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Reconnaissance d’activités humaines à partir de séquences multi-caméras : application à la détection de chute de personne

Mikaël A. MOUSSE - Manuscrit

samedi 10 décembre 2016 à 10h00

Institut de Mathématiques et de Sciences Physiques, Dangbo, Bénin


Les progrès technologiques dans la conception des caméras, en et en vision artificielle,

favorisent le développement d’applications qui vont transformer les systèmes de vision

classique en système de caméras intelligentes. Les applications permises par les réseaux

multi-caméra incluent les maisons intelligentes, la surveillance, la navigation robotique

visuelle, la réalité virtuelle, etc. Les travaux développés dans cette thèse concernent la

mise en place d’un système de vidéosurveillance intelligente pour la détection de chutes en

temps réel. La première partie de nos travaux consiste à estimer de façon robuste la surface

au sol d’une personne à partir de deux (02) caméras ayant des vues complémentaires. Cette

estimation est issue de la détection de chaque caméra. Son obtention est rendue possible

par l’utilisation des principes de l’homographie planaire. Ainsi nous avons proposé le

module de détection de mouvement et ceci dans le but de le rendre robuste en terme de

performance de détection et vitesse d’exécution. Pour l’estimation de cette surface nous

avons proposé une stratégie de fusion dans le but d’agréger les détections des caméras.

Une fois l’estimation obtenue, nous avons proposé une stratégie pour détecter les chutes de

personnes. Notre approche permet aussi d’avoir une information précise sur les différentes

postures de l’individu. L’avantage majeure de notre approche est la réduction du temps

de traitement.