techniques d’acquisition vidéo et d’analyse du trafic...

PROJET SARI - PREDIT 3 Surveillance Automatisée de la Route pour l’Information des

conducteurs et des gestionnaires

Techniques d’acquisition vidéo

et d’analyse du trafic routier

N° du livrable : 1.7.2

Référence DTSI/SARC/2006-250

Date : 08/03/2007

Version : V2

Auteurs (partenaires)

: Patrick Sayd (CEA)

Olivier Guye (VITEC)

Thème : Animation Scientifique – 1ère tranche

Type (1,2,3,4) : 2

Confidentialité : 2 «non classé »

Diffusion : instances SARI

Financement : DRAST - Direction de la Recherche et des Affaires Scientifiques et Techniques



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Service Architectures et Conception CEA/SACLAY – 91191 GIF-SUR-YVETTE CEDEX

TÉL : +33 (0)1 69 08 65 25 - FAX : +33 (0) 1 69 08 83 95 – E-MAIL : [email protected] Etablissement public à caractère industriel et commercial

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Ce document et les informations qu’ il contient, sont la propriété exclusive du CEA. Ils ne peuvent pas être communiqués ou divulgués sans une autorisat ion préalable du Cea-List.

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Table des matières

1 Contenu de ce document ..........................................................................................................5

2 Etat de l’art des systèmes d’acquisition et des techniques d’analyse vidéo dans le domaine du transport routier ...........................................................................................................................6

2.1 Introduction......................................................................................................................6

2.2 L’utilisation des capteurs vidéo dans les systèmes de sécurité routière ..........................7 2.2.1 L’identification des véhicules........................................................................................................................................7 2.2.2 La surveillance du trafic ..............................................................................................................................................8 2.2.3 Les systèmes de vision embarqués sur les véhicules......................................................................................................12

3 L’application « carrefour » dans Vizir..................................................................................... 15

3.1 Présentation de la problématique carrefour ................................................................... 15

3.2 Les sites envisagées pour l’acquisition de la base de donnée vidéo .............................. 17 3.2.1 Sites des Côtes-d’Armor............................................................................................................................................17 3.2.2 Sites de l’Essonne .....................................................................................................................................................22

4 Le système d’acquisition et les techniques d’analyse vidéo pour l’application Vizir.............32

4.1 Le système d’acquisition du système Vizir ....................................................................32 4.1.1 Analyse de la problématique .....................................................................................................................................32 4.1.2 Le système d’acquisition retenu..................................................................................................................................35

4.2 Les techniques d’analyse vidéo implémentées sur le système Vizir ..............................37



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Table des figures Figure 1 : Exploitation de caméras vidéos pour la gestion du trafic routier par Citilog ...................................9 Figure 2 : Quatre exemples de situation gérée par le système..............................................................................16 Figure 3 : Localisation de l’intersection sur le site 22-2.........................................................................................18 Figure 4 : Vue de l’intersection du site 22-2............................................................................................................18 Figure 5 : Localisation des intersections sur le site 22-4 .......................................................................................19 Figure 6 : Localisation des intersections sur le site 22-5 .......................................................................................20 Figure 7 : Vue de l’intersection du site 22-5............................................................................................................21 Figure 8 : Localisation du site 91-1...........................................................................................................................22 Figure 9 : Vue du carrefour 91-1...............................................................................................................................23 Figure 10 : Localisation du site 91-2.........................................................................................................................24 Figure 11 : Vues du carrefour 91-2...........................................................................................................................25 Figure 12 : Localisation du site 91-3.........................................................................................................................26 Figure 13 : Vues du carrefour 91-3...........................................................................................................................27 Figure 14 : Localisation du carrefour 91-4 ..............................................................................................................28 Figure 15 : Vue du carrefour 91-4.............................................................................................................................29 Figure 16 : Localisation du site 91-5.........................................................................................................................30 Figure 17 : Vues du carrefour 91-5...........................................................................................................................31 Figure 18 : Positions possibles de la caméra pour couvrir la zone à observer ..................................................33 Figure 19 : Caméra Axis 221, projecteur Axis ACC IR 850 nm..........................................................................36 Figure 20 : Installation CEA mobile pour l’acquisition de données ...................................................................36



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1 Contenu de ce document

Ce document a pour objectif de présenter tout d’abord un état de l’art sur les systèmes de vision utilisés dans les applications routières. A partir de la description de l’application Carrefour du projet Vizir, nous décrirons le système d’acquisition et les algorithmes mis-en-œuvre par les partenaires du projet. Ce document est organisé en 3 parties :

• Une première partie va décrire les systèmes de vision et les applications déployés dans le domaine du transport routier.

• Un second chapitre va décrire du point de vue technique l’application « carrefour » du projet Vizir ainsi que les sites retenus ou seront testés et démontrés les systèmes implémentés.

• La troisième partie va présenter le système d’acquisition qui va être déployé dans ce projet et les techniques d’analyse d’image que nous comptons installer dans le système prototype Vizir.



