chercher, puis de décomposer ledit avatar en une pluralité de critères d'identification susceptibles d'être cherchés dans les flux vidéos. Par rapport à une recherche connue 25 basée sur un avatar 2D de l'objet à chercher, utiliser un avatar 3D permet d'utiliser une image plus fine et plus précise de l'objet à chercher, et d'utiliser également plus de critères d'identification ou des critères d'identification plus pertinents pour la recherche, notamment des critères obtenus à partir de la troisième dimension de l'avatar, comme par exemple un volume global occupé dans l'espace par l'objet réel cherché, ou bien un aspect (forme, couleur, un motif, ...) spécifique sur un côté de l'objet à chercher et différent sur un deuxième côté, etc. Les résultats des recherches effectuées sur chaque critère d'identification sont ensuite aboutés pour localiser un ou des objets images de l'objet réel. Grâce à la recherche de critères d'identification spécifiques à la troisième dimension de l'avatar, l'indice de 3063368 3 correspondance global, c'est-à-dire la probabilité pour qu'un objet image localisé corresponde avec l'objet réel cherché est plus importante que dans le cas d'une recherche 2D classique. L'objet réel cherché peut être une personne, un animal ou un bien matériel tel qu'un objet porté ou déplacé par une personne, un vêtement, un bagage ou un véhicule par exemple. 5 L'avatar 3D peut être construit à partir d'informations fournies par un utilisateur, les dites informations comprenant : - une représentation 2D de l'objet réel cherché, par exemple une photo ou un dessin, et/ou - des attributs de l'objet réel cherché, par exemple une forme 3D de l'objet réel cherché, une forme 3D d'un détail de l'objet réel cherché, un aspect extérieur de l'objet réel cherché ou un aspect 10 extérieur d'un détail de l'objet réel cherché. Il est ainsi possible de chercher aussi bien un objet réel pour lequel peu d'informations sont disponibles, par exemple une personne dont le visage n'est pas connu mais ayant comme attribut une moustache, qu'un objet pour lequel de nombreuses informations sont disponibles, par exemple une personne dont le visage et la corpulence sont définis par une photo et ayant comme attributs une moustache, un vêtement 15 de forme et d'aspect décrits par l'utilisateur et un bagage de forme et d'aspect décrits par l'utilisateur. De préférence, une étape ET3 est réalisée pour chaque critère d'identification de l'avatar 3D et au moins deux moteurs de recherche distincts sont utilisés pour chercher les flux vidéos. Des moteurs de recherche distincts peuvent ainsi être utilisés pour chercher des critères d'identification distincts, les moteurs de recherche étant choisis en fonction de leur performance pour la recherche d'un critère d'identification 20 particulier. Les performances de chaque moteur de recherche sont ainsi utilisées au mieux pour obtenir un résultat de recherche global avec un indice plus élevé de correspondance global avec l'objet réel cherché. Certaines informations utilisées pour la construction de l'avatar 3D de l'objet à chercher sont plus fiables que d'autres, comme on le verra mieux plus loin. Pour tenir compte de ceci, le procédé selon l'invention 25 peut être amélioré de la façon suivante : - au cours de l'étape ET2, à chaque critère d'identification issu de la décomposition de l'avatar 3D, est associé un indice de fiabilité représentatif de la fiabilité d'une information fournie par l'utilisateur et utilisée pour la construction d'une partie de l'avatar 3D associée au dit critère d'identification, - au cours de l'étape ET3, l'indice élémentaire de correspondance de chaque image du critère 30 d'identification trouvé est pondéré avec l'indice de confiance associé au critère d'identification recherché. 3063368 4 - au cours de l'étape ET4 : à chaque groupe d'extraits vidéos sont associés l'objet image localisé et un indice global de correspondance fonction des indices élémentaires de correspondance pondérés de chaque extrait vidéo dudit groupe d'extraits vidéos. Pour chaque extrait vidéo, l'indice élémentaire de correspondance de l'image du critère d'identification 5 avec le critère cherché, pondéré par l'indice de confiance associé audit critère d'identification est une probabilité plus fine, plus précise que l'objet image localisé dans l'extrait vidéo corresponde effectivement à l'objet cherché. Le procédé selon l'invention peut également être complété par une étape ET6 consistant à, pour au moins un objet image localisé, déterminer un chemin parcouru par ledit objet image localisé en classant 10 selon une échelle de temps les extraits vidéos du groupe d'extraits vidéos associé au dit objet image. Le procédé permet ainsi de reconstituer