FR 3118522 A1 20220701 FR 2014290 A 20201231 Procédé et système de détection d’un objet statique dans un environnement surveillé par au moins une caméra Ce procédé comporte : une étape (110) d’acquisition par une caméra d’un flux d’images, chaque image étant indexée par une date et correspondant à l’observation d’une scène de l’environnement ; puis, pour chaque image, une étape (120) de prétraitement consistant à : soustraire (122), de l’image considérée, une image du fond de la scène observée, pour obtenir une image de formes ; isoler (124), dans l’image considérée, une silhouette pour chaque personne présente dans la scène observée, pour obtenir une image de silhouettes ; et, combiner (126) l’image de formes et l’image de silhouettes pour obtenir une image traitée, ne comportant que des objets présents dans la scène observée, et enfin, sur une succession temporelle d’images traitées, une étape (130) consistant à suivre d’une image traitée à l’autre chaque objet et à émettre une alerte dès qu’un objet est identifié comme étant statique durant la fenêtre temporelle de détection. Figure pour l'abrégé : Figure 2 Procédé et système de détection d’un objet statique dans un environnement surveillé par au moins une caméra La présente invention concerne un procédé et un système de détection d’un objet statique dans un environnement surveillé par au moins une caméra. Un colis suspect est un bagage ou tout autre objet abandonné, soit volontairement dans le but de commettre un acte malveillant, soit involontairement par étourderie de son propriétaire. Les exploitants de lieux accueillant du public (aéroport, station de métro, métro, tramway, etc.) se doivent d’implémenter des procédures de sécurité strictes pour lever le doute quant à la nature exacte d’un colis suspect. Les procédures de sécurité visent à protéger le public, à évaluer la menace que représente le colis suspect, et éventuellement à détruire celui-ci. Les procédures de sécurité peuvent varier d’un contexte à l’autre et entre exploitant, mais consistent généralement à sécuriser un périmètre autour du colis suspect, à déployer des personnels de sécurité habilités à intervenir et éventuellement à mettre en œuvre les moyens adaptés pour détruire le colis suspect. Le lancement de ces procédures de sécurité ont des conséquences majeures sur le bon fonctionnement du lieu accueillant du public et des services rendus aux usagers (retards, annulations, etc.). Cela a par conséquent des impacts financiers importants pour l’exploitant. Il s’avère que l’information de détection d’un colis suspect arrive au centre de décision très tardivement par rapport au moment où ce colis a été abandonné. Ce temps de détection important nécessaire à la remontée de l’information rend quasiment impossible la recherche du propriétaire afin de qualifier la criticité de l’évènement. Une alerte est par conséquent systématiquement déclenchée et la procédure de sécurité correspondante engagée, généralement jusqu’à la destruction du colis suspect. Il est donc souhaitable de minimiser le temps de détection afin d’augmenter les chances de qualifier la criticité de l’évènement et de ne pas avoir à lancer les procédures de sécurité associées et, en tout cas, de réduire le temps entre l’abandon du colis et le moment où la situation revient à la normale et le lieu rouvert au public. Les exploitants ont souvent recours à la vidéosurveillance en support de la tâche de détection des colis suspects dans les lieux qu’ils gèrent. Les algorithmes de traitement d’image appliqués aux images de vidéosurveillance permettent théoriquement de remonter automatiquement des alertes aux opérateurs en charge d’effectuer la levée de doute. Pour autant, le niveau de performance (détection) et la sensibilité (fausses alarmes) des solutions existantes restent incompatibles d’une utilisation pour des lieux accueillant du public, qui se caractérisent par la présence d’un nombre variable d’usagers (de plus immobiles ou en mouvement ) et par une luminosité non contrôlée (détection d’ombre, motif au sol, etc.). Le but de la présente invention est de résoudre ce problème en proposant une solution adaptée