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2 Etat de l’art des systèmes d’acquisition et des techniques d’analyse vidéo dans le domaine du transport routier

2.1 Introduction

Depuis de nombreuses années, de nombreux systèmes de perception ont été développés pour améliorer la sécurité des transports routiers. On peut distinguer les systèmes de surveillance du trafic implantés sur l’infrastructure et les systèmes de perception embarqués sur les véhicules. Le projet SARI concerne la première classe de système. On peut cependant annoncer que les futurs systèmes de sécurité impliqueront une collaboration forte entre les infrastructures routières et les véhicules circulant. Ces modes de collaboration restent à inventer mais les points clefs sont les capacités propres des systèmes de perception embarqués et au sol, les systèmes de communication bord/sol, « l’intelligence » mise dans les systèmes de décision et éventuellement l’ergonomie de ces systèmes lorsqu’ils doivent interagir avec les conducteurs.

Concernant les systèmes gérés par les gestionnaires des infrastructures ou les forces de

l’ordre, les objectifs et fonctionnalités de ces systèmes sont très variés et concernent une ou plusieurs des applications suivantes :

• Contrôle du comportement des usagers (contrôle de vitesse, respect des distances de sécurité, analyse des trajectoires)

• Analyse des flux de circulation en milieu urbain ou sur voie rapide o amélioration de la fluidité (gestion de la signalisation, information aux usagers) o détection de situations anormales (contresens, accident, conditions

météorologiques)

• Prévention des accidents (détection des situations pouvant provoquer un accident, information aux usagers)

• Détection et gestion des accidents (accélération de l’intervention des secours, prévention pour les autres usagers)

• Paiement automatique (identification des véhicules)

• Information aux voyageurs (conditions de trafic, personnalisation des messages de sécurité)

Concernant les systèmes d’assistance à la conduite impliquant un capteur sensoriel, on peut citer :

• les systèmes anticollision o détection d’obstacle devant le véhicule (véhicules, piétons) o rétroviseur intelligent



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• les systèmes de contrôle de trajectoire o détection de lignes blanches o conduite en convoi (exploratoire) o positionnement du véhicule sur la chaussée

• amélioration de la vision de nuit

• aide à la navigation (GPS, odométrie, SLAM)

Pour réaliser ces fonctionnalités, plusieurs capteurs peuvent être utilisés, seuls ou combinés. On trouve principalement les types de capteurs suivants :

• Capteur vidéo

• Radar

• Lidar, Laser

• Boucle électromagnétique

Dans la suite de ce paragraphe, nous ne nous intéresserons aux systèmes de sécurité exploitant un ou plusieurs capteurs vidéo. 2.2 L’utilisation des capteurs vidéo dans les systèmes de sécurité routière

Dans ce paragraphe, nous présentons les systèmes de vision pouvant être utilisés dans 3 grands types d’applications qui sont l’identification des véhicules, la surveillance du trafic et enfin les systèmes d’assistance embarqués dans le véhicule. 2.2.1 L’identification des véhicules

Applications

Etre capable d’identifier automatiquement les véhicules permet d’implanter un grand nombre de services tels que la sanction automatique en cas d’infraction au code de la route (par exemple en cas d’excès de vitesse), la personnalisation des messages de prévention en vue d’une plus grande responsabilisation des conducteur (message sur l’A10 de type « Attention 378 CXP 75 vous roulez trop vite ! »), ou encore le paiement automatique (contrôle d’accès à des zones à péage : ville de Londres, parking).



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Technologies

D’un point de vue technologique, ces systèmes recourent soit au flash dans le visible soit au rayonnement proche infrarouge (invisible pour l’usager) pour permettre à la caméra de photographier à toute heure du jour.

Une spécification des logiciels peut être nécessaire en raison des différences de plaques entre les pays. La partie lecture de plaque du système peut être liée à d'autres applications ou bases de données. Elle commence par utiliser une série de techniques de manipulation d'image pour détecter, normaliser et agrandir l'image de la plaque d'immatriculation, et enfin la reconnaissance optique de caractères pour extraire les caractères alphanumériques de la plaque.

La fiabilité de ces systèmes semble très bonne même si un certaines erreurs de détection/interprétation ont été évoquées par les médias. Les principaux griefs faits à ces fonctions de lecture automatique des plaques restent l’atteinte potentielle à la vie privée et les erreurs d’identification induites par l’utilisation de fausses plaques.

2.2.2 La surveillance du trafic

Applications

La sûreté et la sécurité des infrastructures de transport se basent essentiellement sur l'utilisation de réseau de caméras de surveillance (CCTV).

Les principales applications sont les suivantes :

• Sécurisation des ouvrages d’art (ponts, tunnels)

• Sécurisation des routes et autoroutes

• Recueil de données statistiques

• Amélioration du trafic urbain



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Figure 1 : Exploitation de caméras vidéos pour la gestion du trafic routier par Citilog (http://www.citilog.com/fr/applications/applications.php)

Pendant longtemps, les centres de contrôle avaient la charge de suivre le retour vidéo de ces caméras pour apporter une réponse rapide aux situations anormales (accident, embouteillage…). Aujourd’hui, les systèmes CCTV montrent leurs limites: trop de caméras, trop de moniteurs, centres de contrôle dépourvus d'un opérateur 24h/24h... En d'autres termes, la majeure partie de l'information fournie par les réseaux de cameras est peu exploitée ou pas du tout car les opérateurs du trafic ne la reçoivent pas en temps réel. C'est pour cela que les centres de gestion du trafic se sont tournés vers des solutions de vidéo surveillance automatique pour contrôler efficacement le trafic et répondre rapidement aux incidents.

Parmi les acteurs industriels du secteur, on peut citer la société Citilog (www.citilog.com ) qui propose un large choix de produits comprenant à la fois les capteurs, les réseaux, les

calculateurs et les applications logicielles. Les systèmes proposés couvrent une large variété de contexte.

