Détection automatique de chutes de personnes basée sur des descripteurs spatio-temporels : définition de la méthode, évaluation des performances et implantation temps-réel

• Main Author: Charfi, Imen
• Language: FRE
• Published: Université de Bourgogne 2013
• Subjects: [INFO:INFO_OH] Computer Science/Other; [INFO:INFO_OH] Informatique/Autre; [SPI:OTHER] Engineering Sciences/Other; [SPI:OTHER] Sciences de l'ingénieur/Autre; Détection de chute temps réel; Descripteurs spatio-temporels; Sélection d'attributs; SVM; Boosting; Base de vidéos de chute; Robustesse aux changements d'environnement; Métrique d'évaluation caméra intelligente; System on Chip (SoC)
• Online Access: http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00959850; http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/95/98/50/PDF/these_A_CHARFI_Imen_2013.pdf

Nous proposons une méthode supervisée de détection de chutes de personnes en temps réel, robusteaux changements de point de vue et d'environnement. La première partie consiste à rendredisponible en ligne une base de vidéos DSFD enregistrées dans quatre lieux différents et qui comporteun grand nombre d'annotations manuelles propices aux comparaisons de méthodes. Nousavons aussi défini une métrique d'évaluation qui permet d'évaluer la méthode en s'adaptant à la naturedu flux vidéo et la durée d'une chute, et en tenant compte des contraintes temps réel. Dans unsecond temps, nous avons procédé à la construction et l'évaluation des descripteurs spatio-temporelsSTHF, calculés à partir des attributs géométriques de la forme en mouvement dans la scène ainsique leurs transformations, pour définir le descripteur optimisé de chute après une méthode de sélectiond'attributs. La robustesse aux changements d'environnement a été évaluée en utilisant les SVMet le Boosting. On parvient à améliorer les performances par la mise à jour de l'apprentissage parl'intégration des vidéos sans chutes enregistrées dans l'environnement définitif. Enfin, nous avonsréalisé, une implantation de ce détecteur sur un système embarqué assimilable à une caméra intelligentebasée sur un composant SoC de type Zynq. Une démarche de type Adéquation AlgorithmeArchitecture a permis d'obtenir un bon compromis performance de classification/temps de traitement