aux lieux accueillant du public. Pour cela l’invention a pour objet un procédé de détection d’un objet statique dans un environnement surveillé par au moins une caméra, ledit procédé comportant : une étape d’acquisition, par une caméra, au cours d’une fenêtre temporelle de détection, d’un flux d’images, chaque image du flux d’images étant indexée par une date d’acquisition et correspondant à l’observation d’une scène de l’environnement ; puis, pour chaque image du flux d’images, une étape de prétraitement consistant à : soustraire de l’image considérée, une image de fond correspondant à un fond de la scène observée, pour obtenir une image de formes, qui contient des formes présentes dans la scène observée ; isoler, dans l’image considérée, une silhouette pour chaque personne présente dans la scène observée, pour obtenir une image de silhouettes ; et combiner l’image de formes et l’image de silhouettes associées à l’image considérée pour obtenir une image traitée, qui ne comporte que des objets présents dans la scène observée, et enfin, sur une succession temporelle d’images traitées correspondant à l’observation de la même scène de l’environnement, une étape consistant à suivre d’une image traitée à l’autre chaque objet présent dans l’environnement et à émettre une alerte dès qu’un objet parmi les objets présents est identifié comme étant statique durant la fenêtre temporelle de détection. Ce procédé permet de réduire drastiquement le temps de détection d’un colis suspect tout en présentant une fiabilité élevée, de nature à minimiser les fausses alertes et donc de n’engager les procédures de sécurité que lorsqu’elles se justifient. Suivant des modes particuliers de réalisation, ce procédé comporte une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles : - le procédé comporte en outre une étape d’identification automatique des alertes reçues des caméras de la pluralité de caméras afin de filtrer les fausses alertes. - l’étape d’identification comporte une sous-étape de classification permettant d’attribuer, à un objet statique associé à une alerte, une classe parmi une pluralité de classes prédéfinies correspondant à des types de colis suspect. - l’étape d’identification comporte une sous-étape permettant d’attribuer, à un objet statique associé à une alerte, une classe parmi une pluralité de classes dynamiques, les classes dynamiques étant définies au cours de la mise en œuvre du procédé, les classes dynamiques définies étant stockées dans une liste blanche. - une classe prédéfinie correspond à un élément d’infrastructure appartenant au fond de la scène dont l’aspect évolue au cours du temps, une alerte associée à un objet relevant de ladite classe prédéfinie étant supprimée car considérée comme une fausse alerte. - une classe prédéfinie correspond à un nouveau type de colis suspect, une alerte associée à un objet relevant de ladite classe prédéfinie étant confirmée car considérée comme une vraie alerte. - l’étape d’identification consiste à appliquer un algorithme de classification du type réseau de neurones artificiels. L’invention a également pour objet un système de détection pour la mise en œuvre du procédé de détection précédent. De préférence, le système comporte au moins une caméra, la caméra étant propre à réaliser les étapes d’acquisition d’un flux d’images, de prétraitement des images du flux d’images et de suivi des objets au cours d’une fenêtre temporelle de détection de manière à émettre une alerte en cas de détection d’un objet statique. De préférence encore, le système comporte un central de contrôle en communication avec ladite au moins une caméra et propre à filtrer les alertes générées par ladite au moins une caméra en mettant en œuvre l’étape d’identification automatique. Ce système a la capacité d’évoluer à partir d’un retour de l’opérateur pour mieux filtrer les fausses alertes et s’adapter ainsi à la scène qu’observe effectivement la caméra. L’invention et ses avantages seront mieux compris à la lecture de la description détaillée qui va suivre d’un mode de réalisation particulier, donné uniquement à titre d’exemple non limitatif, cette description étant faite