Suivi visuel d'objets dans un réseau de caméras intelligentes embarquées

Le suivi d’objets est de plus en plus utilise dans les applications de vision par ordinateur. Compte tenu des exigences des applications en termes de performance, du temps de traitement, de la consommation d’energie et de la facilite du deploiement des systemes de suivi, l’utilisation des architectures embarquees de calcul devient primordiale. Dans cette these, nous avons concu un systeme de suivi d’objets pouvant fonctionner en temps reel sur une camera intelligente de faible cout et de faible consommation equipee d’un processeur embarque ayant une architecture legere en ressources de calcul. Le systeme a ete etendu pour le suivi d’objets dans un reseau de cameras avec des champs de vision non-recouvrant. La chaine algorithmique est composee d’un etage de detection base sur la soustraction de fond et d’un etage de suivi utilisant un algorithme probabiliste Gaussian Mixture Probability Hypothesis Density (GMPHD). La methode de soustraction de fond que nous avons proposee combine le resultat fournie par la methode Zipfian Sigma-Delta avec l’information du gradient de l’image d’entree dans le but d’assurer une bonne detection avec une faible complexite. Le resultat de soustraction est traite par un algorithme d’analyse des composantes connectees afin d’extraire les caracteristiques des objets en mouvement. Les caracteristiques constituent les observations d’une version amelioree du filtre GMPHD. En effet, le filtre GMPHD original ne traite pas les occultations se produisant entre les objets. Nous avons donc integre deux modules dans le filtre GMPHD pour la gestion des occultations. Quand aucune occultation n’est detectee, les caracteristiques de mouvement des objets sont utilisees pour le suivi. Dans le cas d’une occultation, les caracteristiques d’apparence des objets, representees par des histogrammes en niveau de gris sont sauvegardees et utilisees pour la re-identification a la fin de l’occultation. Par la suite, la chaine de suivi developpee a ete optimisee et implementee sur une camera intelligente embarquee composee de la carte Raspberry Pi version 1 et du module camera RaspiCam. Les resultats obtenus montrent une qualite de suivi proche des methodes de l’etat de l’art et une cadence d’images de 15 − 30 fps sur la camera intelligente selon la resolution des images. Dans la deuxieme partie de la these, nous avons concu un systeme distribue de suivi multi-objet pour un reseau de cameras avec des champs non recouvrants. Le systeme prend en consideration que chaque camera execute un filtre GMPHD. Le systeme est base sur une approche probabiliste qui modelise la correspondance entre les objets par une probabilite d’apparence et une probabilite spatio-temporelle. L’apparence d’un objet est representee par un vecteur de m elements qui peut etre considere comme un histogramme. La caracteristique spatio-temporelle est representee par le temps de transition des objets et la probabilite de transition d’un objet d’une region d’entree-sortie a une autre. Le temps de transition est modelise par une loi normale dont la moyenne et la variance sont supposees etre connues. L’aspect distribue de l’approche proposee assure un suivi avec peu de communication entre les noeuds du reseau. L’approche a ete testee en simulation et sa complexite a ete analysee. Les resultats obtenus sont prometteurs pour le fonctionnement de l’approche dans un reseau de cameras intelligentes reel.