à posteriori un chemin parcouru par un objet dans une zone géographique prédéfinie. Le procédé selon l'invention peut également être complété par une étape ET7 consistant à déterminer au moins un prolongement possible du chemin parcouru en fonction du chemin parcouru, en fonction 15 d'obstacles identifiés sur la zone géographique et / ou en fonction de moyens de déplacement accessibles sur la zone géographique qui seront détaillés plus loin. Plusieurs prolongements du chemin parcouru peuvent être déterminés. Egalement, pour chaque prolongement déterminé, peuvent être déterminées : - une probabilité pour que ce prolongement soit suivi par l'objet image localisé et / ou 20 - une estimation du temps de parcours. Le procédé permet ainsi de prédire des évolutions possibles d'une situation donnée. Enfin, pour faciliter l'exploitation par l'utilisateur des résultats obtenus par le procédé selon l'invention, ledit procédé peut comprendre également une étape d'affichage ET8 consistant à : - ET81 : afficher le chemin parcouru sur une carte de la zone géographique et 25 - ET82 : afficher une image de l'objet image localisé ayant parcouru ledit chemin et l'indice global de correspondance associé. Peut également être affichée (ET83) une liste des caméras ayant filmé les extraits vidéos montrant l'objet image localisé sur le chemin parcouru avec, pour chaque caméra, une indication relative à la plage horaire durant laquelle a été filmé l'extrait vidéo montrant l'objet image localisé. 3063368 5 Peut également être affiché (ET85) au moins un prolongement possible du chemin parcouru, la probabilité que ce chemin soit suivi et l'estimation de son temps de parcours. Brève description des figures 5 L'invention sera mieux comprise, et d'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à la lumière de la description qui suit d'un exemple de mise en oeuvre d'un procédé selon l'invention. Cet exemple est donné à titre non limitatif. La description est à lire en relation avec le dessin annexé dans lequel la figure unique est un organigramme montrant les principales étapes d'un procédé selon l'invention. 10 Description d'un mode de réalisation de l'invention L'invention concerne un procédé de recherche d'un objet dans des flux vidéos d'une pluralité de caméras de surveillance localisées sur une zone géographique prédéfinie. Comme dit précédemment, le terme « objet » doit être compris au sens le plus large. Ainsi un objet peut être une personne, un animal, un 15 bien bien matériel susceptible d'être déplacé par une personne, ... Le procédé selon l'invention a été développé initialement pour la recherche de personnes, mais il peut aussi bien être mis en oeuvre par exemple pour le suivi des déplacements d'un véhicule indépendamment de toute personne qui utilise ledit véhicule. Par ailleurs, la zone géographique prédéfinie doit également être vue au sens large ; elle peut correspondre à un quartier dans une ville, à une ville entière, à une zone privée et / ou à accès 20 restreint tel qu'un site industriel, un parc de loisirs, ... Le procédé selon l'invention est de préférence mis en oeuvre sous la forme d'un outil logiciel comprenant une pluralité de lignes de codes adaptées pour la mise en oeuvre de chacune des étapes du procédé. Les moyens informatiques suivants sont nécessaires pour l'exécution du procédé : - un terminal utilisateur comprenant une interface homme / machine (H/M), adaptée pour 25 permettre à un utilisateur de transmettre des informations sur un objet à chercher et de visualiser en retour des résultats obtenus par le procédé. Dans un exemple préféré, le terminal utilisateur est un terminal présentant une interface H/M de type écran tactile, terminal tel qu'un smartphone, une tablette ou un écran tactile associé à une unité centrale locale (PC) ou à un serveur de programme distant. 30 - une mémoire de programme dans laquelle est mémorisé le programme mettant en oeuvre le procédé selon l'invention et un microprocesseur adapté pour exécuter le dit programme ; la mémoire de 3063368 6 programme et le microprocesseur peuvent être localisés dans le terminal utilisateur, ou bien sur un serveur informatique distant sur lequel le terminal utilisateur peut se connecter de manière connue via une liaison filaire ou une liaison sans fils appropriée ; le microprocesseur a bien sûr accès aux mémoires de données via une ou des liaisons filaires ou sans fil dont la réalisation est connue par ailleurs. 