FR 2944629 A1 20101022 FR 0901880 A 20090417 i Système et procédé de localisation de cible par un réseau de caméras La présente invention concerne le domaine de l'électronique, notamment des réseaux de capteurs d'images tels que les caméras et, en particulier, le domaine de la localisation et/ou du suivi de cibles par un réseau de caméras. La présente invention concerne plus particulièrement un système et un procédé localisation au cours du temps, c'est-à-dire le suivi d'une cible (� tracking � selon la terminologie anglo-saxonne) par un réseau de caméras. io Les dispositifs d'acquisition d'images de la présente invention, appelés ci-après � caméras � pour des raisons de simplicité et en référence au fait que lorsque l'on peut acquérir des trains d'images (vidéos) avec une caméra, il est évident que l'on peut aussi acquérir simplement des images statiques. L'invention propose un réseau de caméras pour permettre une 15 localisation d'une cible (un objet ou une personne, à titre d'exemples non limitatifs). En fait, on désigne, dans la présente demande, par le terme � caméras � des dispositifs, qui comportent des moyens d'acquérir des images, des moyens de traitement de données représentatives de ces images et des moyens de communication pour diffuser l'information relative à 20 ce traitement, entre eux et/ou jusqu'à un système de niveau supérieur ou un humain, pour la mise en oeuvre de l'invention. On réfère dans la présente demande à des communications sans fils mais il doit être évident qu'il est possible d'utiliser des communications filaires bien qu'il soit plus pratique d'utiliser des communications sans fil, d'autant plus que la présente invention 25 permet de minimiser la quantité d'informations transitant par ces moyens de communication et ne requiert donc pas les plus hauts débits qu'offrent les communications filaires par rapport aux communications sans fil. Un réseau de caméras sans fil (RCSF) est un système constitué de plusieurs dizaines à plusieurs centaines de noeuds interconnectés, constitués 30 chacun d'une caméra, d'une unité de traitement de l'information et de moyens de communication. Les noeuds disposent d'une zone de couverture réduite et sont déployés dans des environnements hétérogènes. Ils sont autonomes et disposent pour cela d'une réserve énergétique, dont le renouvellement peut s'avérer impossible, ce qui limite leur durée de vie. Il est donc utile de minimiser les coûts de chaque noeud. Chacun des noeuds doit être en mesure de traiter les données reçues, de prendre une décision locale et de la communiquer de façon autonome aux noeuds voisins auxquels il est connecté. Cette coopération est destinée à assurer les meilleures prises de décision possibles malgré les limites en termes de consommation énergétique et de puissance de traitement. Les RCSF sont donc assujettis à des contraintes fortes et de natures multiples, énergétique et calculatoire ro entre autres, ce qui limite les capacités de traitement et de communication des noeuds du réseau. Pour autant, ils doivent répondre à des objectifs stricts en termes de qualité de service compte tenu du caractère sensible des systèmes sur lesquels ils sont amenés à être déployés. Dans ce contexte, il est primordial que les solutions proposées soient coopératives et fassent 15 appel à des techniques distribuées intelligentes, tant au niveau du mode de communication qu'à celui du traitement temps réel des images acquises. L'aspect sans fil des communications peut être mis à profit dans le cadre des réseaux de capteurs pour la transmission de l'information et doit par conséquent être pris en compte dans l'élaboration des algorithmes de 20 traitement du signal. Inversement ces algorithmes reposent sur des communications entre les unités et imposent des contraintes fortes sur les communications. La vidéo surveillance en temps réel revêt un intérêt de tout premier ordre au sein des communautés scientifiques et industrielles depuis plusieurs 25 années. Plusieurs travaux ont été réalisés pour le suivi (� tracking � selon la terminologie anglo-saxonne) de personnes ou d'objets en mouvement à partir d'une seule caméra. II est connu des nombreuses solutions pour la détection d'une cible, par exemple par des reconnaissances de forme ou autre méthode et aucun détail ne sera donné ici sur les algorithmes de 30 détection. Malgré la complexité des algorithmes et des modèles proposés, le tracking avec une seule caméra se heurte essentiellement à la présence d'obstacles de différentes natures dans la scène considérée. En particulier, des traitements sophistiqués basés sur des modèles d'apparence ou sur le principe du corrélogramme de couleur ont été proposés afin de s'affranchir des problèmes d'obstacles complets ou partiels. D'autres méthodes de filtrage probabiliste bayésien basées sur des modèles a priori de mouvement sont connues. Cependant, l'incorporation d'un modèle a priori dynamique de la cible suivie n'offre pas une robustesse suffisante vis-à-vis des obstacles rencontrés (obstacle fixe ou mélange des personnes en mouvement). L'utilisation de plusieurs caméras ayant des vues différentes de la scène surveillée semble apporter une solution robuste vis-à-vis de la présence Io d'obstacles. Différentes stratégies de fusion de données ont été proposées dans la littérature afin d'exploiter les flux vidéos issus des caméras distribués. Une première classe de stratégies communément utilisées consiste à détecter la cible avec chaque caméra et de calculer les correspondances entre les caméras en se basant sur leurs calibrations ou 15 sur les axes principaux des objets suivis. Le principal défaut de ce type de méthodes est la nécessité que toutes les cibles soient détectées et correctement suivies. L'autre défaut est le fait que toutes les