FR 3149412 A1 20241206 FR 2305639 A 20230605 Un procédé d’anonymisation d’images brutes (IMb) issues d’au moins une caméra de surveillance, les images brutes (IMb) comprenant au moins une personne identifiable, le procédé comprenant, pour au moins une image brute (IMb), des étapes consistant à traiter l’image brute (IMb) par un algorithme d’anonymisation (E1) de manière à obtenir une image intermédiaire (IM1) comprenant un contour pour chaque personne identifiable, traiter l’image brute (IMb) par un algorithme de squelettisation (E2) de manière à obtenir une table de squelettes (TS) comprenant un squelette (S) de la personne et fusionner (E3) les images intermédiaires (IM1, TS) de manière à former une image anonymisée enrichie (IMa) comprenant un squelette et un contour pour chaque personne identifiable. Figure de l’abrégé : Figure 3 Procédé et dispositif d’anonymisation d’images issues d’au moins une caméra de surveillance La présente invention concerne le domaine de la vidéosurveillance et de la vidéoprotection d’une scène dans laquelle circulent des personnes, en particulier, dans un véhicule ferroviaire, une gare ferroviaire, ou sur une emprise ferroviaire. La présente invention concerne plus particulièrement l’anonymisation d’images issues d’au moins une caméra de surveillance. Afin de garantir la sécurité des usagers et/ou d’obtenir des informations statistiques permettant d’améliorer les services, il est connu de positionner des caméras de surveillance dans un véhicule ferroviaire ou dans une gare ferroviaire. L’exploitation des images issues des caméras de surveillance est contraignante étant donné qu’elles peuvent présenter une atteinte à la vie privée pour les personnes reconnaissables sur les images. Sans le consentement expresse de ces personnes, les images doivent être traitées par des agents assermentés uniquement à des fins de sécurité/sûreté, ce qui présente un inconvénient compte tenu de la quantité d’images à traiter par l’ensemble des caméras de surveillance. Une solution à cette problématique serait d’anonymiser les personnes sur les images afin de pouvoir les exploiter avec moins de contraintes, de préférence, sans contraintes. En pratique, il existe des algorithmes pour anonymiser les personnes dans les images. Ces algorithmes dégradent cependant les images et les rendent difficilement exploitables. Il est ainsi compliqué voire impossible d’analyser les mouvements des personnes à partir d’images anonymisées. De plus, le temps de calcul de ces algorithmes est très long, et est proportionnel au nombre de personnes à anonymiser. Ils ne sont donc pas adaptés pour le traitement d’images présentant de nombreuses personnes, comme c’est le cas pour des images de gares ferroviaires. L’invention vise ainsi à éliminer au moins certains de ces inconvénients en proposant un procédé d’anonymisation d’images issues de caméras de surveillance permettant une analyse des mouvements. PRESENTATION DE L’INVENTION L’invention concerne un procédé d’anonymisation d’images brutes issues d’au moins une caméra de surveillance, les images brutes comprenant au moins une personne identifiable, le procédé comprenant, pour au moins une image brute, des étapes consistant, à : Traiter l’image brute par un algorithme d’anonymisation configuré pour anonymiser chaque personne identifiable sur l’image brute de manière à obtenir une image intermédiaire comprenant un contour pour chaque personne identifiable, Traiter l’image brute par un algorithme de squelettisation configuré pour déterminer des points d’intérêt de chaque personne identifiable sur l’image brute de manière à obtenir une table de squelettes comprenant un squelette pour chaque personne identifiable, Fusionner l‘image intermédiaire et la table de squelettes de manière à former une image anonymisée enrichie comprenant un squelette et un contour pour chaque personne identifiable. Grâce à l’invention, on obtient des image anonymisées enrichies qui peuvent être traitées sans contrainte tout en permettant de détecter les personnes, les compter ainsi que leurs accessoires, d’exploiter les mouvements de ces personnes sans qu’elles soient