FR 3117234 A1 20220610 FR 2012677 A 20201204 METHODE DE COMPTAGE AUTOMATIQUE DES ENTREES ET SORTIES DE PERSONNES EMPRUNTANT UN LIEU DE PASSAGE IDENTIFIE Méthode (500) de comptage automatique des entrées et des sorties de personnes (50) empruntant un lieu de passage (10) identifié tel qu’une porte d’autobus, de gare ou analogue, au moyen d’une caméra convenablement positionnée par rapport à la porte, la caméra captant une image (100) de la porte, caractérisée en ce qu’elle comprend : une étape (510) de détection d’une personne (51, 52) dans l’image (100) ; une étape (520) de suivi d’un centroïde (C 51 , C 52 ) associé à la personne détectée ; une étape (530) d’analyse de la trajectoire (T 51 , T 52 ) dudit centroïde sur l’image pour détecter un changement d’état de ladite personne ; et une étape (540) de comptage incrémentant un nombre d’entrées ou un nombre de sorties selon la nature du changement d’état détecté ; le changement d’état étant un passage du centroïde d’une zone à une autre sur l’image, parmi deux zones distinctes : une zone extérieure (Z ext ) et une zone intérieure (Z int ) correspondant à des personnes se trouvant, respectivement, du côté extérieur et du côté intérieur du lieu de passage. Figure pour l’abrégé : figure 4 Méthode de comptage automatique des entrées et sorties de personnes empruntant un lieu de passage identifié La présente invention appartient au domaine du comptage de personnes, et notamment du comptage automatique de personnes au moyen de caméras. Elle concerne plus particulièrement une méthode de comptage automatique des entrées et sorties de personnes empruntant un lieu de passage identifié. L’invention vise le comptage des entrées et des sorties de personnes dans un moyen de transport en commun ou dans un bâtiment tel qu’une gare, et trouve une application directe dans le domaine du transport en commun par exemple. Etat de l’art Le comptage de personnes empruntant un lieu de passage identifié revêt un intérêt particulier dans différents domaines. Dans le domaine du transport en commun, compter le nombre de personnes qui montent et descendent d’un bus ou qui entrent et sortent d’une gare par exemple, présente à la fois un intérêt économique pour calculer et estimer des taux de fréquentation, des recettes ponctuelles, liées à l’utilisation de certaines lignes et/ou certaines gares par exemple, ou toute autre statistique, dans le but d’améliorer la qualité du service, de perfectionner certains fonctionnement, voire d’optimiser le fonctionnement d’une ou de plusieurs lignes et/ou gares. Il existe différents systèmes de comptage de personnes, employant des technologies variées et plus ou moins précises. Parmi les solutions connues de comptage automatique, on peut citer l’utilisation de capteurs optiques, thermiques, infrarouges, à ultrasons, etc., mais également l’utilisation de caméras. Cette dernière solution offre à ce jour les meilleures performances, surtout lorsqu’elle combine des algorithmes performants de détection et de suivi d’objets en mouvement et d’analyse de leurs déplacements. Le document EP2947602 décrit un dispositif de comptage du nombre de personnes passant par une porte sur la base d'une image dans laquelle les environs de la porte sont représentés. Ce dispositif de comptage comprend un acquéreur de ligne mobile qui acquiert une ligne mobile pour chaque personne détectée à partir de l'image, un compteur de personnes qui compte les personnes qui ont franchi la porte sur la base de la ligne mobile, et un générateur d'informations d'affichage qui génère des informations d'affichage représentant le nombre de personnes qui ont franchi la porte sur la base des résultats du compteur de personnes. Le compteur de personnes détecte une interruption de la ligne de mouvement à proximité de la porte, détermine une similitude entre l'image de fond de la porte et l'image de la personne, et comprend un compteur de supposition qui considère que la personne a franchi la porte, dans le cas où l'interruption de la ligne de mouvement à proximité de la porte a eu lieu et où l'image de fond et l'image de la personne sont similaires. Présentation de l’invention La présente invention vise à pallier les inconvénients de l’état de la technique et à proposer une solution fiable et précise pour le comptage automatique de passages de personnes par un lieu donné. À cet effet, la présente invention a pour objet méthode de comptage automatique