caméras doivent être simultanément actives, ce qui n'est pas possible dans le contexte d'un réseau de caméras sans fil, autonomes et ayant une réserve d'énergie 20 limitée et non renouvelable. La deuxième classe de méthodes se base sur le filtrage particulaire pour la fusion des données des différentes caméras. Le filtrage particulaire consiste à approcher la densité de probabilité de l'état du système (connaissant toutes les images vidéo jusqu'à l'instant courant) avec une méthode de Monte-Carlo séquentielle. Tout l'intérêt de cette approche 25 est sa capacité à résoudre le modèle dynamique non linéaire sans recours à des approximations analytiques. L'aspect non linéaire provient essentiellement du modèle vidéo d'observation qui est fortement non linéaire. On distingue dans cette catégorie 2 types de méthodes : 1. Filtrage particulaire 3D: Il s'agit de simuler un très grand nombre de 30 particules (états du système comme la position, vitesse, direction,...) selon une distribution de probabilité instrumentale dans l'espace 3D, de projeter ces particules dans le plan de chaque caméra pour calculer sa vraisemblance dans cette même caméra et enfin de multiplier les vraisemblances de toutes les caméras ou de quelques caméras sélectionnées pour fusionner les données. Le défaut de cette stratégie est son aspect centralisé qui nécessite la communication des flux vidéo vers une unité centrale. Cet aspect centralisé n'est pas acceptable dans le cadre d'un réseau de caméras sans fil à cause des limitations d'énergie et aussi pour des raisons de sécurité, puisque la détérioration de l'unité centrale met en échec le fonctionnement de l'ensemble du système de surveillance. 2. Filtrage particulaire collaboratif: Cette approche consiste à combiner io plusieurs filtres particulaires implémentés dans les différentes caméras. Cette combinaison repose sur des échanges de messages afin d'atteindre les mêmes performances que le filtre particulaire centralisé. Bien que distribuée, cette méthode nécessite un échange important de messages induisant un coût de communication important. En plus, cette méthode 15 n'intègre pas un moyen de sélectionner un sous-ensemble de caméras capables d'atteindre les mêmes performances de tracking que le réseau tout entier. En comparant les 2 classes de méthodes décrites ci-dessus, on peut constater que le filtrage bayésien implémenté avec une approche particulaire 20 offre un cadre probabiliste plus consistant pour le suivi de cibles dans un réseau de caméras. Cependant, l'approche particulaire ne peut pas s'accommoder des contraintes d'énergie dans le contexte d'un réseau de caméras autonomes. Ainsi, les solutions de l'art antérieur présentent des inconvénients majeurs pour le déploiement de réseaux de caméras 25 autonomes à faibles coûts. De plus, il est connu dans l'art antérieur des réseaux de caméras sans fil embarquées qui présentent les avantages d'un traitement des images acquises décentralisé sur les caméras (telles que définies précédemment, comportant des moyens de traitement), d'une haute résolution (par exemple 30 capteur CMOS de 3.1 mégapixels) permettant d'obtenir des images 30 fois plus précises que celles obtenues avec la technologie analogique et de champs de vision des caméras qui atteignent 360 degrés, minimisant ainsi le nombre de caméras nécessaires pour la surveillance de régions plus vastes. Cependant, ce type de solution présente des inconvénients de coût (notamment pour la motorisation des caméras), d'un traitement décentralisé qui est limité à un traitement local de l'image pour une meilleure visibilité, de l'absence de traitement collaboratif, induisant un échec du système dans des cas difficiles, comme la présence de plusieurs obstacles, d'une notion de réseau qui est limité à l'utilisation de plusieurs caméras pour avoir plusieurs vues de la même scène, sans traitement intelligent distribué et d'une taille io trop importante des caméras, présentant des risque de dégradations par des intrus au lieu de permettra une surveillance discrète et efficace. Dans ce contexte, il est intéressant de proposer un réseau de caméras pour la localisation (et/ou suivi) de cible proposant un traitement plus avancé comme la détection, le suivi d'objets mobiles, la prise de 15 décision, grâce à un traitement collaboratif des images, en minimisant les échanges d'informations grâce à des caméras intelligentes échangent des informations résultant de traitements locaux afin d'assurer un objectif d'estimation et de décision, dans un réseau tel qu'on l'entend au sens des télécommunications, supportant plusieurs architectures comme par exemple 20 la diffusion (� broadcast � selon la terminologie anglo-saxonne), le pair-à-pair (� peer-to-peer � selon la terminologie anglo-saxonne), etc. La présente invention a pour but de proposer un procédé de localisation de cible par un réseau de caméras permettant de pallier au 25 moins certains inconvénients de l'art antérieur. Ce but est atteint par un procédé de suivi d'au moins une cible par un réseau de caméras intelligentes de localisations géographiques connues, comportant chacune des moyens de traitement de données mettant en oeuvre au moins un algorithme pour le suivi de cible(s), des moyens 30 d'acquisition d'images et des moyens de communication, le réseau de caméras couvrant au moins une zone géographique, dite région, caractérisé en ce qu'il comporte une détection d'au moins une cible dans la région, par au moins une caméra du réseau, grâce à au moins un algorithme de détection puis, pour chaque instant, une itération d'au moins une étape de suivi de la cible par au moins une caméra, dite active, grâce à au moins un algorithme de filtrage variationnel basé sur un filtre variationnel, par estimation de la position de la cible. Selon une autre particularité, l'étape de suivi à un instant donné, comporte également une étape de détermination de données représentatives d'une statistique suffisante en termes temporel pour poursuivre le suivi de la io cible à l'instant suivant. Selon une autre particularité, l'étape de suivi à un instant donné, comporte également une étape de détermination d'un indicateur de pertinence du traitement réalisé, grâce à au moins un algorithme de sélection. 