De même, la société Image Sensing Systems propose la gamme de produit Autoscope (www.autoscope.com ) qui elle aussi inclue les systèmes complets allant du capteur au

logiciel. Ce système est en particulier utilisé par le CETE de Normandie Centre (Eric Violette) dans le cadre du projet SARI-RADARR, pour l’observation des quasi-accidents en croix et ainsi constituer et analyser une base de données visuelles sur un carrefour.

Toujours dans le projet SARI-RADARR, signalons que le LASMEA et le LCPC développe un système mixte caméras couleur/ Télémètre pour la reconstruction de trajectoire de véhicule.



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Ces systèmes sont orientés vers le gestionnaire de réseaux. Comme évoqué en introduction de cet état de l’art, les futurs systèmes de sécurité s’appuieront sur une collaboration forte entre l’infrastructure et les véhicules. Dans cet esprit, lors des journées ITS qui se sont déroulées à Saint-Brieuc en Juin 2006, un intéressant exposé a été effectué par M. Yamauchi de l’Advanced Cruise-Assist Highway System Research Association (AHSRA) au Japon. Sur une voie rapide à Tokyo, un système d’information des usagers a été mis au point pour éviter les accidents. Il est composé d’un réseau de caméras (CCD + lampes IR) qui analysent en continu le trafic (détection de ralentissements brusques et de comportements dangereux, calcul d’inter-distance) et informent les usagers des situations dangereuses qui peuvent se produire au moyen de panneaux à message variable ou de renvoi à bord de l’information sur les consoles GPS embarquées (http://www.ahsra.or.jp/eng/c04e/2004/06mizu_e/mizu_e.htm). Technologies

Les capteurs standards (couleur ou noir et blanc) fonctionnant dans le spectre visible présentent le fort inconvénient d’être dépendant des conditions d’éclairage. Or, une caractéristique des systèmes de sécurité est de devoir fonctionner 24 heures sur 24 quelque soit les conditions météorologiques. C’est pourquoi les prototypes de recherche les plus pertinents et les systèmes commerciaux exploitent le rayonnement infrarouge. On distingue le proche infrarouge et l’infrarouge lointain.

L’infrarouge lointain consiste à exploiter les rayonnements émis par les objets à détecter (véhicules, éléments de signalisation, piétons, animaux). Contrairement au proche infrarouge, aucune source d’éclairage n’est nécessaire pour le fonctionnement de nuit. De plus, les rayonnements infrarouges traversent les brouillards et les pluies pas trop denses. Mais ces capteurs restent très spécifiques et leur diffusion se limite encore essentiellement au domaine militaire. Il en résulte un coût de production bien plus élevé que les caméras CCD et surtout CMOS. Malgré ce coût élevé, une étude de BMW a montré que l’infrarouge lointain était la technologie la plus efficace pour la vision de nuit en raison de la très bonne sensibilité de ces capteurs vis-à-vis des usagers vulnérables que ceux soient les piétons et les cyclistes. Si les gestionnaires de réseau et les constructeurs automobiles optaient pour cette technologie l’explosion du volume des capteurs produits permettraient de réduire significativement les coûts de cette solution. Aujourd’hui, l’utilisation de cette technologie reste limitée aux équipes de secours (vision en milieu hostile) et aux applications militaires.

Le proche infrarouge consiste à exploiter la sensibilité des caméras standards CCD ou

CMOS dans ces longueurs d’onde moyennant le retrait des filtres IR équipant les caméras pour améliorer la sensibilité du capteur dans le spectre visible. Pour être encore plus efficace on peut ajouter un projecteur infrarouge qui est quasiment invisible pour l’œil humain ce qui est une propriété fondamentale pour les applications routières (pas de risque d’éblouissement). Un autre



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intérêt de cette technologie est son coût très modéré tant pour les capteurs standards que pour les projecteurs qui sont peu coûteux. Dans le domaine de la gestion du trafic, la plupart des systèmes d’acquisition utilisent des réseaux de caméra de type vidéo surveillance couplées à une source d’éclairage proche infrarouge. Les applications fonctionnant de jour comme de nuit, les caméras utilisées sont de très bonne sensibilité.

Concernant l’architecture matérielle des systèmes de surveillance du réseau, les signaux

vidéo des caméras du réseau, qu’ils soient analogiques ou numériques, sont connectés à un outil de calcul dédié à l’analyse de la vidéo. Chaque flux est ainsi analysé et le résultat est transmis à une machine de décision qui va fusionner les mesures venant de différentes sources pour déclencher les alarmes aux postes de travail concernés. Les systèmes fournissent, selon l’application, l’information concernant le lieu, le type de l'incident et l’enregistrement vidéo des secondes précédant l’incident.

Les algorithmes sont basés sur des techniques de détection et de suivi de véhicule. Selon le contexte, le système va détecter les véhicules immobilisés à des endroits non autorisés (pannes, embouteillage, accident) ou comptabiliser et estimer la vitesse du flux de circulation afin d’anticiper les ralentissements.



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2.2.3 Les systèmes de vision embarqués sur les véhicules

Applications

Ce type de systèmes n’étant pas le sujet du programme SARI, nous resterons au niveau des généralités dans ce paragraphe. Cependant, les systèmes de perception embarqués sur les véhicules méritent un certain intérêt pour les gestionnaires de réseaux pour les deux raisons suivantes.

