Détection de mouvement dans une séquence d'images vidéo

Bonjour,
Je vous propose aujourd'hui de discuter et d'échanger sur un sujet à la croisée de la physique, des maths et de l'informatique. Il peut paraitre simple, possède d'innombrables applications pratiques mais possède une richesse insoupçonnée. Il peut également constituer un excellent sujet de TIPE!

Voilà le problème: vous disposez d'une séquence d'images vidéo d'une scène réelle, dans laquelle sont disposés des objets immobiles (immeubles, lampadaires, véhicules immobiles, etc.) et des objets plus ou moins mobiles (piétons, véhicules, nuages, ombres portées, etc.). Typiquement une route sur laquelle circule des véhicules. On vous demande de détecter automatiquement tous les véhicules qui s'arrêtent ou qui roulent trop lentement, ou encore qui roulent en marche arrière sur cette route.

Comment allez-vous procéder? quels outils? quelles contraintes? quelles performances? Quelles caractéristiques minimales pour la séquence vidéo?

Bonjour,

je commencerais par mettre en place un environnement de développement: Windows 7 ou linux Ubuntu, un bon IDE, Visual Studio 2008 ou Eclipse CDT. Je choisirais OpenCV comme librairie de vision:
OpenCV
Une fois le tout rendu fonctionnel, je mettrai en place avec les fonctions de GUI de OpenCV un petit programme affichant deux fenêtres: un pour afficher le stream des image pré-traitement, et la deuxième pour le post traitement, où les effets de mon filtre seraient visualisé.
Pour la détection proprement dite, je crois que ceci serait un excellent point de départ:
OpenCV-Motion analysis

Stef

Bonjour,
va pour les outils inofrmatiques, pourquoi pas! Je pensais à des choses plus techniques comme les algo à mettre en oeuvre....

Je suis du genre à tester un tas de choses, mais j'avoue qu'étudier un peu la question avant ne peut pas faire de mal.

Je vais mettre le nez dans mes bouquins et voir si quelque chose en sort.

Question: serait-il possible d'obtenir des vidéos pour tester nos algos?

Merci pour ce TIPE, c'est intéressant.

Bonjour Stef,
Oui, il doit être possible d'obtenir des séquences vidéo pour test....
Si tu le veux bien, je vais poser le problème:
Tu reçois un flux vidéo analogique (cela pourrait être un flux IP) à raison de 5 images/s (cela peut varier selon les caméras et les réseaux de 5 à 10 i/s). La résolution de chaque image est 1/4 CIF.
Dans ces séquences, tu cherches à détecter des véhicules circulants et qui s'arrêtent ou bien encore des véhicules qui circulent en contresens ou encore qui circulent trop lentement.
Les voies de circulation peuvent être droites ou courbes, planes ou pas... L'environnement lumineux peut être constant ou non, homogène ou non. Tu dois tenir compte des perturbations météo.
La détection doit pourvoir s'effectuer même en cas de masquage partiel du véhicule arrêté par le flux de véhicules (la chaussée comporte 2 ou 3 voies de circulation).
Bien sur la détection doit se faire en temps réel "mou", au ryhtme de la réception d'image.
Il s'agit d'un équipement industriel, qui est déployé en grande quantité: pas question que cela coute 100 000 euros par caméra!
Pour te fixer les idées, On doit surveiller 20 km de voies avec envrion 400 caméras et détecter un incident en 10 s environ.
Dernière contrainte : il s'agit d'un système de sécurité. Il doit être fiable. La probablité de détection doit être supérieure à 0.999 et tu dois pouvoir le démontrer à travers tes résultats d'exploitation..

Voilà un petit problème sympa.... Et réel!

Bonjour,

je crois quìl serait bien d'avoir un plan de déploiement des caméras, pour voir si il est possible d'en coupler certaines qui partageraient une partie de leur champs de vision afin de corréler ce qu'elles voient.
Ce serait vraiment génial d'obtenir une séquence vidéo

Bon, étant donné l'extrême variabilité des conditions lumineuses, il est clair qu'on se dirige vers quelque chose comme l'optical flow. Aussi, afin de mieux segmenter l'image, puisque chaque caméra est statique, il devrait être possible de supprimer l'arrière plan (background substraction). Je commencerais par ça.

Le requis imposant un budget réduit me fait penser que la façon de régler le problème doit passer intégralement par le software.

Merci encore pour ce problème très intéressant!

- disposition des caméras : dans la section droite de la voie (on va se limiter à celle là) une caméra est implentée tous les 100 m environ à une hauteur de 2,5 m environ. la focale est calculée afin de garantir un champ de vision compris entre 3 m à partir du droit de la caméra et 120 m et plus. Les champs d'analyse de deux caméras consécutives se recouvrent (sur 5-8 m environ) afin de garantir l'absence de trou de couverture d'analyse. Bien sur, il faudra s'assurer que pour un incident survenant dans la zone de recouvrement, il n'y ait pas génération de deux alarmes vers l'opérateur... Exigence qui introduit une complexité supplémentaire...

Les séquences d'alarmes sont un peu grosses (15 Mo environ...) . Avoir comment t'en passer une.

En fait, l'éclairage de fond est assez constant et on s'est arrangé pour qu'il soit homogène. Par contre, il faut tenir compte des phares ou des feux des véhicules, selon que tu détectes à l'approche ou à la fuite, et aussi des autres perturbations lunimeuses (gyrophares, feux à éclats, panneaux à signalisation variables, ect.)

Attention: l'arrière-plan peut changer. Par exemple, en cas de travaux ou de stationnement prolongé de véhicules de service.