en se référant aux dessins annexés sur lesquels : - la est une représentation schématique d’un mode de réalisation d’un système de détection selon l’invention ; et, - la est une représentation schématique d’un mode de réalisation du procédé de détection selon l’invention. SYSTEME DE DETECTION En se référant à la , un mode de réalisation d’un système de détection selon l’invention va être présenté. Le système de détection 1 comporte une pluralité de caméras 10-1, 10-2,… , 10-N, un réseau de communication 20 et un centre de contrôle 30. La pluralité de caméras a pour fonction de surveiller un environnement, notamment un lieu accueillant du public, comme un aéroport par exemple. Chaque caméra observe l’environnement d’un point de vue spécifique. Par conséquent, la scène observée par une caméra est spécifique de cette caméra. La pluralité de caméras comporte N caméras, qui sont référencées 10-1, 10-2, … 10-N sur la . Les caméras sont identiques entre elles. La structure d’une caméra, par exemple la caméra 10-N, va maintenant être présentée. Une caméra comporte un capteur optique 11, une électronique d’acquisition 12, un calculateur 13 et une interface de communication 17. Le capteur optique 11 est propre à observer une scène de l’environnement. L’électronique d’acquisition 12 est propre à générer un signal d’image, ou plus simplement image dans ce qui suit, à partir de la lumière collectée par le capteur optique 11. Le calculateur 13 comporte des moyens de calcul, tels qu’un processeur 14, et des moyens de stockage de l’information, tels qu’une mémoire 15. La mémoire 15 stocke notamment des programmes informatiques, dont les instructions, lorsqu’elles sont exécutées par le processeur 14, permettent de mettre en œuvre certaines fonctionnalités. En particulier, parmi ces programmes, la mémoire 15 stocke un programme de prétraitement 16, dont l’exécution permet la mise en œuvre d’une partie du procédé de détection selon l’invention, comme cela deviendra apparent ci-après. L’interface de communication 17 connecte la caméra à un réseau afin d’échanger, en réception, des informations de paramétrage de la caméra (par exemple des paramètres de réglage des propriétés optiques du capteur 11, ou encore des paramètres de configuration du programme 16) et, en émission, tout ou partie d’images brutes ou d’images prétraitées et/ou des alertes de détection de colis suspect. La pluralité de caméras est connectée à un réseau de communication 20. Il s’agit par exemple d’un réseau local (« Local Area Network – LAN » en anglais), utilisant par exemple le protocole Ethernet. Un centre de contrôle 30 est par exemple un ordinateur. Il comporte une interface de communication 32, un calculateur 33, une interface de périphériques 37 et une pluralité de périphériques 38. L’interface de communication 32 connecte le centre de contrôle 30 au réseau 20, afin notamment de permettre la communication avec la pluralité de caméras, en réception, d’informations de prétraitement d’images délivrées par les différentes caméras et, en émission, d’informations de contrôle/commande des caméras. Le calculateur 33 comporte des moyens de calcul, tels qu’un processeur 34, et des moyens de stockage de l’information, tels qu’une mémoire 35. La mémoire 35 stocke notamment des programmes informatiques, dont les instructions, lorsqu’elles sont exécutées par le processeur 34, permettent de mettre en œuvre certaines fonctionnalités. En particulier, parmi ces programmes, la mémoire 35 stocke un programme de filtrage des alertes dont l’exécution permet la mise en œuvre d’une partie du procédé de détection selon l’invention, comme cela deviendra apparent ci-après. La mémoire 35 stocke également une liste blanche 39 des objets ayant conduit à l’émission d’une fausse alerte, mais qui ne sont pas suspects, appartenant par exemple au fond de la scène observée bien que changeant d’aspect au cours du temps. La pluralité de périphériques 38 permettent à un opérateur d’interagir avec le centre de contrôle 30. Par exemple, la pluralité de périphériques 38 comporte par exemple un écran pouvant permettre la visualisation des images acquises par telle ou telle