5 - une mémoire de données mémorisant l'ensemble des données nécessaires à l'exécution du procédé, ou mémorisant des liens vers d'autres mémoires de données externes mémorisant les dites données. Les données nécessaires à l'exécution du procédé comprennent notamment : - une base de données relative à la zone géographique prédéfinie, base de données dans laquelle 10 sont mémorisées des informations permettant d'afficher sur l'interface H/M une cartographie en trois dimension de ladite zone géographique, une liste des caméras situées dans ladite zone géographique et susceptibles d'enregistrer des flux vidéos sur ladite zone géographique, - une base de données relative aux moyens de transport sur ladite zone géographique : transports en commun ou en libre service, disponibilité, horaires, charge (densité du trafic), ... 15 - une base de données mémorisant des obstacles ponctuels ou mobiles : travaux, personnels de sécurité positionnés sur la zone, etc. - une base de données de flux vidéos dans laquelle sont mémorisés, pour chaque caméra, les flux vidéos enregistrés. 20 Les principales étapes du procédé sont représentées sur la figure 1. Le procédé selon l'invention comprend une première étape Eh 1 consistant à construire un avatar en trois dimensions de l'objet réel cherché. L'avatar 3D est construit à partir d'informations fournies par un utilisateur, transmises par l'intermédiaire de l'interface H/M par tout moyen approprié : chargement d'un fichier numérique contenant une photo, saisie manuelle ou orale d'un texte descriptif, sélection d'un 25 champ dans une base de données recensant des objets (personne ou bien matériel) .... Les informations fournies par l'utilisateur peuvent être de qualité et de précision très diverses. Les dites informations peuvent ainsi comprendre une représentation 2D de l'objet réel cherché, par exemple une photo ou un dessin et il peut ensuite transmettre la représentation 2D dont il dispose au microprocesseur exécutant le procédé, transmission de préférence sous format numérique ; par exemple, selon la 30 situation et en fonction de l'information disponible, l'utilisateur peut prendre une photo de l'objet à rechercher avec son terminal, scanner un dessin, extraire une photo d'un flux vidéo sur lequel il a identifié l'objet à chercher, extraire une image d'une base de données mémorisant des informations 3063368 7 relatives à des objets recherchés ou cherchés par le passé. La base de données peut être publique ou privée, à accès libre ou restreint : réseau social, site Internet, ... mais aussi base de données d'entreprise (fichiers du personnel, fichiers clients, fiches produits, ...), fichiers de personnes recherchées, ... Les dites informations peuvent également comprendre un descriptif des attributs de l'objet réel cherché, 5 par exemple une forme de l'objet réel cherché, une forme d'un détail de l'objet réel cherché, un aspect (couleur, motif, texture, matériau, ...) de l'objet réel cherché ou un aspect d'un détail de l'objet réel cherché. Le descriptif peut être oral, textuel, sous forme d'un dessin.... Les informations relatives aux attributs de l'objet cherché peuvent venir en complément d'une représentation 2D du dit objet, ou bien être les seules informations disponibles sur l'objet cherché. 10 Dans des exemples très concrets et assurément non limitatifs, l'utilisateur peut ainsi souhaiter chercher : - une personne dont l'identité est connue et dont une photo est mémorisée dans une base de données de personnes, base de données disponible par ailleurs, - une personne pour laquelle une photo a été prise fortuitement par un témoin sur une scène de crise, 15 - une personne pour laquelle aucune photo n'est disponible mais pour laquelle un témoin a noté une moustache noire et une chemise rouge, - une personne pour laquelle aucune photo n'est disponible mais pour laquelle un témoin a noté sur une scène de crise que la dite personne tire une valise à roulettes de couleur verte..... L'avatar 3D est construit en assemblant le plus grand nombre des informations fournies par l'utilisateur. Il 20 s'agit ici de construire une image en trois dimensions la plus précise et la plus cohérente possible, et la plus proche possible de l'objet réel recherché incluant l'ensemble de ses attributs. Ensuite, au cours d'une étape ET2, l'avatar 3D construit est décomposé en une pluralité de critères d'identification caractéristiques dudit avatar 3D. Ces critères d'identification correspondent notamment à 25 une forme, un aspect et / ou, plus spécifiquement dans le cadre de l'invention, un volume d'un détail de réalisation de l'avatar. A titre d'exemples concrets mais non limitatifs, on peut citer comme critères d'identification : - la forme et le volume en trois dimensions d'un visage avec une couleur de peau particulière, - un détail du visage par exemple une barbe présentant une forme en trois dimensions ou une 30 épaisseur particulières, - la forme et le volume en trois dimensions d'un bagage à main,... 