FR 3081591 A1 20191129 FR 1854286 A 20180523 La présente invention concerne le traitement d'un flux vidéo en vue d'en analyser les images. Il s'agit par exemple d'extraire d'enregistrements vidéo des informations utiles à des enquêteurs, permettant l'identification de piétons ou d'autres objets. Avec l'augmentation du nombre de caméras et l'amélioration de la résolution, le volume de données vidéo à traiter devient considérable et leur exploitation pour trouver des informations pertinentes nécessite des ressources matérielles et humaines importantes. La figure 1 illustre un procédé de traitement de l'art antérieur. Chaque image du flux vidéo subit un traitement de détection qui vise à repérer dans l'image des objets prédéfinis, par exemple piétons ou autres. L'algorithme de détection a pour objectif de donner des résultats de détection en termes typiquement de position dans l'image, par exemple x,y, et de taille, par exemple hauteur, largeur. On peut représenter l'espace des positions et des échelles par un 4-upplet, par exemple x, y, largeur, hauteur, mais il est possible de généraliser à des formes plus complexes. On a représenté à la figure 2 deux résultats de détection dans un tel espace, la première détection ayant pour coordonnées (x 1, yl, largeurl, hauteurl) dans celui-ci, et la deuxième (x2, y2, largeur2, hauteur2) Une analyse de reconnaissance peut éventuellement être effectuée sur ces objets, afin par exemple d'identifier un visage ou de lire la plaque d'immatriculation d'un véhicule. Pour diminuer les temps de traitement au niveau matériel, il est possible de réduire le nombre de pixels analysés en effectuant une décimation du flux vidéo, soit spatialement en redimensionnant ou en recadrant les images, soit temporellement en échantillonnant les images, par exemple en traitant une image toutes les n images, n valant typiquement entre 2 et 5. Une telle décimation dégrade toutefois la capacité de détection et tend à accroître les fausses acceptances. En particulier, le redimensionnement de l'image en début de traitement a un impact sur la capacité à détecter des objets de petite taille, tandis que la décimation consistant à ne retenir qu'une image sur n a un impact sur les performances de suivi et de détection. La demande WO 2017/005930 Al divulgue un procédé de détection d'objets, notamment de piétons, par un traitement comportant le balayage d'une image par une fenêtre 2 glissante de taille fixe prédéterminée, liée à l'échelle de détection. Le balayage s'effectue selon un cycle prédéfini. On mémorise d'abord chaque région d'intérêt d'un premier sous-ensemble ayant donné lieu à la détection d'un objet. Ensuite, on réitère l'analyse pour les images suivantes sur un deuxième sous-ensemble de régions d'intérêt, constitué d'une part 5 des régions d'intérêt précédemment mémorisées et des régions d'intérêt contigües à celles- ci, et d'autre part des régions d'intérêt obtenues par déplacement de la fenêtre glissante. Un tel procédé de détection déterministe n'est pas complètement satisfaisant, dans la mesure où le déroulement du cycle de détection peut s'avérer peu favorable à la détection rapide d'objets apparaissant dans de nouvelles zones de l'image. De plus, la détection s'effectue 10 sur des fenêtres de forme imposée, ce qui limite la capacité de détection. Il existe par conséquent un besoin pour bénéficier d'une solution permettant d'optimiser le temps de traitement et/ou d'améliorer les performances de détection, notamment en réduisant le taux de fausses acceptances. L'invention répond à ce besoin grâce à un procédé de traitement d'un flux 15 d'images vidéo pour y rechercher des informations, notamment détecter des objets prédéfinis et/ou un mouvement, comportant les étapes consistant à: a) fournir au moins une carte d'attention dans au moins un espace des positions et des échelles d'au moins une image du flux vidéo, b) sélectionner dans cet espace des points à analyser en faisant dépendre la 20 sélection au moins des valeurs des coefficients de la carte d'attention en ces points, au moins une partie des points à analyser étant sélectionnés par tirage aléatoire avec une probabilité de sélection lors du tirage en un point dépendant de la valeur de la carte d'attention en ce point, un biais étant introduit dans la carte pour conférer en tout point une probabilité de sélection non nulle, 25 c) analyser les points sélectionnés pour y rechercher ladite information, d) mettre à jour la carte d'attention au moins pour le traitement de l'image suivante, à partir au moins du résultat de l'analyse effectuée en c), e) réitérer les étapes a) à d) pour chaque nouvelle image du flux vidéo et/ou pour l'image en cours à au moins une échelle différente. 