caméra, une souri pouvant permettre de sélectionner telle ou telle zone d’une image affichée sur l’écran, et un clavier pouvant permettre de mettre à jour la liste blanche 39, par exemple en saisissant un descripteur de la zone sélectionnée sur l’écran. L’homme du métier constatera que le système de détection 1 relève d’une architecture répartie dans laquelle certaines tâches sont déportées de manière à être réalisées dans les caméras ou tout au moins au plus près des caméras (il s’agit notamment des tâches de prétraitement des images acquises par chaque caméra individuellement) alors que d’autres tâches sont centralisées dans le centre de contrôle (il s’agit des tâches centralisant toutes les alertes remontées par les caméras). PROCEDE DE DETECTION En se référant à la , un mode de réalisation du procédé de détection selon l’invention va être présenté en détail. Le procédé de détection 100 débute par une étape 110 d’acquisition d’un flux d’images par une caméra (par exemple la caméra 10-1 de la ), plus précisément par le capteur optique et l’électronique d’acquisition associée. Chaque image du flux est indexée avec l’instant t auquel elle a été acquise. L’image à l’instant t est ainsi notée I(t). La caméra fonctionnant avec un temps d’échantillonnage Δt, l’image qui succède à l’image I(t) est l’image I(t+ Δt). Une image correspond à l’observation d’une scène, définie comme l’observation d’une zone de l’environnement selon une certaine pose de la caméra, c’est-à-dire selon une orientation de l’axe optique de la caméra et compte tenu des propriétés optiques de celle-ci (notamment l’angle d’ouverture de la caméra). Les caméras étant fixes, la pose de chaque caméra est statique. Par conséquent, les images du flux d’images délivré par une même caméra correspondent toutes à la même scène observée. La seconde étape 120 du procédé 100 consiste à appliquer des prétraitements sur chaque image I(t) acquise. De préférence, c’est le calculateur 13 qui effectue cette étape en exécutant le programme de prétraitement 16. Dans une première sous-étape 122 une image de fond I0 est soustraire de l’image I(t). A l’issue de cette première sous-étape, est obtenue une image de formes à l’instant t, notée If(t). La soustraction de fond est un traitement connu. Un exemple en est donné dans l’article de Z. Zivkovic, « Improved adaptive Gaussian mixture model for background subtraction», in Proceedings of the 17th International Conference on Pattern Recognition, August 2004, ICPR 2004, Vol. 2, pp. 28-31, IEEE. L’image de fond I0 est une image du fond de la scène observée par la caméra 10-1. Elle est avantageusement obtenue au moyen de la caméra 10-1 ayant permis l’acquisition de l’image I(t) considérée. L’image de fond I0 correspond à l’observation de la scène lorsque celle-ci est vide, c’est-à-dire lorsqu’elle ne comporte ni personne, ni objet (autre que les objets appartenant au fond de la scène). L’image de fond I0 est par exemple obtenue par l’acquisition d’images la nuit, lorsque le lieu n’est pas fréquenté. Elle peut également être obtenue en associant des portions d’images qui restent invariantes au cours d’une période longue d’observation de la scène. De préférence, l’image de formes If(t) est une image binaire, un pixel prenant par exemple la valeur nulle lorsque le pixel correspondant de l’image I(t) se retrouve dans l’image de fond I0, et la valeur unité sinon. L’image de formes if(t) comporte a priori différentes formes, qui correspondent aux personnes et objets, statiques ou mobiles, présents dans la scène observée à l’instant t. Cette première sous-étape n’est pas suffisante car, dans des environnements publics où la densité de personnes est importante, l’immobilité d’un usager, présent à côté d’un bagage, fait qu’il est difficile de distinguer l’objet de l’usager : dans l’image de formes il n’y aura pas de frontière entre ces deux formes, qui seront fusionnées dans une seule et même forme. De plus, dans un environnement dont la luminosité n’est pas contrôlée, des fausses alertes sont souvent générées par des ombres, des motifs au sol, des objets appartenant au fond mais qui ne sont pas statiques (comme