des entrées et des sorties de personnes empruntant un lieu de passage identifié tel qu’une porte d’autobus, de gare ou analogue, au moyen d’une caméra convenablement positionnée par rapport au lieu de passage, la caméra captant une image du lieu de passage. Cette méthode est remarquable en ce qu’elle comprend : une étape de détection d’une personne dans l’image ; une étape de suivi d’un centroïde associé à la personne détectée ; une étape d’analyse de la trajectoire dudit centroïde sur l’image pour détecter un changement d’état de ladite personne ; et une étape de comptage incrémentant un nombre d’entrées ou un nombre de sorties selon la nature du changement d’état détecté ; et en ce que le changement d’état est défini comme étant un passage du centroïde d’une zone à une autre sur l’image, parmi deux zones distinctes : une zone extérieure et une zone intérieure correspondant à des personnes se trouvant, respectivement, du côté extérieur et du côté intérieur du lieu de passage. Ainsi cette méthode peut aussi bien être mise en œuvre par une caméra 2D installée avec une inclinaison déterminée à l’opposé du lieu de passage, ou par une caméra 3D installée verticalement au-dessus du lieu de passage. Selon un mode de réalisation, la zone extérieure est délimitée par une ligne horizontale supérieure et la zone intérieure est délimitée par une ligne horizontale inférieure, les deux zones étant séparées par une zone d’incertitude délimitée par les deux lignes horizontales. Avantageusement, dans le cas d’une caméra 2D, l’étape d’analyse se limite à une zone utile sur l’image, délimitée par deux lignes de fuite correspondant à des directions réelles verticales, ladite zone utile étant centrée sur le lieu de passage. Selon un mode de réalisation particulièrement avantageux, l’étape de détection d’une personne consiste en une reconnaissance de silhouette par apprentissage automatique, de préférence par apprentissage profond, et les centroïdes sont basés sur un modèle anthropométrique tel que le visage. Plus particulièrement, l’étape de suivi du centroïde emploie au moins un algorithme de suivi d’objet implémenté et exécuté dans un moyen de calcul intégré de la caméra ou embarqué dans un système indépendant relié à ladite caméra. De façon avantageuse, la méthode de comptage est mise en œuvre en temps réel. L’invention a également pour objet un système autonome de comptage automatique des entrées et des sorties de personnes empruntant un lieu de passage identifié, comprenant au moins une caméra, et permettant une mise en œuvre de la méthode de comptage telle que présentée. Les concepts fondamentaux de l’invention venant d’être exposés ci-dessus dans leur forme la plus élémentaire, d’autres détails et caractéristiques ressortiront plus clairement à la lecture de la description qui suit et en regard des dessins annexés, donnant à titre d’exemple non limitatif un mode de réalisation d’une méthode de comptage automatique conforme aux principes de l’invention. Présentation des dessins Les figures sont données à titre purement illustratif pour l’intelligence de l’invention et ne limitent pas la portée de celle-ci. Les différents éléments sont représentés de manière schématique et ne sont pas nécessairement à la même échelle. Sur l’ensemble des figures, les éléments identiques ou équivalents portent la même référence. Il est ainsi illustré en : : une image d’un lieu de passage correspondant à une porte arrière d’autobus ; : une image d’un lieu de passage correspondant à une porte principale de bâtiment ; : des personnes empruntant la porte arrière de l’autobus détectées, à deux états différents, avec la méthode de comptage selon l’invention ; : des centroïdes isolés des personnes de la avec une grille d’analyse affichée sur l’image ; : les grilles d’analyse sur des images de porte d’autobus (a) et de porte de bâtiment (b) ; : des zones utiles d’analyse déduites des grilles de la ; : un organigramme simplifié des principales étapes de la méthode de comptage selon l’invention ; : un exemple d’interface d’affichage des informations du comptage : une mise en situation d’une image d’un lieu de passage correspondant à une porte avant de bus avec deux couloirs ; : l’image de la avec un cas de détection et de comptage réel ; : un exemple de séquencement temporel des détections dans les différentes zones des grilles d’analyse et le comptage qui en découle. Description détaillée de modes de