15 Selon une autre particularité, l'étape de détection d'au moins une cible présente dans la région, à un instant initial, déclenche le suivi de la cible par toutes les caméras ayant détecté la cible, puis une étape de compétition entre les caméras, en fonction de l'indicateur de pertinence déterminé, pour sélectionner les plus pertinentes et former un ensemble de caméras, dites 20 actives en charge du suivi à l'instant donné. Selon une autre particularité, l'étape de détermination d'un indicateur de pertinence du traitement réalisé déclenche une étape de comparaison, par chaque caméra active à un instant donné, de l'indicateur de pertinence avec un seuil déterminé dans l'algorithme de sélection permettant à la 25 caméra, en fonction du résultat de cette comparaison, de poursuivre le suivi ou de l'abandonner en transmettant aux autres caméras du réseau ses données représentatives de la statistique suffisante déterminée par cette caméra, cette transmission déclenchant la réitération de l'étape de compétition entre les caméras pour former un nouvel ensemble. Selon une autre particularité, l'étape de comparaison, par chaque caméra active à un instant donné, de son indicateur de pertinence avec un seuil est accompagné d'une étape de comparaison de l'évolution des indicateurs de pertinence des autres caméras, pour tenir compte de cette évolution dans la décision entre la poursuite du suivi et l'abandon. Selon une autre particularité, l'étape de suivi comporte, à chaque instant, une itération d'une étape de prédiction de la (ou des) position(s) de la (ou des) cible(s) à l'instant suivant. Selon une autre particularité, l'étape d'estimation grâce à l'algorithme io de filtrage variationnel repose sur une utilisation d'un modèle, dit de transition, reposant notamment sur une corrélation temporelle d'une trajectoire supposée de la cible d'un instant à l'autre. Selon une autre particularité, les données représentatives de statistiques suffisantes en termes temporel sont représentatives d'une 15 moyenne et une covariance de la moyenne aléatoire de la position estimée de la cible. Selon une autre particularité, l'étape de suivi, par filtrage variationnel, à l'instant, lorsque plusieurs caméras sont activées, est implémentée d'une manière collaborative en échangeant des données représentatives de 20 statistiques suffisantes en termes spatial entre les caméras, en plus de celles en termes temporel. La présente invention a également pour but de proposer un système de localisation de cible par un réseau de capteurs permettant de pallier au moins certains inconvénients de l'art antérieur. 25 Ce but est atteint par un système de suivi d'au moins une cible par un réseau de caméras intelligentes de localisations géographiques connues, comportant chacune des moyens de traitement de données mettant en oeuvre au moins un algorithme pour le suivi de cible(s), des moyens d'acquisition d'images et des moyens de communication, le réseau de 30 caméras couvrant au moins une zone géographique, dite région, caractérisé en ce que les moyens de traitement de données implémentent au moins un algorithme pour la localisation de cible(s) par la mise en oeuvre du procédé selon l'invention. D'autres particularités et avantages de la présente invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description ci-après, faite en référence aux dessins annexés, dans lesquels : - la figure 1 représente un mode de réalisation du système de localisation selon l'invention suivant une cible au cours du temps, io avec un grossissement d'un capteur du réseau, - la figure 2 représente un mode de réalisation du procédé de localisation selon l'invention, - la figure 3 représente un modèle d'état dynamique dans le cas de 2 caméras implémentant en même temps le filtre variationnel. 15 La présente invention concerne un système et un procédé de suivi d'au moins une cible par un réseau de caméras intelligentes telles que définies précédemment. Ces caméras (S) intelligentes sont de localisations géographiques connues et comportent chacune des moyens (Si) de traitement de données mettant en oeuvre au moins un algorithme (AS, AD, 20 AF) pour le suivi de cible(s), des moyens (S2) d'acquisition d'images et des moyens (S21) de communication. Le réseau de caméras (S) permet ainsi de couvrir au moins une zone géographique, dite région (Z), dans laquelle le traitement collaboratif réalisé par le réseau de caméras permet une surveillance efficace à faible coûts, notamment avec des caméras à 25 ressources de calcul et de puissance limitées. Les moyens de communication pourront être des moyens filaire ou sans fil. De préférence, l'invention sera mise en oeuvre dans un réseau de caméras autonomes (i.e., ne nécessitant pas de système de niveau supérieur) qui implémentent l'invention de façon collaborative. Les moyens de traitement pourront être 30 reconfigurables en fonction de l'évolution de la population de caméras. Le procédé comporte une détection (50) d'au moins une cible (X) dans la région (Z), par au moins une caméra (S) du réseau, grâce à au moins un algorithme (AD) de détection puis, pour chaque instant (t), une itération d'au moins une étape de suivi (55) de la cible (X) par au moins une caméra, dite active , grâce à au moins un algorithme (AF) de filtrage variationnel basé sur un filtre