des escalateurs mécaniques, ascenseurs, portes automatiques, des panneaux publicitaires). Ces éléments d’infrastructure, provenant du fond de la scène, sont la cause d’artéfacts dans l’image de formes If(t). L’étape de prétraitement 120 comporte ainsi une seconde sous-étape 124, conduite en parallèle de la première sous-étape 122 et consistant à isoler, dans l’image I(t), une silhouette pour chaque personne présente dans la scène observée. Une image de silhouettes à l’instant t, notée Is(t), est obtenue en sortie. De préférence, est appliqué sur l’image I(t) un algorithme du type segmentation de personnes. Les algorithmes du type segmentation de personnes sont connus. Un exemple d’un tel algorithme est présenté dans l’article de Cao, Z., Martinez, G. H., Simon, T., Wei, S. E., & Sheikh, Y. A., « OpenPose: realtime multi-person 2D pose estimation using Part Affinity Fields », 2019, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence. Un algorithme du type segmentation de personnes permet d’identifier si une personne est présente dans la scène observée. Dans l’affirmative, une silhouette est associee à cette personne. L’image de silhouettes regroupe les silhouettes associées à chacune des personnes présentent sur l’image I(t). De préférence, l’image de silhouettes Is(t) est une image binaire, un pixel prenant par exemple la valeur nulle lorsque le pixel correspondant de l’image I(t) se retrouve à l’intérieur de la silhouette d’une personne présente dans la scène observée, et la valeur unité sinon. La troisième sous-étape 126 de la seconde étape 120 consiste à combiner les images obtenues à l’issue des première et seconde sous-étapes 122 et 124 à partir de la même image I(t) du flux afin d’obtenir une image d’objets à l’instant t, notée Io(t). L’image d’objets Io(t) ne comporte plus que les formes présentes dans la scène observée qui correspondent à des objets, les formes correspondant à des personnes ayant été éliminées. Pour cela, l’image de formes et l’image de silhouettes à l’instant t, If(t) et Is(t), sont par exemple combinées pixel par pixel, par application d’un opérateur logique « ET ». Un pixel de l’image d’objets prenant par exemple la valeur unité lorsque le pixel correspondant de l’image de formes If(t) se situe à l’intérieur d’une forme et lorsque le pixel correspondant de l’image de silhouettes Is(t) se situe à l’extérieur d’une silhouette, et la valeur nulle sinon. Cette étape de combinaison est particulièrement intéressante puisqu’elle limite les pixels d’intérêt à un petit nombre de pixels, ce qui allège les traitements réalisés en aval, notamment le suivi d’objets. Avantageusement, au cours d’une quatrième sous-étape 128, les pixels de l’image d’objets Io(t) que l’on peut associer à un même objet sont réunies dans une région délimitée par un contour (« blob » en anglais). Un algorithme de détection de régions est appliqué sur l’image Io(t) pour y définir des zones dont les pixels possèdent des propriétés sensiblement constantes, mais qui diffèrent par rapport aux pixels des zones environnantes. Il s’agit d’une approche classique fondée sur la détection de contour et par exemple illustrée par l’article de S. Suzuki, « Topological structural analysis of digitized binary images by border following”, Computer vision, graphics, and image processing, 30(1), 32-46, 1985. On obtient en sortie une image traitée à l’instant t, notée I*(t). A l’issue du prétraitement de l’image à l’instant t, I(t), l’image suivante du flux, I(t+Δt), est travaillée de la même manière. La troisième étape 130 du procédé 100 consiste à analyser une succession temporelle d’images traitées I*(t). Par exemple, sont prises en compte les images appartenant à une fenêtre temporelle de détection, de quelques secondes par exemple. Il s’agit de suivre un objet de la scène observée d’une image traitée à la suivante afin d’identifier les objets statiques sur la fenêtre temporelle de détection. Est ici mis en œuvre un algorithme de poursuite, ou de suivi, (« tracking » en anglais). Cette étape de traitement est connue en tant que telle. Elle est expliquée par exemple dans l’ouvrage de Maggio, E., & Cavallaro, A, « Video