• Certaines technologies peuvent se transposer du contexte embarqué vers le contexte fixe et réciproquement. Il s’agit en particulier des capteurs utilisés qui doivent fonctionner 24h/24h en extérieur. Cependant, le mouvement de la caméra embarqué sur un véhicule empêche l’utilisation de techniques très efficace dans le cas d’une caméra fixe (modélisation du fond par exemple, utilisation du mouvement pour détecter les véhicules). Inversement, une technique fonctionnant avec une caméra en mouvement peut le plus souvent être encore plus efficace sur un capteur fixe moyennant quelques aménagements.

• Dans un futur proche, il est tout à fait imaginable que des systèmes de communication permettront aux véhicules et aux infrastructures d’échanger d’importantes quantités d’information. Il sera alors possible de faciliter les tâches réalisées par les systèmes fixes en exploitant les informations construites par les systèmes de perception de chaque véhicule.

Concernant les systèmes de perception embarqués sur les véhicules, on peut définir

grossièrement deux catégories de fonctionnalités :

• les systèmes de positionnement par rapport à l’infrastructure. Là encore, il y a deux niveaux pour ces applications. Tout d’abord, il s’agit de connaître à tout moment la position du véhicule par rapport à la chaussée, aux voies de circulation. Un tel système permet de reconstruire la trajectoire du véhicule et permettre ainsi de prévenir les sorties de route ou les pertes d’adhérence. Un second niveau concerne la géo-localisation des véhicules par rapport à la cartographie du réseau qui permet d’apporter une aide à la navigation voir d’anticiper une difficulté lié à un point critique du réseau (virage dangereux, carrefour complexe…).

• les systèmes anticollision ou plus globalement les systèmes visant à prendre en compte les autres usagers de la route (véhicule, piétons). Il peut s’agir de mesurer



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l’inter-distance séparant les véhicules afin de prévenir un non-respect des distances de sécurité ou même de déclencher un freinage d’urgence. Les constructeurs automobiles étudient également un système de « rétroviseur intelligent » capable de détecter la présence d’un véhicule présentant un danger lors d’une manœuvre de déboitement.

Par ailleurs, un objectif annoncé de la Communauté Européenne est de réduire le nombre d’accident dont sont victimes les vulnérables (piétons, deux-roues). Là encore, de gros efforts sont faits pour développer des systèmes capables de détecter ces usagers aux abords du véhicule.

Ces systèmes de prévention de collision sont également utilisés lors de manœuvres effectuées à vitesse réduite (parking, marche arrière).

En combinant ces systèmes, il apparaît qu’une finalité certes encore un peu lointaine est la conduite automatique. Là encore, l’échange d’information avec l’infrastructure sera indispensable pour augmenter la sécurisation de tels systèmes. Technologies

Contrairement aux systèmes de gestion de trafic routier qui ont fait leur preuve et sont aujourd’hui largement commercialisés, la problématique des systèmes embarqués sur les véhicules restent encore aujourd’hui un domaine de recherche très intense ou beaucoup de verrous restent à lever pour prendre en compte la complexité et la variété des environnements rencontrés.

Concernant, les systèmes de positionnement, le premier défi est de déterminer la position

du véhicule par rapport à la chaussée. Certains systèmes exploitent une caméra vidéo pour détecter la signalisation horizontale ou les bords de route. Mais, de nombreux systèmes vont associer à la caméra vidéo un ou plusieurs capteurs supplémentaires qui vont apporter en général une information tridimensionnelle1,2,3.

Un second niveau concerne la géo-localisation Le géo-positionnement par satellite a apporté une réponse globalement satisfaisante à ce problème. Cependant, ce système présente des défaillances dans les zones d’occultations des satellites ou le signal GPS est imprécis voir absent (ville, forêt). Or la continuité de service est une nécessité pour un système de sécurité. On cherche donc à compléter l’information de positionnement « absolu » donné par le satellite par une information relative tirée de capteurs complémentaires (odométrie, télémètre, caméra vidéo) qui vont estimer le déplacement du véhicule. Des travaux récents ont montré que la caméra vidéo pouvait répondre à ce besoin4,5.

1 Wijesoma W.S., Kodagoda K.R.S., and Balasuriya A.P. , Laser-camera Compositite Sensing for Road Detection and Tracking, Internationnal Journal of Robotics and Automation - 2005. 2 http://www.cds.caltech.edu/~murray/wiki/images/e/ea/L4-3_Alice_RoadEst.pdf 3 PREDIT MobiVIP 2003. Intégration des systèmes d'informations et de communication dans les transports urbains. 4 D. Nister, O. Narodistky and J. Bergen, Visual Odometry, Int Conf. CVPR'04.



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Concernant les systèmes anticollision, on peut distinguer les systèmes visant à améliorer la

perception du conducteur (système de vision nocturne Daimler par exemple) des systèmes visant à détecter les obstacles fixes, les véhicules, les piétons, les animaux sauvages pouvant interférer avec la trajectoire du véhicule. Cette première catégorie de système nécessite un capteur de vision permettant de proposer une image améliorée de la route au conducteur. Là encore, l’utilisation de capteurs infrarouge proche ou lointain apporte une information complémentaire à la perception visuelle naturelle du conducteur. L’ergonomie du système reste encore à améliorer pour intégrer cette image dans le champ de vision du conducteur.