3063368 8 Les critères d'identification peuvent reprendre tout ou partie des attributs de l'objet réel fournis initialement par l'utilisateur, mais pas uniquement. Ainsi, par exemple, à partir d'une taille donnée pour une personne cherchée, le procédé peut déterminer un critère d'identification basé sur un volume occupé dans l'espace par ladite personne. Le nombre de critères d'identification déterminés n'est pas 5 limité. On optimisera le nombre de critères d'identification en fonction de la précision de ces critères par rapport à l'objet réel cherché. Bien sûr, plus les critères d'identification cohérents entre eux sont nombreux et plus la probabilité de localiser l'objet cherché est élevée. Au cours d'une étape ET3, pour chaque critère d'identification, les sous-étapes suivantes sont réalisées, 10 consistant à : - ET31 : rechercher une image dudit critère d'identification dans les flux vidéos de la pluralité de caméras, - ET32 : créer une liste d'extraits vidéos montrant une image du critère d'identification avec, pour chaque extrait vidéo de la liste, l'image du critère d'identification associée, un identifiant 15 d'une caméra ayant enregistré le dit extrait vidéo, une plage horaire à laquelle le dit extrait vidéo a été enregistré, et un indice élémentaire de correspondance de l'image du critère d'identification avec le critère d'identification cherché. Les étapes ET31, ET32 sont répétées pour chaque critère d'identification. D'un point de vue pratique, l'étape ET3 consiste à commander un moteur de recherche connu pour 20 chercher une image d'un critère d'identification cherché dans les flux vidéos de l'ensemble des caméras. De préférence, plusieurs étapes ET3 peuvent être réalisées en parallèle. De préférence également, plusieurs moteurs de recherche connus peuvent être utilisés pour réaliser les étapes ET3 et, pour chaque étape ET3, le moteur de recherche utilisé est choisi en fonction de ses performances dans la recherche d'un type de critère d'identification particulier. Ainsi, à titre d'exemple, pour rechercher un visage 25 présentant une couleur de peau particulière, on utilisera un moteur de recherche spécialisé dans la recherche de visage, pour rechercher une chemise rouge, on utilisera un moteur de recherche spécialisé dans la recherche d'une forme et / ou un aspect particulier, etc. Pour chaque recherche, le moteur de recherche utilisé va retourner une liste d'extraits vidéos montrant une image du critère d'identification cherché avec, pour chaque extrait vidéo de la liste, l'image du critère 30 d'identification associée, un identifiant d'une caméra ayant enregistré le dit extrait vidéo, une plage horaire à laquelle le dit extrait vidéo a été enregistré, et un indice élémentaire de correspondance de l'image trouvée du critère d'identification avec le critère d'identification cherché. 3063368 9 Selon une variante, la liste peut être limitée aux extraits vidéos pour lesquels l'indice élémentaire de correspondance est supérieur à une valeur minimale qui peut être mémorisée dans la mémoire de programme ou fournie par l'utilisateur. Ceci permet d'éliminer les extraits vidéos ayant une probabilité faible de montrer un objet image correspondant à l'objet cherché. 5 A chaque réalisation d'une étape ET3, plusieurs images du même critère d'identification peuvent être trouvées dans les flux vidéos. En effet, sur la zone géographique et dans l'espace temps cherchés, il est tout à fait possible que deux personnes portent par exemple un vêtement ressemblant ou aient des cheveux de même forme et de même couleur. Le cas échéant, deux images du même critère d'identification relatif au vêtement ou aux cheveux peuvent se retrouver par exemple dans les flux vidéos 10 de deux caméras distinctes, sur la même plage horaire ou dans des plages horaires distinctes. Aussi, de manière générale, dans la liste fournie par le moteur de recherche, les images du même critère d'identification se distinguent en ce qu'elles sont associées à des extrait vidéo différents et / ou des identifiants de caméra différents et / ou des plage d'enregistrement distinctes et / ou des indices élémentaires de correspondance différents. 