tracking: theory and practice . John Wiley & Sons » publié en 2011. Une alarme Ai est émise pour chaque objet Oi parmi les objets présents dans la scène observée qui est identifié comme immobile tout au long de la fenêtre temporelle de détection. Avantageusement, un vignette Zi est isolée dans l’image I(t) autour de l’objet Oi. Seule cette vignette Zi est transmise, avec l’alerte Ai, au centre de commande 30 pour la suite du procédé 100. Le procédé de détection 100 comporte une quatrième étape 140 d’identifier automatiquement les alertes destinée à filtrer les alertes pour limiter le nombre de fausses alertes et confirmer les vraies alertes parmi l’ensemble des alertes Ai reçues de la pluralité de caméras. L’étape 140 comporte une première sous-étape 142 de classification. Elle consiste à exécuter un algorithme de classification sur une vignette Zi pour déterminer la classe à laquelle appartient l’objet Oi correspondant. L’algorithme de classification est configuré pour attribuer une classe parmi une pluralité de classes prédéfinies. La pluralité de classes prédéfinies comporte par exemple les classes « valises », « sac à main», « sac à dos », etc. L’algorithme de classification utilisé est par exemple un réseau de neurones profonds convenablement entrainé. De préférence, cet algorithme de classification est celui présenté dans l’article de He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J., « Deep residual learning for image recognition”, in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp. 770-778, 2016. La sortie de la sous-étape 142 est un score S1 d’appartenance à l’une des classes de la pluralité de classes prédéfinies que le classificateur peut distinguer Parallèlement à la première sous-étape 142, l’étape 140 comporte une seconde sous-étape 144 de détermination d’appartenance à la liste blanche 29. Cette étape met en œuvre un algorithme de détermination d’appartenance à une liste blanche tel que celui présenté dans l’article Chen, Y., Zhou, X. S., & Huang, T. S., « One-class SVM for learning in image retrieval”, in Proceedings 2001 International Conference on Image Processing, Vol. 1, pp. 34-37, ocotbre 2001, IEEE. La liste blanche 29 comporte les éléments d’infrastructure qui appartiennent au fond de la scène mais dont l’aspect évolue au cours du temps : ombres d’un équipement statique, portes automatiques qui s’ouvrent et se ferment, affiches publicitaires qui varient, escalier mécanique en mouvement, etc. De tels éléments d’infrastructure évolutifs ne peuvent être soustraits de l’image lors d’un prétraitement, puisqu’il n’est pas possible, lors de l’installation de la caméra, de savoir quels sont les objets du fond de la scène effectivement observée qui risquent de conduire à des artefacts dans l’image traitée, et par conséquent à des fausses alertes. La liste blanche comporte alors les éléments d’infrastructure qui appartiennent au fond de la scène ainsi que leurs caractéristiques. Elle est définie dynamiquement au cours de l’étape 150, comme détaillée ci-après. La sous-étape 144 consiste à déterminer si la vignette Zi associée à une alerte Ai correspond en fait à l’un des éléments de la liste blanche. Plus précisément, dans un premier temps, un réseau de neurones permet d’extraire des éléments caractéristiques de la vignette, puis, dans un second temps, un comparateur compare, à l’aide d’un algorithme d’apprentissage machine, ces caractéristiques avec celles de éléments caractéristiques de la liste blanche. Si elle est suffisamment similaire à un élément d’infrastructure de la liste blanche, la vignette est considérée comme correspondant à cet élément d’infrastructure de la liste blanche. Ce traitement va donc permette d’identifier les artefacts de l’image qui sont dus à des modifications connues du fond de la scène et ne devant par conséquent pas faire remonter d’alerte. La sous-étape 144 est en fait également une étape de classification, mais sur un ensemble de classes (les éléments d’infrastructure de la liste blanche) qui évolue dynamiquement en fonction de l’historique de l’utilisation du système de détection. La sous-étape 144 calcule un second score