30 Le procédé selon l'invention permet de consacrer en moyenne plus de temps sur les pixels de l'image qui ont une plus grande probabilité de contenir l'information recherchée, indépendamment de la technique utilisée pour la détection. 3 La carte d'attention peut être initialisée en donnant la même valeur pour tous les points, pour une échelle de détection donnée, par exemple une valeur égale au biais. Ce dernier peut permettre de garantir un taux de détection égal à un taux de détection hors optimisation, à une latence de détection près. Cela permet d'analyser toutes les régions de 5 l'image dans un premier temps, avant de concentrer la recherche ensuite sur certaines zones. Pour un point où, du fait du résultat du tirage et de la valeur du coefficient de la carte d'attention en ce point, on n'effectue pas de détection positive, la valeur du coefficient peut rester inchangée pour ce point à l'échelle de détection concernée, et par exemple égale au biais. Par contre, lorsque l'on effectue une détection positive en un point, la valeur du 10 coefficient en ce point est mise à jour et modifiée pour prendre une valeur conduisant à une fréquence d'analyse plus élevée. Le biais, qui consiste à donner une valeur non nulle à chaque coefficient de la carte d'attention, assure que tous les pixels finissent par être traités en raison du tirage aléatoire. Le procédé consacre de cette façon un minimum de temps aux pixels autres que 15 ceux qui sont amenés de par les valeurs correspondantes de la carte d'attention à être traités le plus fréquemment. Ainsi, le biais amène à consacrer quand même un certain temps de calcul à chaque pixel. Les valeurs des coefficients de la carte d'attention et notamment le choix de la valeur du biais sont fonction de la nature des objets à détecter et de la manière dont s'effectue 20 la détection. Le calcul des valeurs des coefficients de la carte d'attention s'effectue de préférence par apprentissage à partir d'une base de données représentative du type de détection que l'on cherche à réaliser, par exemple de la nature des objets recherchés et/ou des mouvements sur l'image que l'on cherche à détecter, cette base étant de préférence choisie pour maximiser les performances de détection tout en minimisant les temps de calcul. 25 On peut encore choisir comme valeur de biais une valeur qui dépend de paramètres, par exemple qui est adaptative en fonction du temps et/ou des ressources disponibles ou de la qualité de détection que l'on souhaite. Par exemple, si l'on souhaite une qualité de détection plus grande, on peut modifier la valeur du biais pour accroître la fréquence d'analyse en tout point. 30 L'approche probabiliste du choix des pixels analysés selon l'invention offre une grande liberté dans le choix de la méthode de détection. On peut par exemple, si on le souhaite, appliquer une méthode de détection d'objets reposant sur l'analyse de régions 4 d'intérêt ou une méthode de détection reposant sur une détection de mouvement, ne faisant pas intervenir de régions d'intérêt. Le tirage aléatoire permet de ne pas privilégier de zone particulière parmi celles où l'on ne s'attend pas à trouver de l'information a priori. Ainsi, en cas de changement 5 survenant dans une telle zone, celui-ci peut être détecté rapidement. Ce procédé est de préférence mis en oeuvre à plusieurs échelles de détection. La probabilité de trouver avec l'analyse d'un pixel donné une information recherchée peut en effet varier avec la taille de l'objet que