identifiables. En présence de plusieurs personnes identifiables, on détermine pour chacune un contour et un squelette qui sont ensuite associés. Selon un aspect, le contour est fermé et définit une zone intérieure anonymisée. Cela permet de suivre les mouvements tout en respectant des critères strictes sur les données personnelles. Selon un aspect, le procédé comprend une étape consistant à réduire le poids de l’image brute, par exemple en réduisant ses dimensions, préalablement aux étapes de traitement. Cela permet de réduire la taille de l’image brute pour faciliter son traitement sur de nombreux types de calculateur ayant des ressources informatiques limitées. Selon un aspect, l’algorithme d’anonymisation comprend une étape consistant à coloriser la zone à l’intérieur du contour de manière à obtenir un contour plein. Une telle étape est simple à mettre en œuvre. De manière préférée, chaque personne est colorisée par une couleur différente. Selon un autre aspect, l’algorithme d’anonymisation comprend une étape consistant à sous-échantillonner la zone à l’intérieur du contour, y ajouter un bruit blanc aléatoire, interpoler l’image pour la remettre aux bonnes dimensions, et lisser l’ensemble. Cela permet de donner au contour un aspect naturel. L’invention concerne également un procédé d’analyse de mouvements à partir d’images brutes issues d’au moins une caméra de surveillance, les images brutes comprenant au moins une personne identifiable, le procédé comprenant, pour au moins une image brute, des étapes consistant, pour chaque personne identifiable, à : Mettre en œuvre le procédé d’anonymisation tel que présenté précédemment pour former une pluralité d’images anonymisées enrichies et Mettre en œuvre un algorithme de détermination de mouvements par analyse du squelette des d’images anonymisées enrichies. De manière avantageuse, on peut former un flux vidéo d’images anonymisées enrichies dans lesquelles les mouvements des squelettes sont visibles. De tels mouvement sont simples et pratiques à interpréter par un algorithme de détermination de mouvements. Cela permet de déterminer toute situation de risque ou de danger de manière rapide et pratique. Selon un aspect, l’algorithme de détermination de mouvements comprend des étapes consistant à : Déterminer les mouvements de la personne par analyse du squelette, Comparer les mouvements déterminés à une base de données de mouvements associant une pluralité de mouvements à des alertes de mouvement de manière à déterminer, le cas échéant, au moins une alerte de mouvement. Selon un aspect, l’algorithme de détermination de mouvements comprend une étape consistant à déterminer les mouvements de la personne par analyse du squelette et de la déformation du contour. Cela permet une plus grande robustesse de détermination de mouvements, et une meilleure confiance dans les mouvements déterminés. La détermination d’alertes de mouvement permet de faciliter le travail d’opérateur ayant accès à de très nombreux flux vidéo d’images anonymisées. L’invention concerne également un produit de type programme d’ordinateur, comprenant au moins une séquence d’instructions stockée et lisible par un processeur et qui, une fois lue par ce processeur, provoque la réalisation des étapes du procédé tel que présenté précédemment. L’invention concerne en outre un support lisible par un ordinateur comportant le produit de type programme d’ordinateur tel que présenté précédemment. L’invention concerne également un dispositif d’anonymisation d’images brutes issues d’au moins une caméra de surveillance, les images brutes comprenant au moins une personne identifiable, le dispositif d’anonymisation comprenant un calculateur configuré pour mettre en œuvre, pour au moins une image brute, des étapes consistant, à : Traiter l’image brute par un algorithme d’anonymisation configuré pour anonymiser chaque personne identifiable sur l’image brute de manière à obtenir une image intermédiaire comprenant un contour pour chaque personne identifiable, Traiter l’image brute par un algorithme de squelettisation configuré pour déterminer des points d’intérêt de chaque personne identifiable