variationnel, par estimation (551) de la position de la cible (X). Le système comporte les caméras en réseau et les moyens (Si) de traitement de données implémentent au moins un algorithme (AS, AD, AF) pour la localisation de cible(s) par la mise en oeuvre du procédé selon l'invention. La io figure 1 représente un exemple de réalisation d'un tel système. La figure 2 représente un exemple de réalisation du procédé. Dans ce mode de réalisation, l'étape de détection (50) d'au moins une cible (X) présente dans la région (Z), à un instant initial, déclenche le suivi (55) de la cible par toutes les caméras ayant détecté la cible (X), puis une étape de is compétition (52) entre les caméras, en fonction de l'indicateur (J) de pertinence déterminé, pour sélectionner les plus pertinentes et former un ensemble (I) de caméras, dites actives en charge du suivi (55) à l'instant (t) donné. L'étape de suivi (55) à un instant (t) donné, comporte également une étape de détermination (552) de données (SS) représentatives d'une 20 statistique suffisante en termes temporel pour poursuivre le suivi de la cible (X) à l'instant (t+1) suivant. L'étape de suivi (55) à un instant (t) donné, comporte également une étape de détermination (553) d'un indicateur (J) de pertinence du traitement réalisé, grâce à au moins un algorithme (AS) de sélection. L'étape de détermination (553) d'un indicateur (J) de pertinence 25 du traitement réalisé déclenche une étape de comparaison (54), par chaque caméra active à un instant (t) donné, de l'indicateur (J) de pertinence avec un seuil déterminé dans l'algorithme (AS) de sélection permettant à la caméra, en fonction du résultat de cette comparaison, de poursuivre le suivi (55) ou de l'abandonner en transmettant (56) aux autres caméras (S) du 30 réseau ses données (SS) représentatives de la statistique suffisante en termes temporel déterminée par cette caméra, cette transmission (56) i0 déclenchant la réitération de l'étape de compétition (52) entre les caméras pour former un nouvel ensemble. L'étape de comparaison (54), par chaque caméra active à un instant (t) donné, de son indicateur (J) de pertinence avec un seuil est accompagné d'une étape de comparaison (541) de l'évolution des indicateurs (J) de pertinence des autres caméras, pour tenir compte de cette évolution dans la décision entre la poursuite du suivi (55) et l'abandon. Dans certains modes de réalisation, l'étape de suivi (55) comporte, à chaque instant (t), une itération d'une étape de prédiction (552) de la (ou io des) position(s) de la (ou des) cible(s) à l'instant suivant. Cette prédiction est permise par une estimation de la trajectoire (T) de la cible (X). Comme détaillé ci-après, l'étape d'estimation (551) grâce à l'algorithme (AF) de filtrage variationnel repose sur une utilisation d'un modèle (MT), dit de transition, reposant notamment sur une corrélation temporelle d'une 15 trajectoire (T) supposée de la cible (X) d'un instant à l'autre. De façon particulièrement avantageuse, comme détaillé ci-après, les données (SS) représentatives de statistiques suffisantes sont représentatives d'une moyenne et une covariance de la position estimée de la cible (X). Ainsi, les caméras peuvent ne s'envoyer que cette information pertinente entre elles, 20 de façon à économiser les transmissions de données et donc l'énergie consommée. Dans le cas de plusieurs caméras activées en même temps pour réaliser un filtrage collaboratif, l'étape de suivi (55), par filtrage variationnel, à l'instant (t), est implémentée d'une manière collaborative en échangeant des 25 données (SS) représentatives de statistiques suffisantes en termes spatial entre les caméras, en plus de celles en termes temporel. La figure 2 illustre la séquence suivante 1. Détection (50) d'objets à suivre (cible X) à l'instant t = 0. 2. Déclenchement du suivi (55) par les caméras (S) ayant détecté 30 la cible. Il 3. Compétition (52) entre les caméras de l'ensemble en fonction de l'indicateur (J) détaillé ci-après (critère informationnel) pour la sélection d'un ensemble It réduit de caméras actives en charge du suivi de la cible. 4. Suivi (55) de la cible par exécution de l'algorithme (AF) s variationnel collaboratif, avec : (a) Estimation (551) de la position de la cible (X) avec un intervalle de confiance. (b) Une statistique suffisante (SS) pour poursuivre le tracking à l'instant suivant. io (c) Un indicateur (J) de pertinence du traitement réalisé. 5. Comparaison (54) : Si l'indicateur calculé à l'étape précédente est supérieur à un seuil fixé, la caméra poursuit le suivi, sinon la statistique suffisante est diffusée dans le réseau et le procédé retourne au suivi (point 2 ci-dessus) pour remettre en compétition les caméras. 15 La présente invention propose donc, dans un mode de réalisation préféré, un système décentralisé et coopératif pour la détection d'intrusion et le suivi d'objets mobiles à l'aide d'un réseau de caméras autonomes, miniatures et sans fil. Ce mode distribué présente l'avantage d'être 20 particulièrement robuste aux attaques extérieures et à la défaillance de caméras puisqu'il est prévu que la perte de composants ne compromette pas l'efficacité du réseau dans son ensemble. La technique proposée repose sur une approche variationnelle s'accommodant des contraintes de communication en termes de débit et de puissance, tout en assurant un 25 traitement robuste par rapport au bruit et au changement brusque de trajectoire. Un critère informationnel est proposé afin de définir la pertinence du traitement réalisé par une caméra donnée. En se basant sur ce critère, un ensemble limité de caméras est sélectionné pour implémenter l'algorithme de suivi d'objets, réduisant ainsi davantage la consommation d'énergie. A 30 chaque instant, les caméras activées d'une manière