l'on cherche à détecter On peut faire dépendre le calcul des coefficients de la carte d'attention du résultat d'au moins une détection précédente 10 et/ou des valeurs des coefficients d'au moins une carte d'attention précédente. Par exemple, on peut donner lors de la mise à jour de la carte d'attention à un coefficient de la carte d'attention en un point une valeur conduisant à une fréquence analyse d'autant plus élevée que ce point est proche, dans l'espace des positions et des échelles (x, y, hauteur, largeur) d'une détection positive. La notion de proximité est une fonction qui est définie pour chaque 15 type de détection, et cette fonction peut être apprise sur des données représentatives. Par exemple, pour un algorithme de détection simultanée de véhicule et de piéton, la notion de proximité n'est pas la même pour le véhicule et le piéton, car les vitesses attendues des objets sont différentes. Il est possible d'adapter dynamiquement les paramètres définissant la notion de proximité, en fonction par exemple de la vitesse mesurée des objets et/ou d'une 20 calibration préliminaire de la caméra. Il est également possible d'introduire un biais statistique qui soit statique dans l'espace, par exemple si l'on souhaite privilégier en permanence une zone donnée dans le champ de vision de la caméra, par exemple au centre de celui-ci. Un tel biais statique est par exemple fonction des coordonnées x, y, de la hauteur et de la largeur de l'objet, ce qui permet 25 de privilégier dans une zone donnée du champ de vue, par exemple au centre de l'image, des objets d'une taille donnée. L'invention peut s'appliquer à la détection d'objets, tels que des piétons par exemple. En variante, l'invention s'applique à la détection de mouvements sur une image. Il peut s'agir de tout type d'objet, par exemple piéton, animal, véhicule ... 30 En fonction du résultat de la détection pour une image donnée à une échelle donnée, on peut définir au moins une région d'intérêt dans cette image à cette échelle, et l'on met à jour pour le traitement d'au moins une image suivante la carte d'attention à cette 5 échelle sur la base de cette région d'intérêt, notamment en portant à une valeur prédéfinie choisie en fonction de la valeur du biais tous les points de la carte d'attention correspondant à cette région d'intérêt à cette échelle. La valeur de la carte d'attention en un point peut être donnée par la formule 5 suivante, quelle que soit la nature de l'objet et l'algorithme de détection correspondant, par exemple adapté à la détection de piétons ou à la détection du mouvement : carte_attention(t+1) = max (probabilitéb lais/ filtre_temporelfonction_proximité(sortie_algo(i)), n. Pour un pixel où, du fait du 10 résultat du tirage et de la valeur du coefficient de la carte d'attention, on n'effectue pas de détection, la valeur du coefficient peut rester inchangée pour ce pixel et cette échelle de détection. Par contre, lorsque l'on effectue une détection dans une zone donnée, l'état des coefficients de la carte relatifs à cette zone est mis à jour en fonction des caractéristiques de la détection. 15 Lorsque la détection est positive dans au moins deux régions d'intérêt proches, le procédé comporte de préférence la fusion de ces régions d'intérêt et la mise à jour correspondante des coefficients associés de la carte d'attention pour le traitement d'au moins une image suivante. Lorsque la détection est positive en au moins un point dans l'espace des positions 20 et des échelles pour une image donnée, le procédé comporte de préférence la génération d'une région d'intérêt élargie par rapport aux dimensions d'une fenêtre d'analyse donnée par l'échelle à laquelle s'effectue l'analyse, et la mise à jour correspondante des coefficients associés de la carte d'attention pour le traitement de l'image suivante. Chaque région d'intérêt peut ainsi être déterminée en prenant une zone de l'image élargie autour d'une 25 information recherchée précédemment détectée. On anticipe de cette façon le fait qu'un objet précédemment détecté est susceptible de se déplacer sur l'image, et l'on choisit la taille de la zone élargie de telle sorte qu'elle englobe le déplacement possible de l'objet sur l'image. Par exemple, si l'information précédemment détectée est un piéton, la zone élargie peut être un rectangle qui englobe ce piéton. 