sur l’image brute de manière à obtenir une table de squelettes comprenant un squelette pour chaque personne identifiable, Fusionner l’image intermédiaire et la table de squelettes de manière à former une image anonymisée enrichie comprenant un squelette et un contour pour chaque personne identifiable. L’invention concerne également un système d’analyse de mouvements comprenant un dispositif d’anonymisation tel que présenté précédemment et un dispositif d’analyse de mouvements comprenant un calculateur configuré pour mettre en œuvre un algorithme de détermination de mouvements à partir des images anonymisées enrichies issues du dispositif d’anonymisation. De manière préférée, le dispositif d’anonymisation et le dispositif d’analyse de mouvements forment un seul et même dispositif. Le système d’analyse est avantageusement intégré. L’invention concerne également un système d’anonymisation comprenant un dispositif d’anonymisation tel que présenté précédemment associé à au moins une caméra de surveillance. PRESENTATION DES FIGURES L’invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui va suivre, donnée à titre d’exemple, et se référant aux figures suivantes, données à titre d’exemples non limitatifs, dans lesquelles des références identiques sont données à des objets semblables. La est une représentation schématique d’une gare dans laquelle est installée une caméra de surveillance. La est une représentation schématique d’un exemple de système d’anonymisation selon une forme de réalisation de l’invention. La est une représentation schématique d’un exemple de mise en œuvre d’un procédé d’anonymisation selon l’invention. La est une représentation schématique d’un exemple d’algorithme d’anonymisation La est une représentation schématique d’un traitement de plusieurs images anonymisées enrichies. La est une représentation schématique du procédé d’analyse temporelle des mouvements enregistrés par une caméra de surveillance sur au moins une image. La est une représentation schématique d’une image brute. La est une représentation schématique d’une image intermédiaire. La est une représentation schématique des squelettes extraits pour déterminer la table de squelettes. La est une représentation schématique d’une image anonymisée enrichie. Il faut noter que les figures exposent l’invention de manière détaillée pour mettre en œuvre l’invention, lesdites figures pouvant bien entendu servir à mieux définir l’invention le cas échéant. DESCRIPTION DETAILLEE DE L’INVENTION En référence à la , il est représenté de manière schématique une caméra de surveillance 1 filmant une scène SC comportant plusieurs personnes identifiables 2 positionnées dans une gare ferroviaire, en particulier, à proximité d’un véhicule ferroviaire 3. La caméra de surveillance 1 peut être positionnée aussi bien dans la gare ferroviaire que dans un véhicule ferroviaire 3 pour surveiller les actions effectuées par les personnes afin de détecter de manière précoce tout accident ou danger. L’invention est présentée dans un contexte ferroviaire mais elle s’applique à tout lieu recevant du public, en particulier, un aéroport, une gare routière, un port, un bâtiment public, etc. De manière connue, en référence à la , la caméra de surveillance 1 acquière une pluralité d’images brutes IMb afin de former un flux vidéo. Sur la , il est représenté un dispositif d’anonymisation 4, relié à la caméra de surveillance 1, qui est configuré pour recevoir en entrée au moins une image brute IMb issue de la caméra de surveillance 1 et pour fournir en sortie une image anonymisée enrichie IMa. Un tel dispositif d’anonymisation 4 est avantageux étant donné qu’il permet d’utiliser l’image anonymisée enrichie IMa avec peu de contraintes, en particulier, pour permettre sa consultation par des opérateurs non assermentés 8, pour permettre son stockage temporaire ou permanent 9 ou pour permettre des traitements ultérieurs 10, par exemple, sur des serveurs distants et/ou tiers pour mettre en œuvre des algorithmes d’intelligence artificielle. Grâce au procédé selon l’invention, un flux vidéo d’images brutes IMb en entrée devient aisément exploitable par