réalisation Certains dispositifs et procédés bien connus de l’homme du métier sont ici décrits pour éviter toute insuffisance ou ambiguïté dans la compréhension de la présente invention. Dans le mode de réalisation décrit ci-après, on fait référence à une méthode de comptage de personnes empruntant un lieu de passage identifié, destinée principalement à une application dans le domaine du transport en commun pour compter les personnes passant une porte d’autobus, tramway, métropolitain et analogue, ou de gare par exemple, en entrée et en sortie. Cet exemple, non limitatif, est donné pour une meilleure compréhension de l’invention, et n’exclut pas la mise en œuvre de la méthode de comptage dans d’autres environnements tels que des bâtiments quelconques (magasins, musées, etc.). Dans la suite de la description La représente schématiquement une image 100 d’une porte 10, telle qu’une porte arrière d’autobus, capturée par une caméra installée convenablement en vis-à-vis de ladite porte et pointant de préférence vers le bas. La porte 10 sépare naturellement l’intérieur 20 de l’autobus de son extérieur 30, et la position d’une personne 50 par rapport à ladite porte permet de déterminer si cette personne se trouve à l’intérieur 20 ou à l’extérieur 30 de l’autobus. La représente une autre situation dans laquelle la porte 10 dans l’image 100 est une porte d’un bâtiment, tel qu’une gare d’un réseau de transport en commun, et définit l’intérieur 20 et l’extérieur 30 du bâtiment pour permettre de déduire si une personne 50 se trouve à l’intérieur ou à l’extérieur dudit bâtiment selon sa position par rapport à ladite porte. Ici encore, une caméra convenablement installée permet de capturer l’image 100. Dans ces deux situations, la personne 50 correspond à toute personne détectée dans le champe de vision de la caméra capturant l’image 100. Ainsi, la personne 50 peut être un passager de l’autobus, un voyageur transitant par la gare ou simplement un passant. Dans son mouvement, la personne 50 peut être amenée à monter dans l’autobus ou à en descendre, à entrer dans la gare ou à en sortir. Dans tous les cas, la personne 50 présente un état instantané défini par sa position par rapport à la porte 10, autrement dit par le fait qu’elle soit à l’intérieur 20 ou à l’extérieur 30 du lieu (autobus ou gare) concerné. Toute personne 50 peut changer d’état en passant de l’extérieur 30 vers l’intérieur 20 (entrée) ou inversement (sortie). Afin d’illustrer ce propos, il est par exemple considéré que la personne 50 sur les figures 1 et 2 est respectivement à l’intérieur 20 de l’autobus et à l’extérieur 30 du bâtiment. La mise en œuvre de la méthode de comptage, décrite en détail un peu plus loin, nécessite que la caméra capte en continu l’image 100 pour détecter toute personne 50 passant par la porte 10. À cet effet, la caméra, non représentée sur les figures, est de préférence fixe et positionnée à l’opposé de la porte 10. Les caméras utilisées sont de préférence adaptées au suivi d’objet ( Object Tracking ), en l’occurrence au suivi de personne et implémentent des algorithmes dédiés tels que des algorithmes de détection de personne par apprentissage automatique ( Machine Learning ). La représente une image 100 sur laquelle deux personnes sont détectées : une première personne 51 à l’intérieur après avoir été à l’extérieur et une deuxième personne 52 à l’extérieur après avoir été à l’intérieur. Les personnes 51 et 52 sont représentées en trait plein dans leurs états actuels et en trait interrompu dans leurs états préalables. En référence à la , les deux changements d’état des personnes 51 et 52 sont les suivants : ENTREE : (51 , ext) -> (51 , int) SORTIE : (52 , int) -> (52 , ext) Autrement dit, la première personne 51 monte dans l’autobus et la deuxième personne 52 descend de l’autobus. Afin de détecter et de suivre les personnes passant par la porte, la caméra opère par exemple une reconnaissance automatique de silhouettes, permettant d’isoler chaque personne détectée dans un cadre délimitant sa silhouette, suivi d’une détermination de centroïdes C 51 et C 52 basés sur un ou plusieurs modèles anthropométriques. De préférence, les centroïdes utilisés concernent une partie supérieure du corps de la personne comprenant le visage. Ce type de centroïdes présente une plus grande fiabilité, comparé à d’autres centroïdes détectant des parties inférieures du corps telles que les pieds, ceux-ci