30 La zone d'intérêt élargie peut être déterminée par dilatation morphologique. En particulier, au moins une région d'intérêt associée à un objet détecté peut être déterminée par une dilatation morphologique de cet objet détecté. Les paramètres de la dilatation 9 morphologique peuvent être fixes ou variables, et notamment dépendre de la taille de la région d'intérêt. La taille d'une région d'intérêt peut faire au moins deux fois celle d'un objet précédemment détecté qui se trouve à l'intérieur, voire trois fois ou plus. La détermination des régions d'intérêt à partir des détections effectuées dans 5 l'espace des positions et des échelles peut se faire selon des règles déterminées par apprentissage, à l'aide d'une base de données apprise à partir de données représentatives, comme mentionné plus haut. Le choix de la forme et des dimensions de la zone élargie précitée peuvent ainsi résulter d'un apprentissage. Dans le cas de la détection de mouvement, chaque pixel de l'image peut être 10 analysé avec une fréquence qui est déterminée par les valeurs de la carte d'attention. Le procédé selon l'invention peut être mis en oeuvre à différentes résolutions d'images et indépendamment pour chacun des pixels. La carte d'attention de l'étape a) peut être calculée à partir d'une carte de probabilité de mouvement des pixels de l'image. La carte d'attention est par exemple 15 calculée à partir de cette carte de probabilité et d'une fonction de transfert qui commande la fréquence d'analyse des pixels. Plus la probabilité de mouvement d'un pixel sur l'image est grande, plus la carte d'attention aura pour ce pixel une valeur qui entraîne une analyse fréquente de ce pixel ; a contrario, un pixel qui reste immobile sur les images, car il correspond par exemple à un fond fixe, aura une faible probabilité de mouvement et la carte 20 d'attention pour ce pixel aura une valeur choisie à un biais qui entraîne une analyse de ce pixel à une fréquence faible mais suffisante pour ne pas dégrader outre mesure la capacité de détection du système. La carte d'attention peut être calculée à partir de la formule générale (1) donnée plus haut. 25 Dans un cas particulier, la carte d'attention est calculée à partir de la carte de probabilité de mouvement et d'une fonction de transfert, par exemple de la façon suivante : carteaiieniion = max(probabili té -bials,dilatation(cartemou'ment)). La dilatation en question est par exemple la dilatation morphologique. Par exemple, là où la dilatation est nulle, car on est trop loin de l'objet, on prend 30 comme valeur pour le coefficient associé de la carte d'attention la valeur du biais. Là où la valeur résultant de la dilatation est supérieure au biais, on prend cette valeur supérieure. 10 L'invention a encore pour objet un produit programme d'ordinateur comportant un ensemble de lignes d'instructions enregistrées sur un support ou téléchargeables depuis un serveur, pour, lorsqu'exécutées sur un ordinateur, provoquer le traitement d'images selon le procédé selon l'invention tel que défini plus haut. 5 L'invention a encore pour objet un système de traitement vidéo pour la mise en oeuvre du procédé selon l'invention, comportant au moins une caméra ou un système d'enregistrement vidéo générant un flux vidéo et un système de traitement de ce flux vidéo, comportant des moyens informatiques tels qu'un processeur dédié ou un microordinateur pour traiter les images en vue d'y rechercher une information donnée, configuré pour mettre 10 en oeuvre le procédé selon l'invention, tel que défini ci-dessus. En particulier, ce traitement peut avoir lieu en temps réel ou en temps différé. Les caractéristiques de l'invention énoncées en liaison avec le procédé valent pour le produit programme d'ordinateur et le système de traitement vidéo. Brève description des figures 15 L'invention pourra être mieux comprise à la lecture de la description