15 Après collecte des images des critères d'identification dans les flux vidéos par le ou les moteurs de recherche, une étape de recombinaison ET4 est réalisée, consistant à, à partir des listes d'extraits vidéos créées au cours des étapes ET3, former des groupes d'extraits vidéos montrant tous un même objet image de l'avatar cherché puis, à chaque groupe d'extraits vidéos, associer l'objet image commun et un 20 indice global de correspondance fonction des indices élémentaires de correspondance de chaque extrait vidéo dudit groupe d'extraits vidéos. Dans un même groupe, les extraits vidéos montrent un même objet image, mais ils ont été sélectionnés par le ou les moteurs de recherche sur la base de critères d'identification qui peuvent être distincts. A chaque groupe d'extraits vidéos est associé l'objet image commun et un indice global de correspondance fonction des indices élémentaires de correspondance de 25 chaque extrait vidéo du groupe. Dans un exemple volontairement très simple, pour un avatar 3D correspondant à une personne portant des lunettes, une chemise rouge et un sac à dos noir sur ses épaules : - certains extraits vidéos sont sélectionnés au cours d'une première étape ET3 parce qu'ils montrent une personne avec des lunettes, avec un indice de correspondance égal à pl 30 - d'autres extraits vidéos sont sélectionnés au cours d'une deuxième étape ET3 parce qu'ils montrent une personne portant une chemise rouge, avec un indice de correspondance égal à p2, et 3063368 10 - d'autres extraits vidéos encore sont sélectionnés au cours d'une troisième étape ET3 parce qu'ils montrent une personne présentant dans son dos un élément de couleur noire et de volume correspondant à celui d'un sac à dos, avec un indice de correspondance égal à p3. Puis, au cours de l'étape ET4 : 5 - un premier groupe est formé avec les extraits vidéos montrant tous des images d'une première personne portant simultanément des lunettes, une chemise rouge et un sac à dos noir ; l'indice global de correspondance gl associé à ladite deuxième personne est fonction de pl, p2 et p3, - un deuxième groupe est formé avec des extraits vidéos montrant tous des images d'une deuxième personne portant des lunettes et une chemise rouge, mais pas de sac à dos noir ; l'indice global 10 de correspondance g2 associé à ladite deuxième personne est fonction de pl, p2 seulement, avec g2 supérieur à gl. Dans la mesure où trois critères d'identification cherchés ont été trouvés sur les images de la première personne et seulement deux critères d'identification ont été trouvés sur l'image de la deuxième personne, la probabilité pour que la première personne soit la personne réelle cherchée est logiquement 15 plus grande que la probabilité pour que la deuxième personne soit la personne réelle cherchée. La fiabilité du procédé selon l'invention est améliorée par la prise en compte de la fiabilité des informations fournies par l'utilisateur. Dans un exemple, une personne cherchée ressemble plus à son image sur une photo récente qu'a son image sur une photo ancienne. Dans un autre exemple, les 20 dimensions d'une valise fournies par un témoin oculaire sont plus fiables si la valise a été vue à côté d'une personne ou d'un objet tel qu'une porte dont au moins un ordre de grandeur de la hauteur est connu du témoin. Pour prendre en compte la fiabilité de l'information fournie par l'utilisateur, - au cours de l'étape ET2, à chaque critère d'identification issu de la décomposition de l'avatar 3D, est associé un indice de fiabilité représentatif de la fiabilité d'une information fournie par l'utilisateur 25 utilisée pour la construction d'une partie de l'avatar 3D associée au dit critère d'identification, - au cours de l'étape ET3, l'indice de correspondance de chaque critère d'identification trouvé est pondéré avec l'indice de confiance associé au critère d'identification recherché. - Au cours de l'étape ET4 : à chaque regroupement d'extraits vidéos sont associés l'objet image localisé et un indice global de correspondance fonction des indices de correspondance pondérés de 30 chaque extrait vidéo dudit regroupement. Ainsi, dans l'exemple précédent d'un avatar 3D correspondant à une personne portant des lunettes, une chemise rouge et un sac à dos noir sur ses épaules, si l'avatar est construit à partir d'informations fournies 3063368 11 par un témoin oculaire ayant vu la personne cherchée de face, il est possible d'avoir une estimation plus fine de l'indice global de correspondance de la manière suivante : - les indices élémentaires de correspondance pl, p2 peuvent être pondérés par un indice de fiabilité fort, par exemple égal à 1, 5 - l'indice élémentaire de correspondance p3 peut être pondéré par un indice de fiabilité faible, par exemple égal à 0,1 (le sac porté dans le dos est nécessairement moins visible lorsque la personne est vue de face de sorte que l'information sur la couleur du sac est moins fiable). Dans un mode de mise en oeuvre de l'invention, le procédé peut également comprendre une étape ET6 10 consistant à déterminer, pour au moins un objet image localisé, un chemin parcouru par ledit objet image localisé en classant selon une échelle de temps les extraits vidéos du groupe d'extraits vidéos associé au dit objet image. A chaque extrait