S2. Enfin, l’étape 140 comporte une troisième sous-étape 146 de vote permettant de comparer les premier et second seuils S1 et S2 entre eux. Si le second seuil est supérieur au premier pour l’alerte Ai, celle-ci est supprimée. Sinon l’alerte Ai est validée et l’alerte validée Ai* est affichée sur l’écran pour que l’opérateur en prenne connaissance et déclenche la réponse adaptée. Il y a donc suppression automatique des fausses alarmes. Avantageusement, le procédé 100 comporte une étape 150 de configuration permettant de faire évoluer la liste blanche 29 au cours de l’utilisation du système de détection et la mise en œuvre du procédé, permettant d’augmenter le taux de rejet de fausses alarmes. Pour cela, dans une sous-étape 152, l’opérateur vérifie la nature exacte de l’alerte validée Ai*. Les images à l’origine de l’alerte lui sont présentées. S’il estime qu’il s’agit d’une fausse alerte, dans une sous-étape 154, il met à jour la liste blanche. L’opérateur ajoute ce faux positif à la liste blanche d’objets non-intéressants afin que des objets similaires à ceux présents dans cette liste blanche ne renvoient plus d’alertes par la suite. Ainsi, le procédé 100 identifie dans une succession d’image d’une même scène tout objet statique ne correspondant pas à un objet d’un type jugé non-intéressant. On notera que la liste blanche est partagée au niveau central et ainsi profite à l’ensemble des caméras 10-1 à 10-N, et non pas uniquement à la caméra au moyen de laquelle l’objet dit « non intéressant » a été observé. Dans l’état de la technique, les algorithmes basés sur la classification pré-entrainée ne sont pas utilisés pour le cas spécifique de la détection de colis suspects dans des lieux accueillant du public. Ils ne le sont pas car l’entrainement doit être réalisé sur un corpus de données contenant un ensemble prédéfini de classes d’objets à reconnaitre, cet ensemble étant figé au moment déploiement. Ainsi, s’il est initialement entrainé pour reconnaitre des valises, des sacs à dos ou des sacs à main, un tel algorithme ne pourra pas reconnaitre des objets tels que par exemple des caddies, des poussettes ou des sacs plastiques. Ceci est extrêmement limitant pour une détection efficace. L’invention permet de résoudre ce problème. Ainsi, en variante du mode de réalisation décrit ci-dessus, de nouvelles classes peuvent être créées dynamiquement en reprenant le mécanisme de liste blanche. Par exemple est mis en œuvre un mécanisme de liste blanche pour les éléments d’infrastructure conduisant à un rejet des alertes classifiées comme telles, et un mécanisme de liste blanche de nouvelles menaces conduisant à la confirmation des alertes classifiées comme telles. Ainsi, chaque alerte non écartée par la liste blanche des éléments d’infrastructure est soumise à un opérateur, à lui alors de déterminer si oui ou non l’évènement correspondant constitue ou non une menace d’un genre nouveau, qui ne fait pas partie de l’ensemble des classes prédéfinies de l’étape 142. Dans l’affirmative, il indique alors à quoi correspond l’objet observé. Cet objet est intégré dans une liste intermédiaire, soit en tant que nouvelle occurrence d’une catégorie de menaces déjà existante, soit en tant que première occurrence d’une nouvelle catégorie de menace. Une fois qu’une catégorie de cette liste intermédiaire a un nombre suffisant d’échantillons, une nouvelle classe est automatiquement créée dans la liste blanche des nouvelles menaces en vue d’une détection automatique par la mise en œuvre d’un algorithme similaire à celui de l’étape 144. Par rapport à l’invention, l’art antérieur ne permet pas non plus de reconnaître des objets non-invariants du fond de la scène observée comme non pertinents. L’art antérieur ne met pas en œuvre des algorithmes basés sur la classification pré-entrainée, car ces algorithmes ont souvent des forts taux de fausses alertes dont la réduction se fait au prix d’une baisse drastique du taux d’objets détectés. Une fois encore ceci est extrêmement limitant pour la détection de colis suspects, car il bien plus préférable de détecter tous les colis suspects, même au prix de fausses alarmes, que d’en louper