automatique exécutent l'algorithme de suivi (� tracking �) d'une manière collaborative. En plus, la communication entre 2 caméras en charge de la mise à jour de la distribution de filtrage se trouve limitée à l'envoi des paramètres d'une seule gaussienne (une moyenne et une covariance). Ainsi, les approches classiques consistant à mettre à jour dans un premier temps les densités de probabilité et à les approximer dans un deuxième temps n'est plus nécessaire. Le protocole global de tracking collaboratif est fournit par l'algorithme (AF) de filtrage et repose sur le filtrage variationnel décrit ci-après. La figure 1 illustre le fonctionnement du réseau de caméras sans fil pour la détection d'intrusion et le tracking d'une personne en mouvement : Période 1 : détection de l'intrusion à l'instant initial. Période 2 : suivi de la personne par les 3 caméras (S', S2 et S3) d'une manière collaborative. Période 3 : S' et S2 détectent automatiquement la non pertinence de leurs images, elles diffusent les statistiques suffisantes et les caméras S3, S4 et S5 s'auto-activent pour le suivi coopératif de la personne en mouvement. Période 4 : ce sont S4, S6 et s' qui prennent la relève pour le tracking de la personne. La figure 1 montre ls également un grossissement d'une caméra (S) pour faire apparaître les moyens qu'elle comporte. On parle ici de filtrage variationnel car le filtrage bayésien a toujours pour but de calculer la probabilité d'une inconnue (ici la position de la cible) à partir de la connaissance de données. Ici, l'algorithme (AF) de filtrage 20 variationnel repose sur un calcul variationnel dans lequel on dérive par une fonction car on dispose d'un critère dépendant d'une fonction (et non d'un vecteur) et on cherche la fonction qui permet de minimiser le critère. L'algorithme (AF) de filtrage variationnel est basé sur un filtre variationnel fournissant une estimation (551) de la position de la cible (X). 25 La prise en compte de modèles d'erreurs sur les statistiques échangées dans le traitement local au niveau de chaque noeud représente une stratégie intéressante pour assurer un traitement efficace et robuste au niveau global du réseau. D'un point de vue méthodologique, l'approche variationnelle développée permet une prise en compte implicite de la 30 propagation des erreurs d'approximation en mettant à jour les formes approximées des densités de probabilité dans un cadre non paramétrique. Le principe de la méthode variationnelle consiste à explorer tout l'espace d'état, en approximant la densité de probabilité par des fonctionnelles plus simples. De plus, la modélisation de la dynamique de l'état caché par des densités à queues lourdes permet la détection et le suivi du système surveillé dans les cas difficiles comme un changement brusque de trajectoires. En fait, la dynamique de l'état du système xt est décrite par un modèle de mélange continu de gaussiennes (mean-scale mixture). Selon ce modèle, l'état caché Xt E Rn- suit une distribution gaussienne de moyenne aléatoire �t et de matrice de précision aléatoire Xt. La moyenne suit une marche aléatoire gaussienne, traduisant la corrélation temporelle de la trajectoire de l'état caché du système. La matrice de précision suit une loi de Wishart : r ÀN(ttt 1 ttt-1, W(.\t 1 s) Xt J\f(xt 1 Pt, At) où les hyperparamètres ? n et S sont respectivement la matrice de précision de la marche aléatoire, le degré de liberté et la matrice de précision de la distribution de Wishart. On notera que l'expression (1) ci-dessus correspond à un modèle 20 (MT), dit de transition, donnant un a priori sur la trajectoire de la cible. II convient de noter que l'aspect aléatoire de la moyenne et de la précision induit une distribution a priori marginale dont le comportement des queues peut être ajusté d'une manière simple selon les valeurs des hyperparamètres. De plus, une distribution à queues lourdes permet un suivi 25 efficace de trajectoires présentant des sauts brusques. (1)15 Cas 1 : une seule caméra activée à l'instant t Il est possible, par exemple en fonction de la configuration de la région (Z), qu'une seule caméra (S) soit activée à l'instant courant (t) pour implémenter le filtrage variationnel. Selon le modèle (MT) de transition, l'état caché augmenté devient at = (xt, �t, Xi). Au lieu d'approcher la distribution de filtrage plat I yi..t) par un ensemble de particules pondérées comme dans le filtrage particulaire connu de l'art antérieur, le principe de l'approche variationnelle en ligne consiste à approcher cette distribution par une autre fonctionnelle plus simple q(at) en minimisant la divergence de Kullback- Leibler par rapport à la vraie distribution de filtrage : (2) .DKL(gIIp) = 1q(at) log p(cEq( y)1 rlcxt ..t,) La minimisation ci-dessus de la divergence de Kullback-Leibler avec les outils du calcul variationnel et en imposant une forme séparable (non paramétrique) q(at) = q(xt)q(�t)q(Xt), on obtient la procédure itérative xt) x ex') (logp(yx..t, (3) (et) oc e p (lo p(yr..t, (lop(y1..t suivante : ç(f)q( 25 Ainsi, la mise à jour de chaque fonctionnelle q(a;) est implémentée d'une manière itérative. Il convient de noter que le calcul de q(at) est implémenté d'une manière séquentielle (dans le temps) en se basant uniquement sur la connaissance de q(�t_t). En effet, en tenant en compte la forme séparable de la distribution à l'instant précédent (t-1), la distribution de filtrage s'écrit : (4) p(atI yi:t)o(p(ytI xt)p(xt, ÀtI t-t) .iP(utI ttt_I)R'(at-1)dat-I `xp(ytIxt)p(xt, AtItIt) f p(1-tt1lur.