la suite, car respectant les règlementations en vigueur sur la protection de la vie privée. Il est présenté dans ce cas l’anonymisation d’un flux vidéo mais il va de soi que l’invention s’applique également à une ou plusieurs images individuelles. Les images brutes pouvant être une image individuelle ou une succession d’images ou une vidéo qui est une succession d’images temporellement ordonnées. De manière analogue, il est présenté l’anonymisation d’images captées par une caméra de surveillance, mais il va de soi que l’invention s’applique à des images captées par tout dispositif d’acquisition d’image. Comme illustré à la , le dispositif d’anonymisation 4 comprend un calculateur 40 configuré pour mettre en œuvre un procédé d’anonymisation qui va être dorénavant présenté. Dans cet exemple, le calculateur 40 comprend un processeur informatique qui peut se présenter sous diverses formes, en particulier, un FPGA ou une carte graphique. Dans cet exemple, comme illustré à la , chaque image brute IMb comporte deux personnes identifiables 2 qui interagissent ensemble. La représente de manière schématique une mise en œuvre d’un procédé d’anonymisation selon l’invention au moyen du dispositif d’anonymisation 4. Le procédé d’anonymisation comprend des étapes consistant à : Traiter E1 l’image brute IMb par un algorithme d’anonymisation configuré pour anonymiser les personnes identifiables 2 sur l’image brute IMb de manière à obtenir une image intermédiaire IM1 comprenant un contour C pour chaque personne identifiable 2 comme illustré à la , Traiter E2 l’image brute IMb par un algorithme de squelettisation configuré pour déterminer un squelette S pour chaque personne identifiable 2 de manière à obtenir une table de squelettes TS comprenant un squelette S pour chaque personne identifiable 2, chaque squelette S comprenant des points d’intérêt déterminés pour chaque personne identifiable 2 reliés par des segments comme illustré à la , Fusionner E3 l’image intermédiaire IM1 et la table de squelettes TS de manière à former une image anonymisée enrichie IMa qui comporte le contour C et le squelette S de chaque personne 2 comme illustré à la . En pratique, les points pertinents de chaque squelette sont ajoutés à l’image intermédiaire. Dans cet exemple, le contour C est un contour fermé. Il va de soi que l’invention pourrait également s’appliquer pour un contour ouvert. De manière préférée, l’accès aux images brutes IMb enregistrées en temps réel par la caméra de surveillance 1 se fait par l’exploitation d’un protocole RTSP (Real Time Streaming Protocole). De manière préférée, plusieurs images brutes IMb consécutives peuvent être traitées ensemble et, ce, quel que soit leur format d’enregistrement. De manière préférée, les étapes E1 et E2 sont mises en œuvre en parallèle afin d’obtenir de manière rapide l’image anonymisée enrichie IMa, de préférence, en temps réel. L’étape d’anonymisation E1 traite une image brute IMb et la modifie pour donner une image intermédiaire IM1 qui n’est pas exploitable par l’algorithme de squelettisation. En effet, l’anonymisation dégradera l’information pertinente relative au squelette S, ce qui interdira toute interprétation du mouvement basée sur le squelette. L’étape de squelettisation E2 traite une image brute IMb pour déterminer les squelettes S des personnes identifiables 2 présentes sur l’image brute IMb, et les extraire vers une table de squelettes TS. Selon un aspect, l’étape de squelettisation E2 détermine également, de manière préliminaire, une boite englobante pour chaque personne identifiable afin de détecter le squelette. L’enregistrement des coordonnées de cette boite englobante permet, de manière avantageuse, d’avoir une plus grande robustesse et une plus grande confiance dans la détection des squelettes S, notamment dans la détection de squelettes S partiels. Cette étape de squelettisation E2 n’a aucun impact sur l’image brute IMb, et peut donc être effectuée en amont comme en parallèle de l’étape d’anonymisation E1. La mise en parallèle des deux étapes E1 et E2 permet de manière avantageuse de cumuler leurs avantages sur une l’image anonymisée enrichie