pouvant s’entremêler et fausser la détection et le suivi. Ainsi, le seul suivi des centroïdes permet de déterminer les états et donc les changements d’état des personnes associées détectées par la caméra. Il apparait trivialement que la détermination des états et changements d’état des personnes repose sur une analyse des positions et trajectoires des centroïdes par rapport à des lignes de repère scindant l’image en zones d’intérêt. La illustre ce principe. Sur cette figure, les centroïdes C51 et C52 des deux personnes 51 et 52 de la sont isolés et représentés à deux états différents. Ces deux états correspondent à deux instants de détection. La transition entre ces deux états est représentée, pour chaque centroïde C51 et C52, par une trajectoire T51 et T52. Le long de leurs trajectoires, les centroïdes ont tous deux changé d’état. Cela se déduit de leurs positions respectives par rapport à des lignes de repère 60a, 60b, 70a et 70b comme expliqué ci-après. En effet, une grille d’analyse est projetée sur l’image 100 pour permettre une localisation des centroïdes. Selon l’exemple illustré, cette grille est constituée de deux lignes 60a et 60b, qui sont des lignes de fuite de plans verticaux encadrant la porte 10, et de deux lignes horizontales 70a et 70b qui délimitent l’intérieur et l’extérieur selon la position des centroïdes. Les lignes 60a et 60b sont positionnées de sorte que toute personne passant par la porte 10, autrement dit changeant d’état, ait nécessairement son centroïde dans une zone utile Z* comprise entre lesdites lignes sur l’image 100, au moins durant le changement d’état. Le changement d’état d’un centroïde est détecté lorsque, sur l’image 100, ledit centroïde franchit les lignes horizontales 70a et 70b, dans un sens ou dans l’autre. Les lignes horizontales comprennent une ligne supérieure 70a et une ligne inférieure 70b permettant d’identifier l’état de toute personne dont le centroïde se trouve dans la zone utile Z*. Ainsi, lorsqu’un centroïde, C 51 par exemple, se trouve au-dessous de la ligne supérieure 70a, on considère que la personne associée est à l’intérieur 20 du lieu, ici l’autobus. De façon complémentaire, lorsqu’un centroïde, C 52 par exemple, est situé au-dessus de la ligne inférieure 70b, la personne associée est considérée à l’extérieur 30. Le positionnement des lignes horizontales, supérieure 70a et inférieure 70b, tient compte des cas les plus défavorables en termes de tailles des personnes. En effet, la ligne supérieure 70a a été placée sur l’image 100 relativement au centroïde d’une personne de grande taille (adulte de taille moyenne) se tenant à l’intérieur 20 mais à proximité immédiate de l’extérieur 30. Inversement, la ligne inférieure 70b a été placée sur l’image 100 relativement au centroïde d’une personne de petite taille (enfant en âge de marcher de taille moyenne par exemple) se tenant à l’extérieur 30 mais à proximité immédiate de l’intérieur 20. Avec ce positionnement particulier des lignes horizontales, il se peut qu’un centroïde soit à la fois au-dessous de la ligne supérieure 70a et au-dessus de la ligne inférieure 70b, et donc que la personne associée soit à la fois considérée à l’intérieur 20 et à l’extérieur 30. De ce fait, une zone d’incertitude Z inc est définie, bordée par les deux lignes horizontales 70a et 70b, de sorte que les centroïdes s’y trouvant soient traités selon des règles qui seront détaillées dans la suite. Ainsi, pour réaliser un comptage conventionnel, les limites de classification des états des centroïdes sont modifiées de la façon suivante : pour qu’une personne soit considérée à l’intérieur 20 ou à l’extérieur 30, il faut que le centroïde qui lui est associé soit, respectivement, au-dessous de la ligne inférieure 70b ou au-dessus de la ligne supérieure 70a. Cela évite la prise en compte de la zone d’incertitude lors d’un comptage conventionnel. Par conséquent, on peut définir une zone extérieure Z ext délimitée inférieurement par la ligne supérieure 70a et dans laquelle la présence d’un centroïde implique un état extérieur de la personne associée, ainsi qu’une zone intérieure Z int délimitée supérieurement par la ligne inférieure 70b et dans laquelle la présence d’un centroïde implique un état intérieur de la personne associée. Selon une première approximation, on définit un changement d’état d’une personne comme étant un passage du centroïde de ladite personne d’une zone, extérieure ou