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

Automatic human fall detection based on spatio-temporal descriptors : definition of the method, evaluation of the performance and real-time implementation

• Auteur / Autrice : Imen Charfi
• Direction : Johel Miteran, Rached Tourki, Julien Dubois
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Instrumentation et informatique de l'image
• Date : Soutenance le 21/10/2013
• Etablissement(s) : Dijon en cotutelle avec Université de Monastir (Tunisie)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; 1991-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Electronique, Informatique et Image (LE2i) (Dijon, Côte d'Or ; Auxerre, Yonne ; Chalon-sur-Saône, Saône-et-Loire ; Le Creusot, Saône-et-Loire ; 1996-2018)
• Jury : Président / Présidente : Ali Gharsallah
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Ben Amar Chokri, Christophe Ducottet

Mots clés

Mots clés contrôlés

Temps réel (informatique)

Systèmes sur puce

Boosting (algorithmes)

Machines à vecteurs de support

Vision artificielle (robotique)

Mots clés libres

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)

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Résumé

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

We propose a supervised approach to detect falls in home environment adapted to location andpoint of view changes. First, we maid publicly available a realistic dataset, acquired in four differentlocations, containing a large number of manual annotation suitable for methods comparison. We alsodefined a new metric, adapted to real-time tasks, allowing to evaluate fall detection performance ina continuous video stream. Then, we build the initial spatio-temporal descriptor named STHF usingseveral combinations of transformations of geometrical features and an automatically optimised setof spatio-temporal descriptors thanks to an automatic feature selection step. We propose a realisticand pragmatic protocol which enables performance to be improved by updating the training in thecurrent location with normal activities records. Finally, we implemented the fall detection in Zynqbasedhardware platform similar to smart camera. An Algorithm-Architecture Adequacy step allowsa good trade-off between performance of classification and processing time