IMa obtenue par fusion E3 de l’image intermédiaire IM1 et de la table de squelettes TS. En outre, la boite englobante peut également être ajoutée à la table de squelettes TS afin d’être utilisée pour la détection de mouvement/comportement. De manière optionnelle, en référence à la , le procédé d’anonymisation comporte une étape optionnelle consistant à réduire le poids E0 de l’image brute IMb, par exemple en réduisant ses dimensions, de manière à permettre le traitement de l’image brute Imb par tout système informatique indépendamment de sa puissance de calcul. L’algorithme d’anonymisation et l’algorithme de squelettisation vont être dorénavant présentés de manière détaillée. En référence à la , selon un premier exemple de mise en œuvre, l’algorithme d’anonymisation comporte des étapes consistant à déterminer E11 les zones contenant des personnes identifiables 2 sur l’image brute Imb. De manière préférée, des contours C des personnes identifiables 2 sont déterminés par segmentation sémantique ou d’instance. Cela peut être paramétré en fonction de l’utilisation future des images anonymisées enrichies Ima et des données à extraire. Cette détermination est plus précise et permet de perdre moins d’information que par une détermination de boite englobante pour chaque personne identifiable présente sur l’image brute Imb. De manière préférée, la détection des contours C des personnes identifiables 2 se fait par l’utilisation d’un réseau de neurones profond par exemple du type « Mask RCNN », connu de l’Homme du métier. Selon un aspect, l’algorithme d’anonymisation comporte une étape consistant à sous-échantillonner E12 l’intérieur des zones déterminées préalablement. Les personnes 2 ne sont donc plus reconnaissables, mais la couleur, l’intensité et la luminosité sont conservées. Pour anonymiser les personnes 2, l’algorithme d’anonymisation comporte, de manière alternative, une étape consistant à colorer E12’ l’intérieur des zones déterminées préalablement par un masque de couleur uni. Selon un aspect, l’algorithme d’anonymisation comporte une étape consistant à ajouter un bruit aléatoire E13 afin d’empêcher toute reconstruction de l’image brute Imb, c’est-à-dire, toute possibilité d’identifier des personnes 2. Selon un aspect, l’algorithme d’anonymisation comporte une étape consistant à effectuer E14 une interpolation afin de former une image intermédiaire IM1 ayant la même résolution que l’image brute Imb. Cette interpolation E14 permet avantageusement de remettre aux bonnes dimensions l’image intermédiaire IM1 tout en évitant de reconstruire les informations enlevées par l’anonymisation. Selon un aspect, l’algorithme d’anonymisation comporte une étape consistant à lisser E15 les contours des zones sous-échantillonnées permettant de conférer un aspect naturel à l’image intermédiaire IM1. Il va de soi qu’une telle étape n’est pas réalisée lorsque les zones déterminées sont colorées uniformément (étape E12’). Comme illustré à la et à la , on obtient avantageusement une image intermédiaire IM1 qui comporte les contours C précis des personnes 2. Les personnes ainsi que leurs mouvements ne sont pas identifiables. Dans cet exemple, l’image intermédiaire IM1 comporte également le fond F de la scène SC, ici, le véhicule ferroviaire. Il va de soi que le fond F pourrait être omis ou présent uniquement sur la table de squelettes TS. Le fond F est utile mais demeure facultatif. Selon un aspect, l’algorithme de squelettisation met en œuvre un procédé de traitement d’images de manière à définir un squelette S pour chaque personne identifiable 2 de l’image brute Imb. De manière connue, il est préalablement déterminé des points d’intérêt pour chaque personne identifiable 2, par exemple, au niveau des articulations (coude, genou, etc) et des extrémités du corps (main, pied, tête). Ces points d’intérêt sont reliés par des segments afin de former un squelette S qui illustre de manière visuelle la position du corps de chaque personne identifiable 2 sans pour autant fournir d’informations sur le contour de la personne. Un tel procédé de squelettisation est connu de l’Homme du métier. Comme illustré à la , la table de squelettes TS comporte uniquement les squelettes S des personnes identifiables 2 présentes sur l’image brute Imb. La table de squelettes S comprend par exemple l’ensemble des coordonnées des articulations des squelettes S, et peut donc, de manière avantageuse, être facilement manipulable et traitée par des algorithmes d’analyse. En référence à la , au cours de l’étape de fusion E3, l’image intermédiaire IM1, qui comprend les contours C des personnes identifiées et le fond F ; et la table de squelettes TS, qui comprend les squelettes S, sont fusionnées de manière à former une image anonymisée enrichie Ima qui comporte les contours C des personnes identifiées associés à leurs squelettes S ainsi que le fond F. On peut ainsi obtenir une image anonymisée enrichie Ima dont l’exploitation est aisée comme présenté précédemment. De manière avantageuse, comme illustré à la , on peut former un flux vidéo anonymisé enrichi VIDa à partir d’une pluralité d’images anonymisées enrichies Ima obtenues au cours du temps. En référence à la , le flux vidéo anonymisé enrichi VIDa est fourni à un dispositif d’analyse de mouvements 5. Dans cet exemple, le dispositif d’analyse de mouvements 5 comprend un calculateur 50 configuré pour mettre en œuvre un procédé d’analyse de mouvements de manière à fournir au moins un rapport d’alerte RA en cas de détection d’un mouvement anormal. Dans cet exemple, le calculateur 50 est un processeur informatique qui peut se présenter sous diverses formes, en particulier, un FPGA. Selon un aspect particulier, le dispositif d’analyse de mouvements 5 et le dispositif d’anonymisation 4 sont un même équipement. Dans cet exemple, en référence à la , le procédé d’analyse de mouvements comprend des étapes consistant à : Déterminer E51 les mouvements des personnes présentes image par image, en particulier, par analyse de l’évolution des postures des squelettes S desdites personnes. Comparer E52 les mouvements déterminés à une base de données de mouvements DBm associant une pluralité de mouvements à des alertes de mouvement, de manière à détecter au moins une alerte de mouvement Alm. De manière préférée, l’étape de comparaison E52 est réalisée par un algorithme de classification, par exemple, un réseau de neurones profond. Selon un aspect de l’invention, l’étape de détermination des mouvements E51 peut être réalisée par une analyse de la déformation des contours C d’une image à l’autre. L’analyse des mouvement, c’est-à-dire la succession de postures, est ainsi améliorée et plus robuste étant donné qu’elle est réalisée, d’une part, à partir des squelettes S et, d’autre part, à partir de la déformation des contours C. Le rapport d’alerte RA comprend l’alerte de mouvement Alm et permet de fournir une information précise à un opérateur, par exemple, une chute d’une personne afin de pouvoir prévenir les secours de manière rapide. La présence des contours C permet de mieux contextualiser la compréhension de la scène SC et de faciliter l’interprétation. De plus, le couplage de l’utilisation des contours C et des squelettes S octroie une grande robustesse de détection et d’analyse. Les procédés d’anonymisation et d’analyse de mouvements peuvent être avantageusement mis en œuvre en temps réel, c’est-à-dire dans le même temps que les images brutes Imb sont acquises. Ils peuvent aussi être mis en œuvre après l’acquisition, et sans que le dispositif d’anonymisation 4 ou le dispositif d’analyse de mouvements 5 soient connectés à un réseau Internet. Grâce au rapport d’alerte RA, il est ainsi possible d’effectuer une analyse statistique sur les données obtenues à partir des images anonymisées enrichies Ima, afin de permettre une amélioration des services effectués dans/sur la gare et dans/sur les véhicules ferroviaires. Procédé d’anonymisation d’images brutes (Imb) issues d’au moins une caméra de surveillance (1), les images brutes (Imb) comprenant au moins une personne identifiable (2), le procédé comprenant, pour au moins une image brute (Imb), des étapes consistant, à : Traiter l’image brute (Imb) par un algorithme d’anonymisation (E1) configuré pour anonymiser chaque personne