Article paru en juin 2006Vidéosurveillance
vers des systèmes autonomes grâce à l'imagerie infrarouge
L'imagerie infrarouge offre aujourd'hui de belles perspectives dans le domaine de la sécurisation des biens et des personnes avec des capteurs à base de microbolomètres qui produisent des images de très bonne qualité, à des coûts accessibles. Le CEA/LIST, qui travaille à la fois sur le développement de calculateurs embarqués et sur l'algorithmie associée, est impliqué dans plusieurs projets européens.
"Attention, piéton droit devant !" Grâce aux progrès des technologies de vidéosurveillance, les véhicules seront un jour dotés d'un système de détection automatique des piétons.
Grâce à l'imagerie infrarouge, le prototype mis au point dans le cadre du projet européen Save-U, et qui a encore été amélioré depuis, repère 95% des piétons en situation dangereuse. "Les capteurs infrarouges à base de microbolomètres développés par le CEA/LETI sont en effet bien adaptés à la visualisation d'individus, explique Laurent Letellier, du LIST. De manière générale, les contours ressortent mieux que sur un capteur vidéo couleur classique." Or, la précision des images obtenues conditionne la qualité de l'analyse que l'on peut en faire. Elle permet de ce fait d'accrotre l'intelligence du système de détection en le rendant capable de déclencher l'alerte de manière autonome en cas de besoin.
Le LIST travaille à la fois sur la mise au point d'algorithmes d'analyse d'image et sur le développement des calculateurs associés. "Cette combinaison unique de savoir-faire nous permet de proposer une offre 'système' très attractive. Notre connaissance des techniques algorithmiques est essentielle pour concevoir des architectures de processeurs bien adaptés." Côté logiciel, les chercheurs du LIST ont mis au point une plate-forme performante capable "d'apprendre" au système à reconnaître la forme des objets que l'on cherche à identifier (des personnes, des véhicules ).
Ce savoir-faire a permis de proposer le projet européen CARVISION avec STMicroelectronics. Lancé en 2005, ce dernier vise à développer un processeur générique dédié aux applications vidéo dans l'automobile. Le laboratoire est également impliqué dans le projet SAMSIT (Predit - transports), dont l'objectif est d'installer des systèmes de vidéosurveillance performants dans les trains, ou encore dans le projet ISCAPS (PASR), consacré à la sécurisation des foules.
Lorsque la caméra de surveillance est fixe ? ce qui n'est pas le cas dans l'automobile - la fiabilité de la détection basée sur la reconnaissance des formes peut être augmentée par l'utilisation de techniques complémentaires. Dans ce cas, seul ce qui entre dans le champ de détection du système de vidéosurveillance a besoin d'être analysé. "Pour cela, on soustrait une image de référence à celle obtenue par la caméra à l'instant 't'." La méthode tire sa force d'un processus de mise à jour automatique et continue de l'image de référence, chaque cliché étant partiellement intégré à cette dernière par une technique probabiliste. Elle diminue en outre le risque de fausse alerte, tout en réduisant la puissance de calcul nécessaire à l'analyse des images.