Concernant la détection automatique d’obstacle les approches multi-sensorielles semblent prometteuses tant chaque technologie semble efficace pour un type particulier d’objet. Par exemple, les radars offrent de très bons résultats sur la détection d’obstacles fixes ou de véhicules. En revanche, ils sont assez inefficaces sur la détection de piétons. L’intérêt des systèmes de vision réside dans leur capacité à différencier la nature de l’obstacle grâce aux techniques de reconnaissance des formes6. En revanche, un système de vision monoculaire sera relativement imprécis sur l’estimation de la distance de l’obstacle. Les systèmes stéréoscopiques peuvent apporter un plus en précision mais le champ de vue est réduit, un (re)calibrage du système peut-être nécessaire et une forte puissance de calcul est requise pour traiter les deux images. Les voies de recherche les plus prometteuses combinent donc plusieurs types de capteurs comme par exemple un capteur de distance (télémètre, radar, lidar) avec une caméra vidéo pour la reconnaissance de l’obstacle7,8.

5 E. Mouragnon, M. Lhuillier, M. Dhome, F. Dekeyser and P.Sayd. Real time localisation and 3D reconstruction, Int. Conf CVPR'06 July 2006 6 Projet IST SAVE-U - http://www.save-u.org/ 7 Programme PREDIT PAROTO,Projet Anti-collision Radar et Optronique pour l’auTOmobile, Déc. 2000 à Jan. 2003. 8 Programme PREDIT ARCOS 2004 Action de Recherche COnduite Sécurisée. Déc.2001 à Déc.2004.



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3 L’application « carrefour » dans Vizir

3.1 Présentation de la problématique carrefour

Dans les discussions du groupe de travail « carrefour » de Vizir, plusieurs situations potentiellement accidentogènes ont été évoquées. La synthèse détaillée de cette étude sera présentée dans le livrable 1.3.1.

Cependant, d’ores-et-déjà une situation dangereuse a été présentée comme intéressante à traiter. C’est le cas d’une arrivée trop rapide dans une intersection en T où la visibilité est réduite et où un autre véhicule évolue lentement. Ce cas très précis permet de focaliser les efforts des partenaires techniques sur une problématique bien ciblée au contenu pertinent et techniquement réalisable.

La Figure 2 présente quatre exemples de situations que nous souhaitons détecter dans le

cadre du projet Vizir :

1. Insertion sur la voie A d’un véhicule venant de la voie B 2. Présence de piétons sur la chaussée du carrefour 3. Automobile immobilisé sur le carrefour (voie A) en attente de s’engager sur la voie B 4. Présence de cycliste sur le carrefour dont la vitesse réduite peut perturber la

circulation sur la voie A.



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Figure 2 : Quatre exemples de situation gérée par le système

Pour identifier et éventuellement différencier ces situations, le système devra donc détecter la présence d’usager sur le carrefour, détecter leur type, leur position sur la chaussée et leur vitesse. Ces paramètres alimenteront un moteur de décision qui devra détecter les situations dangereuses et si possible les discriminer afin d’adresser le message d’avertissement adéquate.

Sur la figure, les panneaux de danger indiquent où pourraient être placés les panneaux d’avertissement des situations à risques. La nature, le positionnement de ces éléments de signalisations ainsi que le contenu des messages seront étudiés par ailleurs dans le projet (WBS 1.3, 3.2).

Dans la tranche 1, des données seront acquises pour permettre la mise au point des logiciels et une démonstration sera effectuée à partir de la base de données constituée. Un pré-prototype industriel sera développé et installé sur un site des Cotes d’Armor dans la tranche 2 du projet Vizir.



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La configuration du système d’acquisition pourra évoluer en fonction du retour d’expérience donné par les premiers développements. Pour réduire les déplacements en Côtes d’Armor, des sites ont été proposés en Essonne par le CG 91. Les premières acquisitions seront donc effectuées par le CEA sur les sites correspondant au mieux à l’application « carrefour » de Vizir. L’objectif est de mener des campagnes d’acquisition successives mais de durée réduite en variant les sites et les conditions de prises de vue. Ces premières acquisitions permettront donc de finaliser la configuration du système d’acquisition et de valider les outils logiciels. Une fois le système mis au point, des acquisitions seront faites dans les Côtes d’Armor.

Dans les paragraphes suivants nous présentons les sites des Côtes d’Armor et de

l’Essonne.

3.2 Les sites envisagées pour l’acquisition de la base de donnée vidéo 3.2.1 Sites des Côtes-d’Armor

Afin de mutualiser les efforts, 5 sites ont été présélectionnés dans les Cotes d’Armor pour l’ensemble des thématiques du projet SARI. Ces sites présentent donc une grande variété de contexte. Le 15 février 2006, le LRPC de Saint-Brieuc a organisé la visite de trois sites présentant un intérêt potentiel pour les thèmes abordés dans Vizir. Notre objectif était de trouver parmi l’ensemble de ces sites, ceux répondant au contexte défini par le thème carrefour de Vizir.

Dans ce paragraphe, nous présentons les informations techniques fournies par le LRPC

de Saint-Brieuc et nos conclusions sur l’utilisation potentielle de ces sites pour l’installation de notre système d’acquisition.