détaillée qui va suivre, d'exemples non limitatifs de mise en oeuvre de celle-ci, et à l'examen du dessin annexé, sur lequel : - la figure 1 précédemment décrite, correspond à l'art antérieur, - la figure 2 illustre la notion d'espace de positions et d'échelles sur une image, 20 - la figure 3 est un schéma en blocs illustrant un exemple de procédé selon l'invention, - les figures 4A et 4B sont deux exemples d'images extraites d'un flux vidéo, dans le cadre de l'application de l'invention à la détection d'objets, sur lesquelles on a tracé le contour des objets détectés et des zones d'intérêt, 25 - la figure 5 est un autre exemple d'image dans le cas de l'application de l'invention à la détection de mouvement, et - la figure 6 représente la carte d'attention correspondant à l'image de la figure 5. On va décrire en référence à la figure 3 un exemple de procédé de traitement 30 selon l'invention, destiné à traiter un flux vidéo V. Il s'agit par exemple d'un flux vidéo provenant de caméras de vidéosurveillance, et l'on souhaite rechercher dans les images de ce flux une information donnée, par exemple 11 trouver un objet ayant des caractéristiques prédéfinies, tel qu'un piéton. En variante, il s'agit d'une détection de mouvement. Le procédé comprend un moteur de détection 10 qui fournit un résultat de détection 11. Le moteur de détection peut faire appel à différentes techniques de détection, 5 à différentes échelles de détection, selon que l'on cherche à détecter un objet tel qu'un piéton par exemple ou à effectuer une détection de mouvement. Le moteur de détection 10 correspond à un algorithme mis en oeuvre au sein d'un microordinateur ou d'un processeur dédié. Parmi les techniques de détection pouvant être utilisées dans le cadre de la 10 détection d'un objet notamment, on peut citer l'ACF (Agregated Channel Features), le DPM (Deformable Part Models), l'apprentissage profond (Deep Learning), entre autres. L'article Fast Feature Pyramids for Object Detection de Piotr Dollar et al décrit dans SUBMISSIONS TO IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE 2014/09 des exemples de techniques pouvant être utilisées. 15 L'article Fast Human Detection for Intelligent Monitoring Using Surveillance Visible Sensors de Byoung Chul Ko et al paru dans Sensors 2014, 14, 21247-21257 divulgue d'effectuer une détection de piétons en déterminant un facteur d'échelle optimal de par l'utilisation de régions d'intérêt adaptatives. Le résultat de la détection, à savoir la présence d'objets prédéfinis dans les 20 images ou la présence d'un mouvement, peut être selon les applications envoyé en 12 à un système de niveau supérieur, afin par exemple de traiter ces objets en vue de les identifier. Que ce soit pour la détection d'objets ou de mouvement, le procédé selon l'invention repose sur l'utilisation d'au moins une carte d'attention dans un espace de positions et d'échelles de détection donné. Par « carte d'attention » on désigne une matrice 25 dont les coefficients sont associés à des points de l'espace des positions et des échelles. La valeur de chaque coefficient est représentative de l'attention que doit porter l'algorithme de détection à ce point, autrement dit une attention plus élevée là où de l'information est susceptible de se trouver compte-tenu du résultat de l'analyse des images précédemment effectuée, comparativement aux emplacements sur l'image où il est peu probable que se 30 trouve l'information recherchée au vu de ce résultat. Cette attention plus élevée se traduit par une fréquence d'analyse des pixels concernés plus grande. 12 Le procédé comporte une étape de mise à jour de chaque carte d'attention pour une échelle de détection donnée au vu du résultat 11 de la détection à cette échelle, cette mise à jour pouvant s'effectuer également le cas échéant en tenant compte des valeurs précédemment prises par la carte lors du traitement des images précédentes. 