intérieure, vers l’autre. Le premier cas correspond à une entrée et le deuxième à une sortie comme souligné plus haut. Dans les deux cas, la trajectoire du centroïde traverse la zone d’incertitude. Sur l’exemple de la , les centroïdes C51 et C52 effectuent respectivement une entrée et une sortie et leurs trajectoires T51 et T52 traversent bien la zone d’incertitude Zinc. Afin d’accentuer le mouvement apparent des personnes et rendre leurs trajectoires distinguables sur l’image 100, la caméra pointe vers la porte 10 de façon plongeante. Ainsi, les changements d’état sont facilement détectables. Bien entendu, ce positionnement de la caméra n’est pas limitatif et d’autres positionnement peuvent être envisagés. La zone utile Z* est centrée sur la porte 10 en étant délimitée par les lignes de fuite 60a et 60b, celles-ci n’étant pas très proches des bords verticaux de la porte 10 pour que tous les changements d’état des centroïdes s’opèrent à l’intérieur de ladite zone. Aussi, les lignes 60a et 60b ne sont pas très écartées pour que la zone utile n’englobe pas des parties latérales du lieu, dans lesquels des changements d’état peuvent s’opérer sans que cela ne corresponde à des entrées ou des sorties. Par exemple dans le cas de l’autobus, voir , les parties latérales en question correspondent aux emplacements des sièges à proximité de la porte arrière 10, et le mouvement d’un passager qui s’assoit ou se relève peut induire un changement d’état de son centroïde. De préférence, ces parties latérales « inutiles », en hachures sur la , sont exclues de l’analyse du mouvement des centroïdes. La représente la zone utile Z*, la zone intérieure Zint, la zone extérieure Zext et la zone d’incertitude Zinc obtenues dans le cas d’une porte arrière d’autobus, en (a), et dans le cas d’une porte principale de bâtiment, en (b), les largeurs des zones d’incertitude étant exagérées pour une meilleure lisibilité. Comme il vient d’être indiqué, la zone complémentaire de la zone utile sur l’image ne présente pas d’intérêt, ou tout le moins un intérêt très limité, dans l’analyse. Ainsi, et en référence à la , une zone utile intérieure Z*int et une zone utile extérieure Z*ext peuvent être définies, sur chaque image, comme l’intersection de la zone utile et de la zone intérieure et l’intersection de la zone utile et de la zone extérieure : Z* int = Z* ∩ Z int Z* ext = Z* ∩ Z ext Il convient de noter que la grille d’analyse projetée sur l’image peut être réalisée différemment. Par exemple, sur la , la zone intérieure et la zone extérieure peuvent s’étendre jusqu’à la ligne supérieure 70a et la ligne inférieure 70b respectivement, auquel cas, la zone d’incertitude correspondrait à l’intersection de ces deux zones. Néanmoins, il est primordial d’avoir deux zones utiles, intérieure et extérieur, bien distinctes sur l’image afin de détecter les changements d’état des personnes par le passage de leurs centroïdes d’une zone à l’autre, et ainsi compter les entrées et sorties des personnes selon la méthode de comptage de l’invention. La représente de façon simplifiée les principales étapes d’une méthode 500 de comptage des entrées et sorties de personnes empruntant un lieu de passage identifié. Cette méthode comprend : une étape 510 de détection d’une personne par la caméra ; une étape 520 de suivi d’un centroïde associé à la personne détectée ; une étape 530 de détection d’un changement d’état : entrée ou sortie ; et une étape 540 de comptage d’une entrée ou d’une sortie. L’étape 510 de détection de personnes repose sur des analyses de la séquence vidéo captée par la caméra. De préférence, ces analyses consistent en une reconnaissance de silhouettes humaines par apprentissage automatique. La détection peut être opérée par la caméra elle-même ou lors d’un traitement sur un moyen de calcul indépendant relié à la caméra. Selon la situation, l’étape de détection peut être réalisée suivant des règles spécifiques. Dans le cas de l’autobus par exemple, il n’est pas nécessaire d’activer la détection lorsque l’autobus est en mouvement. De ce fait, la détection est activée lorsque l’autobus est à l’arrêt et que les portes sont ouvertes, ou peuvent s’ouvrir à la demande. De préférence, la détection s’active automatiquement juste avant l’arrêt de l’autobus et se désactive automatiquement juste après le départ, pour assurer une prise en compte de toute la phase de montée et descente des passagers. Dans le cas d’un