Site 22-2 : RD 8 – GUINGAMP– BOURBRIAC

L’intersection se situe en milieu rural et correspond à la configuration des carrefours que nous souhaitons étudié dans le cadre du projet Vizir. Les abords de l’intersection de cette intersection offre de l’espace à ces abords pour installer le matériel d’acquisition. Ce site est retenu comme site possible pour l’application carrefour de Vizir (sous réserve de la validation du CG22 et de la préfecture).



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Figure 3 : Localisation de l’intersection sur le site 22-2

Figure 4 : Vue de l’intersection du site 22-2

Intersection



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Site 22-4 : RD 787 – CALLAC – CARHAIX PLOUGUER

Les voies de circulation de cet itinéraire sont des 2x2 voies et ne correspondent donc pas à la configuration étudiée dans le thème carrefour du projet Vizir. En effet, l’intersection sur 2x2 voies produit une scène nettement plus complexe à analyser. Ce site n’est pas retenu comme site d’acquisition pour l’application carrefour de Vizir.

Figure 5 : Localisation des intersections sur le site 22-4

Intersection

Intersection



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Site 22-5 : RD 790 / PLOUNEVEZ QUINTIN – SAINT NICOLAS DU PELEM

Cet itinéraire a été retenu principalement pour une série de virages accidentogène. Deux intersections en T consécutives sont présentes dans un même virage offrant une très mauvaise visibilité pour les véhicules en provenance de PLOUNEVEZ QUINTIN.

Cependant, l’installation de notre système d’acquisition est difficile à réaliser sur ces sites.

Malgré cette réserve forte, ce site est retenu comme site possible pour l’application carrefour de Vizir (sous réserve de la validation du CG22 et de la préfecture).

Figure 6 : Localisation des intersections sur le site 22-5

Intersection

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Figure 7 : Vue de l’intersection du site 22-5



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3.2.2 Sites de l’Essonne

Afin de mettre au point le système de sécurisation des carrefours développé dans le projet

VIZIR qui aura lieu dans les côtes d’Armor, des acquisitions vont avoir lieu à partir de septembre 2006 dans l’Essonne. Le CG91 a proposé cinq sites présentant des analogies avec le site de la démonstration dans les environs du CEA Saclay. Nous présentons ci-après ces sites et argumentons les sélections de deux de ces sites. Site 91-1 : RD 95 / cv1 PR 6 + 200 - commune de Villiers-le-Bâcles

Figure 8 : Localisation du site 91-1



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Figure 9 : Vue du carrefour 91-1

Ce carrefour se situe en zone périurbaine. Outre sa géométrie en T, il présente de

nombreuses caractéristiques intéressantes pour notre application. En effet, quelque soit la voie d’arrivée la visibilité sur les autres est voie est très réduite en raison de la topologie des lieux (haut de côte, virage) et de la végétation très dense. De plus, durant notre présence sur le site nous avons pu constater que la vitesse des véhicules circulant sur la voie A était inadaptée compte tenu de la configuration du carrefour.

Malheureusement, il n’y a pas d’emplacement aux abords de ce carrefour pour installer notre

système d’acquisition en toute sécurité. Ce site n’est pas retenu comme site d’acquisition pour l’application carrefour de Vizir.



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Site 2 : RD 36 / 60 PR6 + 076 - commune de Saclay


Ce carrefour est situé en milieu périurbain. La circulation y est très intense, mais

malheureusement plusieurs voies de circulation qui ne correspond pas à l’application qui est visée dans l’application carrefour de Vizir. Ce site n’est pas retenu comme site d’acquisition pour l’application carrefour de Vizir.



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Figure 11 : Vues du carrefour 91-2



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Site 3 : RD 988 / 131 PR14+230 - commune de Gometz-la-Ville


Ce carrefour en milieu urbain présente une forte densité de circulation et correspond géométriquement au cas de figure envisagé dans Vizir. Un emplacement étant possible pour notre système d’acquisition, ce site est retenu comme site d’acquisition pour l’application carrefour de Vizir. .



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Site 91-4 : RD838 /rue de la Butte à Bernard PR16+200 - commune des Molières

Figure 14 : Localisation du carrefour 91-4

Ce carrefour est en cours de transformation en giratoire. La géométrie de cette intersection ne

correspond donc plus à l’application visée dans le projet VIZIR. Ce site n’est pas retenu comme site d’acquisition pour l’application carrefour de Vizir.



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Figure 15 : Vue du carrefour 91-4

Site 91-5 : RN306/ Rue de la Commanderie PR4+200 - commune de Saint-Aubin



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Ce carrefour présente une forte densité de circulation et correspond géométriquement au cas

de figure envisagé dans Vizir. La voie A est très circulée et étant rectiligne les véhicules arrivent sur l’intersection à vitesse élevée. La visibilité est cependant bonne. Seule limitation sur ce carrefour, les véhicule circulant sur la voie A ne sont pas autorisée à tournée à gauche vers la voie B (interdiction matérialisé par un panneau et une ligne blanche continue). Cette contrainte limitera les scénarios qui pourront être enregistrés sur ce site. Néanmoins, les véhicules débouchant de la voie B pouvant tourner à gauche ou à droite, cette intersection permettra de tester notre système sur plusieurs cas intéressants.

Un emplacement étant possible pour notre système d’acquisition, ce site est retenu comme

site d’acquisition pour l’application carrefour de Vizir.



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4 Le système d’acquisition et les techniques d’analyse vidéo pour l’application Vizir

4.1 Le système d’acquisition du système Vizir 4.1.1 Analyse de la problématique

La première contrainte imposée au système d’acquisition pour l’application carrefour du projet VIZIR est de pouvoir fonctionner de jour comme de nuit.