-:t où seule l'intégration par rapport à �t_1 est utilisée grâce à la forme séparable de q(oct_1). On se base ici sur la corrélation temporelle de la trajectoire (auto-corrélation) en utilisant la probabilité de la position de la cible à l'instant précédent. La dépendance temporelle est limitée dans la présente invention à la fonctionnelle d'une seule composante. Dans un contexte décentralisé, la communication entre 2 unités en charge de la mise à jour de la distribution de filtrage se trouve limitée à l'envoi de q(41) qui représente ainsi la statistique suffisante. Ce q(�t_1) représente la connaissance de la trajectoire à l'instant précédent. On notera que dans le cas d'un filtrage io particulaire, cette connaissance nécessite une pluralité de particules (et donc une quantité importante de données). De plus, un simple calcul permet de montrer que cette fonctionnelle est une gaussienne et donc que la communication entre deux noeuds leaders (= caméras actives) successifs se résume à l'envoi d'une moyenne et d'une covariance. Ainsi, l'approche 15 classique particulaire consistant à mettre à jour dans un premier temps les densités de probabilité et à les approximer dans un deuxième temps n'est plus nécessaire. Ce traitement conjoint des données et de l'approximation des statistiques suffisantes est particulièrement avantageux en termes d'efficacité et de rapidité. 20 Cas 2 : plusieurs caméras activées à l'instant t Dans le cas précédent (1 seule caméra), l'aspect collaboratif se manifeste plus dans la dimension temporelle (changement de caméras et passage de statistiques suffisantes entre deux instants successifs). Dans le 25 présent cas (plusieurs caméras simultanément activées), une solution naïve consiste à choisir une seule caméra (caméra leader) qui reçoit toutes les images envoyées par les autres caméras et qui implémente exactement le filtrage variationnel décrit ci-dessus. Cependant, cette solution est inadmissible puisque la communication d'images entraîne une 30 consommation importante d'énergie. Dans cette invention, on propose un filtrage variationnel distribué sur toutes les caméras sans que les caméras envoient leurs images dans le réseau. Les caméras communiquent uniquement des statistiques suffisantes. Le principe de cette collaboration est basé sur un modèle dynamique de graphe dans lequel la cible possède des états (positions) dans chacune des caméras. Afin d'illustrer cette collaboration d'une manière simple, prenons le cas de 2 caméras Si et S2. La cible possède une position Xt dans l'image yt issue de la première camera Si et une position .mot dans l'image issue de la deuxième caméra S2. Entre les deux caméras, une transformation d'homographie -f permet de to passer de S' à S2. Le modèle dynamique proposé est le suivant : �t P, E) (5) Où la dépendance entre les deux filtres variationnels est exprimée via le modèle d'homographie ( j( .t., :.1 )) 1s Ce modèle d'homographie lie les moyennes aléatoires de la cible dans les 2 images issues des 2 caméras. Le modèle dynamique peut être représenté comme illustré sur la figure 3. La modélisation de la relation entre les images de la même cible uniquement par la transformation W entre les moyennes permet 20 d'implémenter un filtre variationnel parallèle sans la nécessité d'échanger les images entières ' et v entre les caméras. En fait, considérons l'état augmenté (ax, cz ). Le filtre variationnel proposé consiste à approcher P(af ,=7 t par la fonctionnelle séparable c (.xt)q(4) �:xÎ )q( )q( t,pt), en minimisant leur divergence de 25 Kullback-Leibler. Mise à jour du filtre variationnel Suite à l'étape de prédiction (552) de la position, le filtre met à jour l'estimation de la position. On distingue à nouveau le cas où une seule caméra est active du cas 5 où plusieurs caméras sont actives (2 dans l'exemple ci-dessous). Cas d'un seul filtre (1 seule caméra active) En substituant la distribution de filtrage (4) dans (3) et en tenant compte le modèle de transition a priori (1), la mise à jour de la distribution séparable 10 q(at) possède la forme suivante : P t q(v C ) ,x "W où les paramètres sont calculés d'une manière itérative selon le schéma 15 suivant : p n = + 1 20 pfjut + (6) -1 On peut noter que la moyenne I r et la matrice de précision Àr possèdent des distributions connues ayant des espérances mathématiques simples : 25 Cependant, la distribution de la composante Xr ne possède pas une forme explicite simple. Afin de calculer son espérance mathématique et sa covariance, on fait appel à la technique d'échantillonnage d'importance (Monte Carlo) où des échantillons sont simulés selon la gaussienne 1 (lit), (At)) et pondérés ensuite avec leurs vraisemblances : (7) La moyenne et la covariance sont ensuite simplement obtenues par des moyennes empiriques : N xtxt j _ i=1 i=1 Notons que, contrairement au filtrage particulaire distribué, la procédure d'échantillonnage de Monte-Carlo, ci-dessus, reste locale au niveau de la lo caméra. Cas de plusieurs filtres (plusieurs caméras actives) En se basant sur le modèle dynamique (5) (cas de 2 caméras pour simplifier la présentation), le calcul variationnel se mène de la même façon que 1s dans le paragraphe précédent. Les distributions de probabilité séparables de (a , r) possèdent les formes suivantes : 20 5 ) (8) où le calcul des paramètres des lois de (À .t,~tÿ) ne nécessite que la connaissance des statistiques xv _xtt ) qui sont calculées localement dans chaque 25 caméra. La connaissance de ces statistiques permettra leur échange entre au moins 2 caméras du réseau pour mettre à jour leurs filtres. Les caméras s'échangeront alors des données (SS) représentatives de ces statistiques suffisantes en termes spatial, ci-dessus, en plus de celles en termes temporel décrites précédemment. Détermination d'un indicateur (J) de pertinence, sélection des caméras actives : Cette sélection doit reposer sur un critère permettant d'évaluer et de lo comparer la pertinence des images acquises par la caméra vis-à-vis de l'objectif de tracking. On propose d'utiliser un critère informationnel mesurant la distance entre la densité de probabilité prédite et la densité de probabilité mise à jour tenant compte des données (images) acquises à l'instant courant. Cette distance est mesurée par la divergence de Kullback-Leibler 15 ` ?z . On obtient ainsi le critère suivant : (i(ci.) Dit{ (p ;* (9) Ce critère a été utilisé afin de planifier le capteur le plus informatif à l'instant suivant. Cependant, comme le calcul (9) fait intervenir des intégrales inextricables, on doit se baser sur un filtrage particulaire pour son calcul. 