bâtiment tel qu’une gare, la détection peut être activée sur des plages horaires précises correspondant par exemple aux périodes d’ouverture ou à des périodes d’intérêt économique (heures de pointe, etc.). Dans tous les cas, l’activation momentanée de l’étape de détection permet de réduire la consommation énergétique du système de comptage et de limiter l’utilisation de la mémoire. De plus, l’interruption de l’étape initiale de détection implique la non mise en œuvre des étapes suivantes de la méthode de comptage. L’étape 520 de suivi de centroïdes consiste à suivre le mouvement du centroïde de chacune des personnes détectées dans la zone utile de l’image. Le suivi peut être effectué au moyen d’algorithmes spécifiques de suivi d’objets, en l’occurrence de personnes, directement implémentés dans les moyens de calcul et de traitement de la caméra. Alternativement, cette étape de suivi peut être réalisée en temps réel par d’autres moyens de calcul d’un système de comptage comprenant la caméra. L’étape 530 de détection de changements d’état se base sur le suivi opéré à l’étape précédente et permet de détecter tout changement d’état tel que défini précédemment, à savoir tout passage de centroïde de la zone utile intérieure vers la zone utile extérieure (sortie) et inversement (entrée). Pour les centroïdes s’immobilisant dans la zone d’incertitude, des règles supplémentaires peuvent être appliquées. Dans le cas de la porte arrière d’autobus par exemple, lorsqu’un centroïde provenant de la zone utile extérieure reste dans la zone d’incertitude jusqu’au départ de l’autobus, cela est considéré comme un changement d’état (entrée). D’autres situations plus problématiques peuvent se présenter comme la détection initiale d’un centroïde dans la zone d’incertitude et le passage de celui-ci dans une zone utile intérieure ou extérieure. Auquel cas, des modèles d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour déterminer le changement d’état par une classification de la forme de la trajectoire dudit centroïde. Dans le cas d’une caméra 3D, le test 530 de changement d’état est réalisé suivant des règles supplémentaires expliquées en référence aux figures 9 à 11. Enfin, l’étape 540 de comptage, conditionnée par l’étape précédente, permet de compter le nombre d’entrées et le nombre de sorties selon les changements d’état détectés. Le comptage peut ainsi servir à calculer le nombre de passager d’un autobus en service, le nombre de montées et de descentes à une station donnée, le nombre de places restantes, etc. Ces informations peuvent être présentées sur une interface dédiée personnalisable selon le besoin de chaque utilisateur. La représente schématiquement un exemple d’interface dans le cas du comptage des entrées et sorties dans un bâtiment. La mise en œuvre de la méthode de comptage selon l’invention peut se faire au moyen d’un système complet autonome installé dans le lieu de passage concerné ou à distance. Le système peut concerner un seul lieu ou plusieurs lieux à la fois, et les informations issues de plusieurs systèmes peuvent être combinées et/ou agrégées. Cela permet par exemple de compter les entrées et les sorties sur toute une ligne de transport en commun, pour un ensemble restreint de gares ou sur un réseau en entier. Les informations obtenues peuvent servir à gérer les flux et, le cas échéant, à mieux aménager certains lieux de passage (augmentation du nombre de distributeurs de billets dans un étage de gare à forte affluence, suppression d’un accès secondaire en raison d’un faible nombre de passages, équilibrer les nombres d’autobus sur les lignes du réseau, régler les fréquences de service à certaines heures, etc.). Il ressort clairement de la présente description que certains ajustements peuvent être apportés à la méthode de comptage selon l’invention, sans pour autant sortir du cadre de l’invention. La représente schématiquement un lieu de passage correspondant à une porte avant 10 d’un autobus 200 avec deux couloirs, indiqués par des flèches d’entrée et de sortie et séparés par une barrière de passage, dans lequel la méthode de comptage se base sur l’analyse de deux grilles 41 et 42, chacune projetée sur un couloir comme représenté sur l’image 100 isolée. Chaque grille comprend également une zone extérieure Z ext , une zone d’incertitude Z inc et une zone intérieure Z int . Dans ce cas précis, la détection des passages se fait par une caméra 3D installée