Dans ce contexte, les caméras IR lointains présentent des performances optimales pour

ce type d’application. En effet, ces capteurs sont peu sensibles aux variations de luminosité et résistent assez bien aux conditions météorologiques dégradées (pluie, brouillard). De plus, ces systèmes peuvent être adaptés pour proposer une forte sensibilité sur les personnes. Ceci permet de faciliter la détection de piétons ou de cyclistes qui restent des usagers vulnérables plus difficilement repérable par les systèmes vidéo traditionnels. Les algorithmes de traitement d’image doivent cependant gérer les changements de dynamique liés aux variations de température. Ainsi, par temps chaud, les « objets circulant » auront une température proche de l’air ambiant et seront donc moins contrastés que par temps froid.

Cependant, ces capteurs restent très couteux (>10k€ par caméra) ce qui limitent leur déploiement dans les applications de vidéosurveillance nécessitant un très grand nombre de caméras. D’autre part, les optiques développées pour ces capteurs restent également très couteuses mais aussi limitées techniquement (pas de zoom, pas de grand angle) en raison des matériaux utilisés (ZnSe, Ge).

Compte tenu des contraintes de l’application définie dans le projet VIZIR, nous nous orientons vers des capteurs meilleurs marché utilisés traditionnellement dans le domaine de la vidéosurveillance. Nous avons fait le choix de caméra permettant de fonctionner en mode jour/nuit. En mode jour, lorsque la luminosité est suffisante la caméra fonctionne comme un capteur couleur classique. Lorsque la luminosité diminue le filtre infrarouge se retire automatiquement et un éclairage additionnel proche infrarouge permet d’éclairer la scène. Ce type d’éclairage et est classiquement utilisé en vidéosurveillance est quasiment invisible pour l’œil humain et permet ainsi de garantir de ne pas perturber les usagers de la route. En mode nuit, les images obtenues sont monochromes et la zone visible est directement liée à la portée du projecteur infrarouge utilisé.



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La seconde contrainte est liée à la géométrie de la scène à analyser ainsi qu’aux évènements à détecter. Comme décrit dans le paragraphe 3.1, les carrefours que nous souhaitons équiper sont en T et quatre types de situations sont à détecter. La Figure 18 montre la zone d’observation où le comportement des usagers doit être analysé afin de détecter les situations dangereuses. Les dimensions de la zone à observer doivent être la plus large possible tout en assurant une résolution d’image suffisante.

Les carrefours étudiés concernent des routes à 2 voies. De façon générale, nous

considérons que la largeur de ces voies est comprise entre 3m et 3m50. La largeur l correspond donc à 12 m maximum.

La longueur L observée doit être de dimension suffisante pour permettre de suivre

quelques secondes un véhicule venant de la voie B et s’engageant sur la voie A (situation 1), ainsi que sur des véhicule immobilisés sur la voie A en attente de tourner à gauche (situation 3) ou plus globalement pour détecter tout usagers (piétons, deux roues, véhicules) immobilisés ou circulant à vitesse très réduite sur le carrefour (situation 2, 4).

Figure 18 : Positions possibles de la caméra pour couvrir la zone à observer



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Le système d’acquisition doit donc être placé aux extrémités du rectangle de 30x12m. Le champ de vision de la caméra et le projecteur doivent couvrir la zone à observer.

Concernant les caméras, une grande latitude est possible sur les angles d’ouverture des

objectifs des caméras. La difficulté est de maintenir à 30 m un niveau de résolution suffisant pour distinguer un piéton (surface apparente de 30cm*1m au minimum) dans l’image. Il faut dans le même temps conserver un angle de vue suffisant pour couvrir la zone à observer sans trop éloigner la caméra de cette zone ce qui réduirait la dimension des objets situés à l’opposé.

Dans le tableau suivant nous présentons pour un capteur VGA 640x480, 1/3" et pour

différentes longueurs focales les angles d’ouverture, la largeur de champ à 30 m et la largeur apparente d’un piéton à 30 m

Longueur Focale (mm)

Angle d’ouverture (degré)

Largeur du champ à 5m (m)

Largeur du champ à 30m (m)

Largeur apparente d’un piéton à 30 m (pixels)

4 77 4 24 4 6 56 2,7 16 6 8 44 2 12 8 10 35 1,6 9,6 10 Un compromis est donc à trouver entre angle de vue et dimension des piétons à 30m.

Pour espérer détecter les piétons avec une certaine robustesse les focales de 6 à 8 mm semblent les plus pertinentes. En fonction de la position exacte du système et de la configuration des lieux des ajustements doivent être possible pour trouver cette focale idéale.

Le projecteur qui sera associé à la caméra devra couvrir le même champ de vue que la caméra (angle d’ouverture >45°) et permettre une illumination à au moins 30 mètres.

Le système optique choisi devra permettre cet ajustement pour laisser plus de liberté au positionnement du mat qui lui peut subir des contraintes d’ordre technique.

Pour permettre l’analyse de la circulation sur le carrefour, le système d’acquisition doit également être placé de façon à réduire au maximum les risques d’occultations provoquées par les véhicules circulant sur les voies. Pour cela, les caméras seront placées en hauteur à plus de 3m50 pour limiter les occultations provoquées par les véhicules circulant sur les voies. Cette hauteur peut aussi permettre de réduire les risques de vandalisme.