un qui s’avère être réellement dangereux. Enfin, ces algorithmes de classification ont une complexité de calcul très élevée. Les étapes de prétraitement selon l’invention permettent de limiter la complexité de calcul. De plus, une prise en compte dynamique de la situation réelle à travers l’emploi d’une liste blanche permet de réduire le nombre de classes prédéfinies à suivre. Procédé de détection (100) d’un objet statique dans un environnement surveillé par au moins une caméra, ledit procédé comportant : - une étape (110) d’acquisition, par une caméra (10-1), au cours d’une fenêtre temporelle de détection, d’un flux d’images, chaque image du flux d’images étant indexée par une date d’acquisition et correspondant à l’observation d’une scène de l’environnement ; puis, pour chaque image du flux d’images, une étape (120) de prétraitement consistant à : - soustraire (122) de l’image considérée, une image de fond correspondant à un fond de la scène observée, pour obtenir une image de formes, qui contient des formes présentes dans la scène observée ; - isoler (124), dans l’image considérée, une silhouette pour chaque personne présente dans la scène observée, pour obtenir une image de silhouettes ; et, - combiner (126) l’image de formes et l’image de silhouettes associées à l’image considérée pour obtenir une image traitée, qui ne comporte que des objets présents dans la scène observée, et enfin, sur une succession temporelle d’images traitées correspondant à l’observation de la même scène de l’environnement, une étape (130) consistant à suivre d’une image traitée à l’autre chaque objet présent dans l’environnement et à émettre une alerte dès qu’un objet parmi les objets présents est identifié comme étant statique durant la fenêtre temporelle de détection. Procédé selon la revendication 1, comportant en outre une étape (140) d’identification automatique des alertes reçues des caméras de la pluralité de caméras afin de filtrer les fausses alertes. Procédé selon la revendication 2, dans lequel l’étape (140) d’identification comporte une sous-étape (142) de classification permettant d’attribuer, à un objet statique associé à une alerte, une classe parmi une pluralité de classes prédéfinies correspondant à des types de colis suspect. Procédé selon la revendication 2 ou la revendication 3, dans lequel l’étape (140) d’identification comporte une sous-étape (144) permettant d’attribuer, à un objet statique associé à une alerte, une classe parmi une pluralité de classes dynamiques, les classes dynamiques étant définies au cours de la mise en œuvre du procédé, les classes dynamiques définies étant stockées dans une liste blanche. Procédé selon la revendication 4, dans lequel une classe prédéfinie correspond à un élément d’infrastructure appartenant au fond de la scène dont l’aspect évolue au cours du temps, une alerte associée à un objet relevant de ladite classe prédéfinie étant supprimée car considérée comme une fausse alerte. Procédé selon la revendication 4 ou la revendication 5, dans lequel une classe prédéfinie correspond à un nouveau type de colis suspect, une alerte associée à un objet relevant de ladite classe prédéfinie étant confirmée car considérée comme une vraie alerte. Procédé selon l’une quelconque des revendications 2 à 5, dans lequel l’étape d’identification consiste à appliquer un algorithme de classification du type réseau de neurones artificiels. Système de détection (1) pour la mise en œuvre d’un procédé de détection (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes. Système selon la revendication 8, comportant au moins une caméra (10-1), la caméra étant propre à réaliser les étapes d’acquisition (110) d’un flux d’images, de prétraitement (120) des images du flux d’images et de suivi (130) des objets au cours d’une fenêtre temporelle de détection de manière à émettre une alerte en cas de détection d’un objet statique. Système selon la revendication 9, comportant un central de contrôle (30) en communication avec ladite au moins une caméra (10-1) et propre à filtrer les alertes générées par ladite au moins une caméra en mettant en œuvre l’étape d’identification automatique (140).