20 Dans ce travail, on simplifie le critère en le calculant à l'instant courant et en se basant sur l'approximation variationnelle. Un calcul variationnel simple montre que la distribution prédictive Perd (, L 1 _1) peut être approximée par une gaussienne : Ppred .1Y (:.�-e d)'Lpred) 25 Le critère (9) peut être ainsi simplement approché par l'expression suivante : t (cf) V , ( e) I gpred( t)) (10) loi, q (f )/qpred où les échantillons ' ont déjà été obtenus lors de l'implémentation du filtrage variationnel. Plusieurs aspects fonctionnels décrits dans la présente description sont désignés comme étant supportés par des � moyens de traitement � utilisant des algorithmes. On comprendra notamment à la lecture de la présente demande que les composants de la présente invention, comme généralement décrits et illustrés dans les figures, peuvent être arrangés et conçus selon une grande variété de configurations différentes. Ainsi, la description de la présente invention et les figures afférentes ne sont pas prévues pour limiter la portée de l'invention mais représentent simplement des modes de réalisation choisis. Par exemple, les moyens de traitement io peuvent comporter des ressources informatiques et/ou au moins un circuit électronique, tel qu'un circuit intégré par exemple et/ou par d'autre types d'arrangement de composants, tels que par exemple des semi-conducteurs, des portes logiques, des transistors, un ou des processeur(s), ou d'autres composants discrets. De tels moyens de traitement peuvent également 15 supporter une ou plusieurs application(s) logicielle(s) ou portion(s) de code exécutable(s) au sein d'au moins un environnement logiciel pour la mise en oeuvre des fonctionnalités décrites ici. Les fonctionnalités sont décrites en référence à des algorithmes pour illustrer que des moyens de traitement emploieront des moyens fonctionnels qui correspondent à des algorithmes 20 de traitement, peuvent en fait être implémentés par exemple sous la forme d'instructions de code exécutable. Par exemple, les capteurs pourront comporter des moyens de mémorisation stockant au moins des données représentatives des algorithmes mais il est évident que, les capteurs pouvant être munis de moyens de communication, l'ensemble des données 25 nécessaires à la mise en oeuvre de l'invention n'a pas à être nécessairement stocké dans les capteurs et peuvent n'être présentes que sous forme volatile et que les moyens de traitement pourront utiliser des données représentatives d'algorithmes ou de résultats de traitements basés sur ces algorithmes, en provenance d'une source extérieure, bien que la présente 30 invention permet justement de ne pas nécessiter ce type d'agencement puisqu'elle réduit les coûts en termes de traitement de données et de communication, ce qui la rend particulièrement adaptée à des réseaux de capteurs isolés à ressources énergétiques limitées et peu ou pas renouvelables. De plus, un ou plusieurs bloc(s) physique(s) ou logique(s) d'instructions machine peuvent, par exemple, être organisés en objet, procédé, ou fonction. De plus, les routines et instructions utilisées par ces moyens de traitement n'ont pas besoin d'être physiquement localisés ensemble, mais peuvent comporter des instructions disparates stockées dans différents endroits qui, une fois réunis fonctionnellement et logiquement ensemble, forment l'algorithme mis en oeuvre par des moyens de traitement tel que lo décrit ici, pour réaliser la fonction indiquée pour l'algorithme. Une instruction simple de code exécutable, ou une pluralité d'instructions, peut en fait être distribuée parmi plusieurs différents segments de code ou parmi différents programmes et stockée dans plusieurs blocs de mémoires. De même, des données opérationnelles peuvent être identifiées et illustrées dans des 1s moyens de traitement, et peuvent être incorporées sous n'importe quelle forme appropriée et être organisées dans n'importe quel type approprié de structure de données. Les données opérationnelles peuvent être rassemblées ou peuvent être réparties sur différents endroits incluant différents dispositifs de stockage finis, et peuvent exister, au moins 20 partiellement, simplement en tant que signaux électroniques sur un système ou un réseau. On désigne parfois ici le dispositif comme comportant des moyens de traitement dans certains modes de réalisation, mais l'homme de métier comprendra qu'il peut en fait être associé à de tels moyens ou les inclure dans sa structure. Le dispositif comporte des moyens de traitement 25 de données permettant de réaliser les fonctions décrites et pourra donc comporter (ou être associé à) des circuits spécifiques réalisant ces fonctions ou comporter (ou être associé à), d'une manière générale, des ressources informatiques permettant d'exécuter des instructions remplissant les fonctions décrites précédemment. L'homme de métier comprendra que de 30 nombreuses variantes de réalisation sont possibles. Cependant, l'invention peut avantageusement être implémentée dans un réseau de caméras ayant des ressources et donc un coût de production limités, grâce à la rapidité et la simplification permises par les algorithmes décrits ici. Enfin, les équations détaillées ici sont une