identifiable (2) sur l’image brute (Imb) de manière à obtenir une image intermédiaire (IM1) comprenant un contour (C) pour chaque personne identifiable (2), Traiter l’image brute (IMb) par un algorithme de squelettisation (E2) configuré pour déterminer des points d’intérêt de chaque personne identifiable (2) sur l’image brute (IMb) de manière à obtenir une table de squelettes (TS) comprenant un squelette (S) pour chaque personne identifiable (2), Fusionner (E3) l’image intermédiaire (IM1) et la table de squelettes (TS) de manière à former une image anonymisée enrichie (IMa) comprenant un squelette (S) et un contour (C) pour chaque personne identifiable (2). Procédé selon la revendication 1, dans lequel le contour (C) est fermé et définit une zone intérieure anonymisée. Procédé selon l’une des revendications 1 à 2, comprenant une étape consistant à réduire le poids (E0) de l’image brute (IMb) préalablement aux étapes de traitement (E1, E2). Procédé selon la revendication 2 à 3, où l’algorithme d’anonymisation comprend une étape consistant à sous-échantillonner (E12) la zone à l’intérieur du contour (C). Procédé selon la revendication 2 à 3, où l’algorithme d’anonymisation comprend une étape consistant à coloriser (E12’) la zone à l’intérieur du contour (C). Procédé d’analyse de mouvements à partir d’images brutes (IMb) issues d’au moins une caméra de surveillance (1), les images brutes (IMb) comprenant au moins une personne identifiable (2), le procédé comprenant, pour au moins une image brute (IMb), des étapes consistant, pour chaque personne identifiable (2), à : Mettre en œuvre le procédé d’anonymisation selon l’une des revendications 1 à 5 pour former une pluralité d’images anonymisées enrichies (IMa) et Mettre en œuvre un algorithme de détermination de mouvements par analyse du squelette (S) des images anonymisées enrichies (IMa). Procédé d’analyse de mouvements selon la revendication 6, dans lequel l’algorithme de détermination de mouvements comprend des étapes consistant à : Déterminer (E51) les mouvements de la personne par analyse du squelette (S), Comparer (E52) les mouvements déterminés à une base de données de mouvements (DBm) associant une pluralité de mouvements à des alertes de mouvement (ALm) de manière à déterminer, le cas échéant, au moins une alerte de mouvement (ALm). Produit de type programme d’ordinateur, comprenant au moins une séquence d’instructions stockée et lisible par un processeur et qui, une fois lue par ce processeur, provoque la réalisation des étapes du procédé selon l’une des revendications précédentes. Support lisible par un ordinateur comportant le produit de type programme d’ordinateur selon la revendication 8. Dispositif d’anonymisation (4) d’images brutes (IMb) issues d’au moins une caméra de surveillance (1), les images brutes (IMb) comprenant au moins une personne identifiable (2), le dispositif d’anonymisation (4) comprenant un calculateur (40) configuré pour mettre en œuvre, pour au moins une image brute (IMb), des étapes consistant, à : Traiter l’image brute (IMb) par un algorithme d’anonymisation (E1) configuré pour anonymiser chaque personne identifiable (2) sur l’image brute (IMb) de manière à obtenir une image intermédiaire (IM1) comprenant un contour (C) pour chaque personne identifiable (2), Traiter l’image brute (IMb) par un algorithme de squelettisation (E2) configuré pour déterminer des points d’intérêt de chaque personne identifiable (2) sur l’image brute (IMb) de manière à obtenir une table de squelettes (TS) comprenant un squelette (S) pour chaque personne identifiable (2), Fusionner (E3) l’image intermédiaire (IM1) et la table de squelettes (TS) de manière à former une image anonymisée enrichie (IMa) comprenant un squelette (S) et un contour (C) pour chaque personne identifiable (2). Système d’analyse de mouvements comprenant un dispositif d’anonymisation (4) selon la revendication 10 et un dispositif d’analyse de mouvements (5) comprenant un calculateur (50) configuré pour mettre en œuvre un algorithme de détermination de mouvements (5) à partir des images anonymisées enrichies (IMa) issues du dispositif d’anonymisation (4).