Il faut tenir compte également des variations météo: ensoleillement, nuages, météores.

OK je vais m'y atteler dès la fin de ma session, début août. Je pars en compétition avec mon club de sous-marin autonome dans 2 semaines, et j'ai encore beaucoup de travail.

On pourrait procéder par FTP pour les vidéos?

Combien de frame par seconde les caméras? Car je crois que la vitesse d'un météore excède largement leur capacité, donc ce genre d'événement devrait être transparent pour nous

Stef a écrit:

On pourrait procéder par FTP pour les vidéos?

si tu as un serveur FTP, pas de pb, indique-le moi...

Combien de frame par seconde les caméras?

Chaque caméra délivre 5 images/s. ne t'occupe pas de la numérisation de l'image, c'est sans importance. La définition à la sortie de numérisation est 1/4 CIF.

Car je crois que la vitesse d'un météore excède largement leur capacité, donc ce genre d'événement devrait être transparent pour nous

je n'ai pas écrit "météorite" mais "météore" :-)) Un météore c'est un phénomène atmosphérique : pluie, neige, éclair, etc... voir http://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9t%C3%A9ore

bonjour
bah je vois que ce sujet est trés interessant mais il faut le liée un peut avec le theme je ne vois aucun lien
bon courage

Bonjour,
Le théme des TIPE pour l'année est "mouvement mobilité". Le sujet proposé concerne la détection du mouvement (ou de son absence) d'un objet dans une séquence d'images. Tu ne vois pas le rapport entre les deux?

bonjour
oui c pas ça se que je voulais signaler dans mon message bah d'aprés ma lecture je pense q"on doit calucler une angle entre puisque chaque seconde on affiche 5 image
bah vraiment trés interessant surtout avec la nouvelle demouana appliquer au MAROC on vient d'instaler des radars sur la route ça serai un sujet pertinant
bon courage eh bah j'aimerai bien que vous me donnez plus d'information !

Bonjour,
Calculer un angle? Je ne vois pas vraiment....
Essaye d'imaginer une séquence d'images prises à t0, t0+1, t0+2, etc...
Je veux déterminer les caractéristiques du mouvement d'un véhicule (vitesse essentiellement) dans cette séquence.
Il faut d'abord savoir identifier le véhicule dans chaque image de la séquence.
Puis savoir déterminer sa position sur chaque image,par rapport à un référentiel, qui sera bien sur le même pour chaque image.
Ensuite, déterminer sa trajectoire entre les images i et i-1.
Enfin, calculer sa vitesse "instantanée" entre les images i et i-1, puis intégrer sur un temps donné.
Bref, pas très simple....

Bonjour,
il faudrait procéder par étape, en commençant par le pré-traitement de l'image puis l'extraction de l'objet d'intérêt.
OpenCV par exemple a implémenté le flux optique, qui serait intéressant pour négliger les éléments statiques d'une scène. Après une bonne segmentation sur les objets en mouvement, puis un calcul de proportion après une recherche de polygones sur une image binarisée afin d'identifier les véhicules avec certitude...
... mais la vision artificielle est tellement dépendante de l'environnement qu'il serait promordial d'avoir des images ou une vidéo sur lesquelles nous baser.

Aussi, ce projet me paraît bien complexe. Il faudrait partir d'un modèle simplifié en négligeant dans un premier temps toutes les perturbations dont tu parles, comme la météo etc.

Je n'ai pas de serveur FTP, mais si tu en as un Filezilla est notre ami!

Bonne fin de journée,

Stef

Salut Stef,
Tu as raison, dans un premier temps il vaut mieux oublier les perturbations et considérer que l'on dispose d'images de bonnes qualité! Ce qui est d'ailleurs le cas dans la majorité des situations.
1ere étape : identification des paquets de pixel susceptibles de représenter des objets en mouvement. Rien que ça mérite une bonne réflexion!
Je ne sais pas si le terme "vision artificielle" est très adapté à notre problème...
Je vais trouver un moyen de te passer quelques séquences vidéo!

bonjour
on peut utiliser un radars comme detecteur de mouvement en introduisant l'effet doppler en premier on donne une definition . aprés on peut rajouter une desciption lagrangienne et eulerienne vers la fin on mesure la vitesse à chaque position et à chaque instant et donner aussi les qualités et les défauts de ce detecteur ; mais j'ai pas encore trouver une experience pour que mon tipe soit riche
c' est sufissant pour un sujet de TIPE ?

houda a écrit:bonjour
on peut utiliser un radars comme detecteur de mouvement en introduisant l'effet doppler en premier on donne une definition .

Bonsoir,
Tu as souvent l'habitude de changer les énoncés des problèmes :-)) . Le problème posé est d'utiliser le traitement d'images... pas un radar Doppler, qui ne répondrait d'ailleurs pas à toutes les exigences...

aprés on peut rajouter une desciption lagrangienne et eulerienne vers la fin on mesure la vitesse à chaque position et à chaque instant

Là, je ne comprends pas tout! peux-tu expliciter? Quelle description lagrangienne? Qu'est-ce qu'une équation eulerienne vient faire là dedans?
Il est tout à fait juste de dire que l'estimation de la position et de la vitesse de chaque mobile dans la séquence vidéo est le problème de base. Mais as-tu une idée sur la manière de procéder?

et donner aussi les qualités et les défauts de ce detecteur ; mais j'ai pas encore trouver une experience pour que mon tipe soit riche
c' est sufissant pour un sujet de TIPE ?

Une expérience? Je t'en propose une clé en main : une séquence vidéo dont tu tires une détection de mouvement! Si ce n'est pas une expérience ça!