5 Tous les coefficients de la carte d'attention peuvent avoir été initialisés à une même valeur, par exemple un biais b non nul compris entre 0 et 1, bornes exclues. La mise à jour de la carte d'attention à l'étape 14 sur la figure 3 s'effectue d'après des données apprises 15. L'apprentissage de ces données peut s'effectuer de diverses façons. Il s'agit d'apprendre au système là où la probabilité de trouver de l'information recherchée 10 est la plus grande compte-tenu de la nature et/ou de l'emplacement des objets détectés et de leur mouvement, le cas échéant. Si l'on se réfère à l'exemple de la figure 4A, qui concerne la détection d'objets, on a matérialisé sur l'image les objets détectés, en l'espèce des piétons. Ces objets sont délimités par des rectangles 16 dont les grands côtés sont verticaux. 15 La mise à jour de la carte d'attention comporte la mise à jour de la valeur des coefficients de la carte d'attention qui correspondent dans cet exemple aux pixels englobés par ces rectangles et qui sont analysés. De façon avantageuse, on définit dans l'exemple de la détection de piétons des régions d'intérêt élargies autour des objets détectés pour tenir compte que ces objets se 20 déplacent sur l'image, et ainsi faire en sorte qu'à l'image suivante l'analyse porte préférentiellement sur ces régions. La forme des régions d'intérêt élargie peut résulter d'un apprentissage, et tenir compte de la nature des objets et/ou de leur mouvement. On peut déterminer les régions d'intérêt élargies en faisant subir aux objets 25 détectés une transformation mathématique, telle qu'une dilatation morphologique par exemple. Sur la figure 4A, on a fait apparaître le contour 17 des régions d'intérêt élargies. Si lors du calcul des régions d'intérêt élargies associées aux différents objets détectés on obtient des recouvrements de zones ou des zones proches, on peut fusionner ces zones en 30 une seule, ce qui est le cas de la zone située à droite sur la figure 4A. On peut voir que chaque région d'intérêt élargie occupe une surface égale à plusieurs fois celle du ou des objets contenus à l'intérieur, par exemple au moins 3 fois. 13 La figure 4B représente une image provenant de la même caméra à un instant différent. On voit que les régions d'intérêt élargies restent centrées sur les piétons détectés. La carte d'attention voit ses coefficients dans les régions d'intérêt élargies mis à jour. On donne une valeur plus élevée à un coefficient pour traduire une probabilité plus 5 élevée que le pixel associé à ce coefficient de la carte d'attention contienne de l'information recherchée. Tous les coefficients de la carte d'attention correspondant à des régions d'intérêt peuvent prendre par exemple une valeur extrêmale c, par exemple maximale et par exemple égale à 1, pour forcer la détection en ces points. Plusieurs cartes d'attention sont ainsi mises à jour après traitement de chaque 10 image du flux, étant donné qu'il y a dans l'exemple considéré une carte par échelle de détection. Ensuite, on fait en sorte que l'on analyse plus souvent les pixels situés dans les zones d'intérêt qu'en dehors de ces zones. Toutefois, on vient régulièrement observer en dehors des régions d'intérêt, pour 15 détecter de nouveaux objets qui viendraient à faire leur apparition dans celles-ci. Pour cela, on procède pour chaque échelle de détection à un tirage aléatoire 20, comme illustré à la figure 3, et l'on génère sur la base de ce tirage et de la carte d'attention un masque binaire 21 qui va déterminer les zones où s'effectuera la détection, tous les pixels de ce masque étant dans cet exemple initialement à 1 pour assurer que la détection 10 initiale 20 porte sur tous les pixels de l'image. On fait par exemple un tirage aléatoire entre 0 et 1 et l'on compare la valeur de ce tirage à la valeur de la carte d'attention en un point. En supposant par exemple que le biais b est de 0,2, que la valeur des coefficients de la carte d'attention dans les régions d'intérêt est maximale et vaut c= 1 le masque binaire prend la valeur 1 dès lors que le tirage est 25 supérieur à la valeur du coefficient de la carte d'attention, ce qui implique que l'on analyse le pixel correspondant de l'image à l'étape 10. Par exemple, en supposant un tirage égal à 0,5, pour un coefficient de la carte correspondant