au-dessus du lieu de passage et dirigée verticalement. La représente l’image 100 dans le cas d’une détection réelle en niveaux de gris par exemple, dans laquelle l’intensité correspond à la hauteur détectée. En effet, les zones les plus claires correspondent aux parties les plus hautes. Ainsi, un seuil de détection peut être appliqué pour filtrer les objets en mouvement au-dessous d’une certaine hauteur, qui ne correspondraient pas à des passagers du bus. Selon cet exemple, les détections dans chacune des zones des grilles d’analyse sont indiquées par un changement de couleur ou de trait du contour de ladite zone. D’autres filtrages peuvent s’appliquer en amont, notamment des filtres temporels, pour éliminer les faux-positifs ou les faux-négatifs, selon des critères de filtrage tels que la couleur, la taille et la texture de l’objet détecté, avec ou sans segmentation temporelle de l’image. La représente un exemple de séquencement temporel de détection dans les trois zones d’une grille d’analyse sur 10 images avec une vitesse de 5 images par seconde. La détection est binaire, 1 pour la présence dans la zone et 0 sinon, et permet d’identifier les séquencements correspondant à un vrai changement d’état pour lequel un incrément doit être pris en compte dans le comptage, aussi bien pour les entrées que pour les sorties. Le réglage de ces séquencements dans l’algorithme de comptage doit respecter différentes conditions imposées par l’opérateur. Par exemple, le changement d’état ne peut se faire que sur une séquence comprenant un nombre minimum d’images, ici quatre images. Dans tout changement d’état, un passage par la zone d’incertitude est nécessaire pour éliminer les rebroussements (cases grisées sur le tableau de la ). Méthode (500) de comptage automatique des entrées et des sorties de personnes (50) empruntant un lieu de passage (10) identifié tel qu’une porte d’autobus, de gare ou analogue, au moyen d’une caméra convenablement positionnée par rapport au lieu de passage, la caméra captant une image (100) du lieu de passage, caractérisée en ce qu’elle comprend : une étape (510) de détection d’une personne (51, 52) dans l’image (100) ; une étape (520) de suivi d’un centroïde (C 51 , C 52 ) associé à la personne détectée ; une étape (530) d’analyse de la trajectoire (T 51 , T 52 ) dudit centroïde sur l’image pour détecter un changement d’état de ladite personne ; et une étape (540) de comptage incrémentant un nombre d’entrées ou un nombre de sorties selon la nature du changement d’état détecté ; et en ce que le changement d’état est défini comme étant un passage du centroïde d’une zone à une autre sur l’image (100), parmi deux zones distinctes : une zone extérieure (Z ext ) et une zone intérieure (Z int ) correspondant à des personnes se trouvant, respectivement, du côté extérieur et du côté intérieur du lieu de passage. Méthode selon la revendication 1, dans laquelle la zone extérieure est délimitée par une ligne horizontale supérieure (70a) et la zone intérieure est délimitée par une ligne horizontale inférieure (70b), les deux zones étant séparées par une zone d’incertitude (Z inc ) délimitée par les deux lignes horizontales (70a, 70b). Méthode selon la revendication 1 ou la revendication 2, dans laquelle l’étape d’analyse (530) se limite à une zone utile (Z*) sur l’image (100), délimitée par deux lignes de fuite (60a, 60b) correspondant à des directions réelles verticales, ladite zone utile étant centrée sur le lieu de passage (10). Méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans laquelle l’étape de détection (510) d’une personne consiste en une reconnaissance de silhouette par apprentissage automatique, et dans laquelle les centroïdes sont basés sur un modèle anthropométrique tel que le visage. Méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans laquelle l’étape de suivi (520) du centroïde emploie au moins un algorithme de suivi d’objet implémenté et exécuté dans un moyen de calcul intégré de la caméra ou embarqué dans un système indépendant relié à ladite caméra. Méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisée en ce qu’elle est mise en œuvre en temps réel. Système autonome de comptage automatique des entrées et des sorties de personnes empruntant un lieu de passage identifié, comprenant au moins une caméra, caractérisé en ce qu’il permet une mise en œuvre de la méthode de comptage selon l’une quelconque des revendications 1 à 6.