forme d'expression particulièrement adaptée à la mise en oeuvre de l'invention, mais l'homme de métier appréciera les adaptations possibles de la formulation mathématique pour obtenir les mêmes fonctions et avantages que ceux décrits ici pour les algorithmes. D'une manière générale, il doit être évident pour les personnes versées dans l'art que la présente invention permet des modes de réalisation io sous de nombreuses autres formes spécifiques sans l'éloigner du domaine d'application de l'invention comme revendiqué. Par conséquent, les présents modes de réalisation doivent être considérés à titre d'illustration, mais peuvent être modifiés dans le domaine défini par la portée des revendications jointes, et l'invention ne doit pas être limitée aux détails 15 donnés ci-dessus. REVENDICATIONS1. Procédé de suivi d'au moins une cible (X) par un réseau de caméras (S) intelligentes de localisations géographiques connues, s comportant chacune des moyens (Si) de traitement de données mettant en oeuvre au moins un algorithme (AS, AD, AF) pour le suivi de cible(s), des moyens (S2) d'acquisition d'images et des moyens (S21) de communication, le réseau de caméras (S) couvrant au moins une zone géographique, dite région (Z), caractérisé en ce qu'il comporte une détection (50) d'au moins io une cible (X) dans la région (Z), par au moins une caméra (S) du réseau, grâce à au moins un algorithme (AD) de détection puis, pour chaque instant (t), une itération d'au moins une étape de suivi (55) de la cible (X) par au moins une caméra, dite active , grâce à au moins un algorithme (AF) de filtrage variationnel basé sur un filtre variationnel, par estimation (551) de la 15 position de la cible (X). 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'étape de suivi (55) à un instant (t) donné, comporte également une étape de détermination (552) de données (SS) représentatives d'une statistique suffisante en termes temporel pour poursuivre le suivi de la cible (X) à 20 l'instant (t+1) suivant. 3. Procédé selon une des revendications 1 et 2, caractérisé en ce que l'étape de suivi (55) à un instant (t) donné, comporte également une étape de détermination (553) d'un indicateur (J) de pertinence du traitement réalisé, grâce à au moins un algorithme (AS) de sélection. 25 4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que l'étape de détection (50) d'au moins une cible (X) présente dans la région (Z), à un instant initial, déclenche le suivi (55) de la cible par toutes les caméras ayant détecté la cible (X), puis une étape de compétition (52) entre les caméras, en fonction de l'indicateur (J) de pertinence déterminé, pour sélectionner lesplus pertinentes et former un ensemble (I) de caméras, dites actives en charge du suivi (55) à l'instant (t) donné. 5. Procédé selon une des revendications 3 et 4, caractérisé en ce que l'étape de détermination (553) d'un indicateur (J) de pertinence du traitement réalisé déclenche une étape de comparaison (54), par chaque caméra active à un instant (t) donné, de l'indicateur (J) de pertinence avec un seuil déterminé dans l'algorithme (AS) de sélection permettant à la caméra, en fonction du résultat de cette comparaison, de poursuivre le suivi (55) ou de l'abandonner en transmettant (56) aux autres caméras (S) du réseau ses io données (SS) représentatives de la statistique suffisante déterminée par cette caméra, cette transmission (56) déclenchant la réitération de l'étape de compétition (52) entre les caméras pour former un nouvel ensemble. 6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que l'étape de comparaison (54), par chaque caméra active à un instant (t) donné, de son 15 indicateur (J) de pertinence avec un seuil est accompagné d'une étape de comparaison (541) de l'évolution des indicateurs (J) de pertinence des autres caméras, pour tenir compte de cette évolution dans la décision entre la poursuite du suivi (55) et l'abandon. 7. Procédé selon une des revendications 1 à 6, caractérisé en ce que 20 l'étape de suivi (55) comporte, à chaque instant (t), une itération d'une étape de prédiction (552) de la (ou des) position(s) de la (ou des) cible(s) à l'instant suivant. 8. Procédé selon une des revendications 1 à 7, caractérisé en ce que l'étape d'estimation (551) grâce à l'algorithme (AF) de filtrage variationnel 25 repose sur une utilisation d'un modèle (MT), dit de transition, reposant notamment sur une corrélation temporelle d'une trajectoire (T) supposée de la cible (X) d'un instant à l'autre. 9. Procédé selon une des revendications 1 à 8, caractérisé en ce que les données (SS) représentatives de statistiques suffisantes en termestemporel sont représentatives d'une moyenne et une covariance de la moyenne aléatoire de la position estimée de la cible (X). 10. Procédé selon une des revendications 1 à 9, caractérisé en ce que l'étape de suivi (55), par filtrage variationnel, à l'instant (t), lorsque plusieurs caméras sont activées, est implémentée d'une manière collaborative en échangeant des données (SS) représentatives de statistiques suffisantes en termes spatial entre les caméras, en plus de celles en termes temporel. 11. Système de suivi d'au moins une cible (X) par un réseau de caméras (S) intelligentes de localisations géographiques connues, io comportant chacune des moyens (Si) de traitement de données mettant en oeuvre au moins un algorithme (AS, AD, AF) pour le suivi de cible(s), des moyens (S2) d'acquisition d'images et des moyens (S21) de communication, le réseau de caméras (S) couvrant au moins une zone géographique, dite région (Z), caractérisé en ce que les moyens (Si) de traitement de données 15 implémentent au moins un algorithme (AS, AD, AF) pour la localisation de cible(s) par la mise en oeuvre du procédé selon l'une des revendications précédentes.