à un pixel situé hors d'une zone d'intérêt, égal à 0,2, le masque prend la valeur 0 car la valeur du coefficient est inférieure au tirage; le pixel correspondant de l'image n'est pas analysé à l'étape 10 ; pour un tirage égal à 0,1, le 30 pixel est analysé car la valeur du coefficient est supérieure au tirage. Pour un coefficient de la carte d'attention correspondant à un pixel situé dans une zone d'intérêt, le tirage est toujours inférieur à 1 et le pixel sera toujours analysé à l'étape 10. Un pixel situé hors d'une 14 zone d'intérêt conduira donc à un masque binaire qui statistiquement prendra plus souvent la valeur 0 qu'un pixel situé dans une zone d'intérêt. Ainsi, les pixels situés dans les régions d'intérêt seront analysés en moyenne plus fréquemment que les autres. Le tirage peut être réalisé pour tous les pixels, mais la décision est dépendante de la carte d'attention. Le biais 5 garantit que l'on ne perd pas en détection. La valeur du biais b conditionne le temps de latence, c'est-à-dire le nombre d'images qui seront analysées en moyenne sans qu'un pixel donné situé hors d'une zone d'intérêt ne soit analysé. Par exemple, ce temps de latence est de cinq environ dans le cadre de la détection de piétons pour une vidéo fournissant 25 images/s; cela signifie que dans la zone de l'image correspondant à la pelouse en bas à 10 gauche sur les figures 4A et 4B, un pixel n'est analysé en moyenne que toutes les 5 images ; on comprend que l'on gagne en efficacité dans le traitement, puisque l'on évite une analyse inutile à l'étape de détection 10 dans une zone où il est peu probable qu'un piéton se déplace, l'analyse se concentrant de façon automatique sur les régions où la probabilité est la plus forte de détecter des piétons d'une image à l'autre. 15 Lorsque le procédé est appliqué à la détection de mouvement sur l'image, le calcul des coefficients de la carte d'attention tient compte d'une carte de probabilité de mouvement, comme illustré à la figure 5. Sur cette figure on voit des objets 16 constitués par deux véhicules en mouvement apparaissant sur l'image. La figure 6 représente la carte de probabilité de mouvement, calculée à partir de plusieurs images précédentes du flux 20 vidéo, à partir de la réponse de chacun des pixels. On voit que la probabilité de mouvement détectée est forte au niveau des véhicules, et nulle ailleurs. La carte d'attention peut être calculée à partir de cette carte de probabilité de mouvement et d'une fonction de transfert, par exemple de la façon suivante : carteattention = max(probabili té -biais,dilatation(cartemou'ment)) 25 La dilatation en question est par exemple la dilatation morphologique. Là où la dilatation est nulle, car on est trop loin de l'objet, on prend comme valeur pour le coefficient de la carte d'attention la valeur du biais b. Là où la valeur résultant de la dilatation est supérieure au biais b, on prend cette valeur supérieure. Bien entendu, l'invention n'est pas limitée aux exemples qui viennent d'être 30 décrits. 15 On peut notamment appliquer l'invention à des flux vidéo autres que provenant de caméras de surveillance, par exemple une caméra équipant un véhicule dans le but de faire de l'évitement REVENDICATIONS1. Procédé de traitement d'un flux d'images vidéo pour y rechercher des informations, notamment détecter des objets prédéfinis et/ou un mouvement, comportant les étapes consistant à: a) fournir au moins une carte d'attention dans au moins un espace des positions et des échelles d'au moins une image du flux vidéo, b) sélectionner dans cet espace des points à analyser en faisant dépendre la sélection au moins des valeurs des coefficients de la carte d'attention en ces points, au moins une partie des points à analyser étant sélectionnés par tirage aléatoire avec une probabilité de sélection lors du tirage en un point dépendant de la valeur de la carte d'attention en ce point, un biais étant introduit dans la carte pour conférer en tout point une probabilité de sélection non nulle, c) analyser les points sélectionnés pour y rechercher ladite information, d) mettre à jour la carte d'attention au moins pour le traitement de l'image suivante, à partir au moins du résultat de l'analyse effectuée en c), e) réitérer les étapes a) à d) pour chaque nouvelle image du flux vidéo et/ou pour l'image en cours à au moins une échelle différente. 