vidéo est associé une caméra dont la position géographique est connue et une plage horaire sur laquelle l'extrait a été enregistré. Classer les extraits vidéos selon une échelle de temps permet donc d'identifier un ensemble de positions géographiques associées chacune à une heure, 15 par exemple l'heure de début d'enregistrement de l'extrait vidéo correspondant pour reconstruire le chemin parcouru par un objet image localisé. Le chemin parcouru est interrompu lorsque l'objet image identifié sort du champ des caméras localisées dans la zone géographique définie par l'utilisateur. Un chemin parcouru peut être déterminé pour chacun des objets images localisés. Toutefois, les objets images localisés ayant un faible indice global de correspondance présentent généralement peu d'intérêt 20 pour l'utilisateur de sorte qu'il n'est pas nécessaire de déterminer les chemins parcourus associés à ces objets images. Selon une variante, les chemins parcourus sont déterminés uniquement pour un nombre prédéfini d'objets images localisés, par exemple les N premiers objets images classés par ordre décroissant d'indice global de correspondante, N étant un entier supérieur ou égal à 1. Selon une autre variante, l'étape ET6 peut être précédée d'une étape de sélection ET5 consistant à : 25 - ET51 : afficher une liste des objets images localisés avec pour chacun l'indice global de correspondance associé, - ET52 : sélectionner N objets de la liste d'objets images localisés. La liste des objets images localisés dans les flux vidéos est affichée sur le terminal de l'utilisateur qui peut ensuite sélectionner un ou des objets de la liste d'objets images localisés en vue d'obtenir le chemin 30 parcouru par ledit objet. Les objets images de la liste sont de préférence affichés par ordre décroissant de l'indice global associé de sorte que les objets images présentant la plus grande probabilité de correspondre à l'objet cherché sont positionnés en tête de liste. 3063368 12 Dans un mode de mise en oeuvre du procédé selon l'invention, au cours d'une étape ET3, la recherche dans les flux vidéos est limitée aux flux vidéo des caméras positionnées dans une zone géographique et dans une plage de temps définies par l'utilisateur. La zone de recherche est ainsi limitée dans l'espace et 5 dans le temps. Dans un autre mode de mise en oeuvre, le procédé est exécuté de manière itérative. Les étapes ET1-ET6 sont réalisées une première fois sur une zone de recherche fortement limitée dans l'espace et dans le temps par l'utilisateur. Lors de l'étape ET5, l'utilisateur peut limiter la recherche à certains des objets images localisés, par exemple les objets les plus probables. Les étapes ET1-ET6 sont ensuite répétées sur 10 une zone géographique adjacente à la zone géographique cherchée à la première itération et s'étendant dans une direction de déplacement d'un ou des objets images sélectionnés à l'utilisateur lors de l'étape ET5 de l'itération précédente. Les étapes ET1-ET6 peuvent ainsi être répétées jusqu'à ce que les limites de la zone géographique surveillée par caméras soient atteintes. Une telle exécution du procédé par itération est particulièrement intéressante pour limiter le nombre de flux vidéos à chercher et donc 15 limiter les temps nécessaires à la réalisation des étapes ET3. Idéalement, une telle mise en oeuvre du procédé est envisagée si un l'objet à chercher a déjà été localisé en au moins un point. Le procédé selon l'invention peut encore comprendre une étape ET7 consistant à déterminer au moins un prolongement possible du chemin parcouru avec, pour chaque prolongement possible, une 20 probabilité pour que ce prolongement soit suivi par l'objet image localisé et une estimation du temps de parcours, en fonction d'obstacles identifiés et / ou en fonction de moyens de déplacement accessibles sur une zone géographique prolongeant la zone géographique sur laquelle sont positionnées la pluralité de caméras de surveillance utilisées et / ou en fonction d'un comportement attendu de l'objet réel cherché. Les obstacle et les moyens de déplacement en chaque lieu sont référencés dans les bases de données. Le 25 comportement attendu peut faire partie des informations fournies par l'utilisateur avant ou au cours de l'étape Eh. Lorsqu'il se déplace, un objet image localisé se déplace nécessairement en tenant compte des obstacles qu'il rencontre et des moyens de déplacement à sa disposition ; on rappelle que l'objet localisé est une image d'une personne cherchée, ou d'un objet porté ou déplacé par une personne cherchée. En zone 30 urbaine par exemple, une personne se déplace généralement en suivant les rues de la ville s'il est à pied, en vélo ou en voiture, elle contourne les bâtiments fermés, peut