L’influence du positionnement du système d’acquisition sera étudiée durant le projet. Le choix se fera en fonction de la configuration du site d’installation en tenant compte bien sûr des résultats des expérimentations qui auront été menées.



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4.1.2 Le système d’acquisition retenu

Pour répondre aux contraintes de l’application, le système d’acquisition vidéo mis-en-

œuvre dans le cadre du projet Vizir devra respecter les contraintes précédemment décrites qui concernent la couverture de la zone du carrefour où l’analyse est nécessaire et également le fonctionnement de jour comme de nuit.

Le système d’acquisition que nous allons mettre en œuvre dans le cadre du projet Vizir aura les composantes suivantes :

• une caméra AXIS Jour/Nuit 221 (640 x 480 pixels, F1.0, 3 à 8 mm, angle de couverture horizontale : 35º-93º). Cette caméra IP est équipée d’un filtre IR rétractable par commande logicielle qui lui permet de basculer en mode nuit et utilisé sa sensibilité dans les rayonnements infrarouge. Elle est donc parfaitement adaptée aux contraintes d’utilisation 24h/24h. La caméra est équipée d’un objectif à focale variable qui pourra être ajustée en fonction du positionnement du système et de la géométrie du carrefour. http://www.axis.com/fr/products/video/221.htm

• un projecteur infrarouge AXIS ACC IR Illuminator 850nm (angle de vue = 60°, portée = 41 mètres). Ce projecteur utilise des LED infrarouges qui permettent de dégager une puissance lumineuse suffisante sans risque d’éblouissement des usagers de la route. L’angle d’ouverture du faisceau et la profondeur de champ de ce modèle sont tout à fait intéressant pour notre application. http://www.axis.com/fr/products/video/ir_illuminator.htm

• un caisson de protection AXIS 290A étanche, thermostaté. Ce caisson permettra d’envisager des acquisitions par tout temps afin de tester notre système dans différentes conditions météorologiques. http://www.axis.com/fr/products/video/housing_list.htm



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Figure 19 : Caméra Axis 221, projecteur Axis ACC IR 850 nm et caisson de protection Axis 290A

Pour couvrir la zone, éviter les occultations ainsi que les dégradations la caméra sera placé

à une hauteur supérieure à 3m50. Le système final installé sur le site choisi dans les Côtes d’Armor utilisera les moyens mis à disposition par le CG22 (mat, alimentation électrique). Afin de préparer au mieux cette démonstration, VITEC et le CEA ont donc prévu de déployer dans l’Essonne une version mobile du système d’acquisition. La caméra sera installée sur un mat monté sur le toit d’un véhicule utilitaire intégrant des moyens autonomes d’alimentation électrique et d’acquisition d’images (PC).

La souplesse de cette installation permettra de tester plusieurs configurations pour le système sur des sites différents dans des conditions météorologiques variées.

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Figure 20 : Installation CEA mobile pour l’acquisition de données



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4.2 Les techniques d’analyse vidéo implémentées sur le système Vizir

Pour pouvoir appréhender les situations présentées dans le paragraphe 3.1, voici les informations dont nous devrons disposer :

• un modèle du carrefour : il va s’agir de situer dans l’image la voie A et la voie B ainsi que leurs voies de circulation.

• détecter les usagers présents sur la chaussée du carrefour

• identifier le type d’usager (véhicule, deux roues, piéton)

• positionner les usagers sur le carrefour

• estimer leur cinématique (vitesse rapide, vitesse lente, immobilisé)

• modélisation des situations dangereuses en fonction des paramètres ci-dessus



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Les outils à mettre en œuvre sont donc :

Un outil de modélisation rapide du carrefour lors de l’initialisation du système. Cet outil doit être le plus simple possible pour permettre l’installation d’un tel système rapidement par du personnel non-spécialiste. Cet outil consistera à définir dans l’image quelques zones d’intérêt comme par exemple l’intérieur du carrefour, l’arrivée de la route secondaire, l’arrivée droite de la route principale, l’arrivée gauche route principale) ainsi qu’un fond de scène.

Un système de détection des usagers présents sur le carrefour

Le système comprendra un module de détection capable de détecter à une très bonne

cadence (il faut pouvoir traiter plusieurs images par seconde) aussi bien un piéton qu’un poids lourd et ce de jour comme de nuit. La sortie de ce module étant une boîte englobante. La phase de modélisation du carrefour effectuée au préalable permettra à partir de cette détection de positionner l’usager sur le carrefour. Cette position associer à la dimension de la boîte englobante permettra d’estimer la taille de l’usager et ainsi de différencier le type d’usager. Cependant, pour les usagers situés à une distance importante des confusions sont possibles (entre un cycliste et un piéton par exemple). L’analyse temporelle du déplacement de ces usagers permettra d’ajouter la vitesse de déplacement comme critère supplémentaire d’identification.

Un moteur de décision

Ce module devra à partir des informations de type, de position et de vitesse associées aux

cibles détectées sur le carrefour définir si la situation en cours présente un danger potentiel pour les usagers arrivant sur le carrefour.

La liste définitive des situations dangereuses que l’on pourra détecter dépendra d’une part

des préconisations faites dans le sous projet WBS 1.3 et également des performances du système de détection (taux de détection, précision sur les positions et les vitesses estimées).

techniques d’acquisition vidéo et d’analyse du trafic...

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