2. Procédé selon la revendication 1, la carte d'attention étant initialisée en donnant la même valeur pour tous les points, pour une échelle de détection donnée, notamment une valeur égale au biais. 3. Procédé selon l'une des revendications 1 et 2, dans lequel on fait dépendre le calcul des coefficients de la carte d'attention du résultat d'au moins une détection précédente et/ou des valeurs des coefficients d'au moins une carte d'attention précédente. 4. Procédé selon la revendication 3, dans lequel on donne lors de la mise à jour de la carte d'attention à un coefficient de la carte d'attention en un point une valeur d'autant plus extrême, notamment élevée, que ce point est proche, dans l'espace des positions et des échelles, d'une détection positive. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, étant appliqué à la détection d'objets, notamment de piétons. 17 6. Procédé selon la revendication 5, les coefficients de la carte d'attention prenant soit une valeur extrême qui force la sélection, notamment dans chaque région d'intérêt, soit la valeur du biais sinon. 7. Procédé selon l'une des revendications 5 et 6, un masque binaire par échelle 5 de détection étant généré à l'étape b) à partir de la carte d'attention pour cette échelle de détection, ce masque binaire étant appliqué à au moins une image du flux à analyser à l'étape c), l'analyse s'effectuant sur les seuls pixels non masqués, tous les pixels du masque étant de préférence initialisés à une même valeur correspondant à l'absence de masquage. 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications 5 à 7, dans lequel en 10 fonction du résultat de la détection pour une image donnée à une échelle donnée, on définit au moins une région d'intérêt dans cette image à cette échelle, et on met à jour pour le traitement d'au moins une image suivante la carte d'attention à cette échelle sur la base de cette région d'intérêt, notamment en portant à une valeur supérieure au biais tous les pixels de cette région d'intérêt à cette échelle. 15 9. Procédé selon la revendication 8, la détection étant positive dans au moins deux régions d'intérêt proches, le procédé comportant la fusion de ces régions d'intérêt et la mise à jour correspondante des coefficients associés de la carte d'attention pour le traitement d'au moins une image suivante. 10. Procédé selon l'une quelconque des revendications 5 à 9, la détection 20 étant positive en au moins un point dans l'espace des positions et des échelles pour une image donnée, le procédé comportant la génération d'une région d'intérêt élargie par rapport aux dimensions d'une fenêtre d'analyse donnée par l'échelle à laquelle s'effectue l'analyse, et la mise à jour correspondante des coefficients associés de la carte d'attention pour le traitement de l'image suivante. 25 11. Procédé selon la revendication 10, la région d'intérêt élargie étant déterminée par dilatation morphologique. 12. Procédé selon la revendication 11, les paramètres de la dilatation morphologique étant fixes. 13. Procédé selon la revendication 11, les paramètres de la dilatation 30 morphologique étant dynamiques, notamment dépendant de la taille de la région d'intérêt ou de la vitesse de déplacement de l'objet. 18 14. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, étant appliqué à de la détection de mouvement. 15. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, la carte d'attention étant calculée selon la formule suivante : carte attention(t+1) = max 5 (probabilitébiais, filtre temporel(fonction proximité(sortie algo(i)), 16. Produit programme d'ordinateur comportant un ensemble de lignes d'instructions enregistrées sur un support ou téléchargeables depuis un serveur, pour, lorsqu'exécutées sur un ordinateur, provoquer le traitement d'images selon le procédé tel que défini dans l'une quelconque des revendications précédentes.