prendre un bus ou un métro entre deux stations, etc. Lorsqu'elle a le choix, à un carrefour de deux rues par exemple ou devant une entrée d'une 3063368 13 station de métro, la personne va avoir probablement un comportement fonction de son propre profil : un pickpocket va chercher à se fondre dans une foule, une personne de tempérament solitaire va choisir une rue déserte, etc. Lorsque la personne sort du champ des caméras de surveillance, il n'est plus possible de retracer le chemin réellement parcouru, mais il est possible d'imaginer des prolongements possibles du 5 chemin réellement parcouru sur la base des mêmes critères avec, pour chacun, une probabilité pour que ce chemin soit celui réellement suivi (en fonction du parcours et du comportement attendu de la personne notamment) et une estimation du temps de parcours (en fonction du parcours, des moyens de locomotion, du trafic local au moment du parcours notamment). Les obstacles identifiés peuvent comprendre des obstacles permanents tels que des bâtiments, des clôtures, des caméras, ... ou des 10 obstacles temporaires et / ou mobiles tels que des personnels de sécurité mobilisés ponctuellement sur le terrain ou travaux limitant l'accès à une zone. Les moyens de déplacement accessibles peuvent comprendre les moyens de transport personnels (vélo, voiture, ...) et les moyens de transport publics (bus, métro, véhicules en libre-service, ...) ; la disponibilité des moyens de transport est également prise en compte (horaires de passage des transports en commun, disponibilité des véhicules en libre-service, 15 ...) ainsi que la charge sur le parcours (bouchons, densité du trafic, ...). Les résultats obtenus par le procédé selon l'invention peuvent enfin être présentés à l'utilisateur au cours d'une étape d'affichage ET8 consistant à : - ET81 : afficher le ou les chemins parcourus sur une carte de la zone géographique cherchée et 20 - ET82 : afficher un extrait vidéo montrant l'objet image localisé ayant parcouru ledit chemin et l'indice global de correspondance associé. Peuvent également être affichés (ET85) le ou les prolongements possibles déterminés du chemin parcouru, avec pour chacun une probabilité pour que ce prolongement soit suivi par l'objet image localisé et / ou une estimation du temps de parcours. 25 L'affichage est réalisé sur le terminal de l'utilisateur. La carte affichée est de préférence ne carte 3D de la zone géographique cherchée. Peut également être affichée (ET83) une liste des identifiants des caméras ayant filmé les extraits vidéos montrant l'objet image localisé sur le chemin parcouru avec, pour chaque caméra, une indication relative à la plage horaire durant laquelle a été filmé l'extrait vidéo montrant l'objet image localisé. Ce dernier 30 affichage est réalisé de préférence sous la forme d'une échelle de temps, par exemple en bas du terminal d'affichage de l'utilisateur. Les identifiants peuvent être affichés sous la forme de liens cliquables renvoyant vers l'extrait vidéo correspondant mémorisé dans la mémoire de données d'extraits vidéos. 3063368 14 L'affichage peut être réalisé pour un unique objet image, par exemple l'objet image ayant le plus grand indice global de correspondance ou bien un objet image sélectionné par l'utilisateur au cours de l'étape ET5. 5 Le procédé de recherche selon l'invention est bien sûr d'autant plus efficace que la surface couverte par la pluralité de caméra de surveillance utilisée par le procédé est grande sur la zone géographique surveillée. Il est possible que, sur la zone géographique surveillée, des caméras de surveillance appartiennent à des entités juridiques distinctes telles que des entreprises, des particuliers et une ou des collectivités locales. Le cas échéant, pour améliorer l'efficacité du procédé, on s'efforcera d'obtenir 10 auprès des propriétaires de caméras un accès aux flux de données d'un plus grande nombre de caméras positionnées sur la zone. REVENDICATIONS1. Procédé de recherche d'un objet dans des flux vidéo d'une pluralité de caméras de surveillance, procédé comprenant les étapes suivantes, consistant à : - Eh 1 : construire un avatar en trois dimensions de l'objet réel cherché, - ET2 : décomposer l'avatar 3D construit en une pluralité de critères d'identification caractéristiques dudit avatar 3D, - ET3 : pour chaque critère d'identification : - ET31 : rechercher une image dudit critère d'identification dans les flux vidéos de la pluralité de caméras, - ET32 : créer une liste d'extraits vidéos montrant une image du critère d'identification avec, pour chaque extrait vidéo de la liste, l'image du critère d'identification associée, un identifiant d'une caméra ayant enregistré le dit extrait vidéo, une plage horaire à laquelle le dit extrait vidéo a été enregistré, et un indice élémentaire de correspondance de l'image du critère d'identification avec le critère d'identification cherché, - ET4 : à partir des listes d'extraits vidéos créées au cours des étapes ET3, former des groupes d'extraits vidéos montrant tous un même objet image de l'avatar cherché puis, à chaque groupe d'extraits vidéos, associer l'objet image commun et un indice global de correspondance fonction des indices élémentaires de correspondance de chaque extrait vidéo dudit groupe d'extraits vidéos. 