«Audio et vidéo surveillance intelligente»
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- Brigitte Truchon
- il y a 8 ans
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1 «Audio et vidéo surveillance intelligente» Jérôme Besnard Miriad Charles Lehalle - Miriad Sébastien Ambellouis INRETS
2 Le plan La problématique La plateforme expérimentale mise en place Un exemple de détecteur audio Conclusion
3 La vidéo-surveillance «intelligente» Grand nombre de caméras installées Détection de situations critiques en station ou en gare par analyse automatique d images Quelques fonctionnalités existent intrusions, chutes sur les voies, contre-sens dans les couloirs etc.
4 Installation de caméras dans les véhicules Impossible de contrôler chaque caméra Nécessité d automatiser la tâche de surveillance «La caméra embarquée doit-elle être encore plus intelligente?»
5 Les contraintes liées au véhicule Vibration de la caisse du véhicule en mouvement Défilement du paysage derrière les fenêtres Changements lents ou rapides de la luminosité du véhicule Environnement confiné etc. Des images très difficiles à interpréter
6 Analyse conjointe audiovidéo Hypothèse de travail Une situation critique entraîne une variation de l ambiance sonore Quelles informations faut-il extraire du signal audio? Le niveau de compréhension obtenu à partir de l audio est-il suffisant pour déclencher une alarme? Doit-on mettre en place des modèles plus complexes fondés sur les deux modalités? etc.
7 Les difficultés Environnement très perturbé bruit moteur, ouverture de porte, freinage, vibration de caisse etc. Aucune base de données audio et vidéo relatives à des agressions Scénariser et jouer les situations à détecter Intégrer l information sonore
8 La plateforme expérimentale
9 Un autobus instrumenté Pc d acquisition microphones Caméras
10 Les bases de données disponibles Logiciel d acquisition des signaux audio et vidéo pour la conception des bases de données 150Go données audio issues de situations réelles (vidéo détruite)
11 Les premières réponses
12 Architecture fonctionnelle Transmission PC sécurité Position du véhiclule Emission audio et vidéo Emission alarme Monitoring continu Intervention Ligne 20
13 Algorithmique Construction automatique de détecteurs de motifs et d'ambiance sonore Analyse globale de l'ambiance sonore Analyse sonore fine (détection de motifs) Apprentissage de motifs critiques sélectionnés Fusion de diagnostics Analyse mono et multi microphones (robustesse des détections) Porte Moteur Voix Analyse de séquence de motifs élémentaires
14 Résultats Construction automatique de 6 détecteurs via distortion randomisée et mixage répétitif sur des exemples aléatoires de bruits de fond enregistrés à bord des bus fausse alarme anomalie non-détectées Bris de verre (x91) <1% 2% Coups de feu (x45) <1% 3% Cris (x116) 3% 8% Voix (x55) 2% 2% Porte (x55) 1% 2% Musique (x98) <1% 7%
15 Bilan - Perspectives Temps de calcul (en % du temps son par micro): En mode détection: 50% + 2% par détecteur En mode apprentissage automatique: 50% + 10% + 2% par détecteur => Temps réel envisageable (en particulier avec du hardware dédié (DSP)) Performances: Taux de fausses alarmes ~ 2 % (FA), Taux de nondétection ~ 5% (ND) => le taux de ND peut être baissé au prix de FA supplémentaires (type de détection/ressources)
16 Conclusion Introduction du concept de microphones «intelligents» dans un cadre de surveillance d enceinte de transport Plateforme expérimentale multi-modale Premiers résultats encourageants
17 Perspectives Projet Predit SAMSIT et EVAS Détecteur de motifs intégrer la dimension temporelle Fusion inter-microphones Séparation de sources Débruitage
18 Nous vous remercions de votre attention
19 Caméras et microphones «intelligents»
20 Etiquetage - Mixage Etiquetage: Construction dynamique d'un dictionnaire de labels structuré pour décrire l'ambiance sonore usuelle dans un autobus (manuelle, sur données INRETS) Mixage: Greffage d'exemples de patterns sonores sur bruit de fond autobus via distortion randomisée et mixage répétitif Permet de contourner l'absence constatée d'exemples réels
21 Architecture système Système distribué de détection / Centralisation des détections avant transmission N micro «intelligents» dont 1 micro «communicant» Possibilité de push (alarmes) Possibité de pull (désambiguation, interrogation des capteurs à la demande sur passé récent) IP Stockage 3 min Zone échange Zone alarme Acquisition Détection Alarme Gestion des coms Extraction GPS Liaison extérieure GPS Bus CAN Alim Transmission des msg
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