2. Procédé selon la revendication 1 dans lequel l'objet réel cherché est une personne, un animal ou un bien matériel. 3. Procédé selon l'une des revendications 1 à 2 dans lequel, au cours de l'étape Eh, l'avatar 3D est construit à partir d'informations fournies par un utilisateur, les dites informations comprenant : - une représentation 2D de l'objet réel cherché, par exemple une photo ou un dessin, et/ou - des attributs de l'objet réel cherché, par exemple une forme 3D de l'objet réel cherché, une forme 3D d'un détail de l'objet réel cherché, un aspect extérieur de l'objet réel cherché ou un aspect extérieur d'un détail de l'objet réel cherché. 4. Procédé selon l'une des revendications 1 à 3 dans lequel, au cours de l'étape ET3, la recherche dans les flux vidéos est limitée aux flux vidéo des caméras positionnées dans une zone géographique et dans une plage de temps définies par l'utilisateur. 3063368 16 5. Procédé selon l'une des revendications 1 à 4 dans lequel une étape ET3 est réalisée pour chaque critère d'identification de l'avatar 3D et dans lequel au moins deux moteurs de recherche distincts sont utilisés pour réaliser deux étapes ET3 distinctes. 6. Procédé selon l'une des revendications 3 à 5 dans lequel : 5 - au cours de l'étape ET2, à chaque critère d'identification issu de la décomposition de l'avatar 3D, est associé un indice de fiabilité représentatif de la fiabilité d'une information fournie par l'utilisateur et utilisée pour la construction d'une partie de l'avatar 3D associée au dit critère d'identification, - au cours de l'étape ET3, l'indice élémentaire de correspondance de chaque image du critère d'identification trouvé est pondéré avec l'indice de confiance associé au critère d'identification recherché. 10 - au cours de l'étape ET4 : à chaque groupe d'extraits vidéos sont associés l'objet image localisé et un indice global de correspondance fonction des indices élémentaires de correspondance pondérés de chaque extrait vidéo dudit groupe d'extraits vidéos. 7. Procédé selon l'une des revendications 1 à 6 comprenant également une étape de sélection ET5 consistant à : 15 - ET51 : afficher une liste des objets images localisés avec pour chacun l'indice global de correspondance associé, - ET52 : sélectionner un des objets de la liste d'objets images localisés. 8. Procédé selon l'une des revendications 1 à 7 comprenant également une étape ET6 consistant à : - ET6 : pour au moins un objet image localisé, déterminer un chemin parcouru par ledit objet 20 image localisé en classant selon une échelle de temps les extraits vidéos du groupe d'extraits vidéos associé au dit objet image. 9. Procédé selon la revendication 8 comprenant également une étape ET7 consistant à déterminer au moins un prolongement possible du chemin parcouru en fonction du chemin parcouru, en fonction d'obstacles identifiés sur la zone géographique et / ou en fonction de moyens de déplacement accessibles 25 sur la zone géographique et / ou en fonction d'un comportement attendu de l'objet réel cherché. 10.Procédé selon la revendication 9 dans lequel, pour chaque prolongement possible est déterminé : - une probabilité pour que ce prolongement soit suivi par l'objet image localisé et / ou - une estimation du temps de parcours. 11. Procédé selon l'une des revendications 8 à 10 comprenant également une étape ET8 consistant à : - ET81 : afficher le chemin parcouru sur une carte de la zone géographique et 3063368 17 - ET82 : afficher un extrait vidéo montrant l'objet image localisé ayant parcouru ledit chemin et l'indice global de correspondance associé audit objet image. 12.Procédé selon la revendication 11 dans lequel, au cours de l'étape ET8 est également affiché (ET83) une liste des caméras ayant filmé les extraits vidéos montrant l'objet image localisé sur le chemin 5 parcouru avec, pour chaque caméra, une indication relative à la plage horaire durant laquelle a été filmé l'extrait vidéo montrant l'objet image localisé. 13.Procédé selon la revendication 11 ou 12 prises en combinaison avec revendication 9 dans lequel au cours de l'étape ET8 est également affiché (ET85) au moins un prolongement possible du chemin parcouru.