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Annotation de comportements à risques et suivi de visages dans les remontées mécaniques en montagne.

Authors
  • MEURIE, Cyril
  • DUFOUR, Rémi
  • FLANCQUART, Amaury
Publication Date
Jan 01, 2019
Source
Portail Documentaire MADIS
Keywords
License
Unknown
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Abstract

Cet article vise à promouvoir le projet EVEREST (Évaluation des pERformances des systèmes vidÉo pour la Sécurité des Transports guidés en montagne) dont la finalité consiste, à évaluer, lors d'un challenge qui sera organisé en 2020, les performances des systèmes à base d'analyse d'images proposés par des participants, à détecter des comportements potentiellement dangereux d'usagers de transports guidés en montagne. Les outils d'annotation et de détection notamment de visages disponibles dans la littérature s'avèrent inadaptés pour notre application. Nous proposons donc un outil intuitif et flexible d'annotation semi-automatique intégrant une stratégie de suivi automatique de visages (combinant un CAMShift et un flux optique) afin de faciliter le travail d'annotation des usagers et de leurs visages sur les 96 heures (10.368.000 images) de données vidéos réelles acquises sur trois sites expérimentaux. / This paper aims, firstly, to promote the EVEREST project, which aims to evaluate, during a challenge which will take place in 2020, a video based systems proposed by competitors, consisting of detecting hazardous behaviors of users of ski lifts. This research domain is very specialized and has not been explored deeply yet, which is why existing annotation software and detection algorithms are not suitable. Secondly, we propose a new intuitive semi-automatic annotation software, as well as a new face tracking method which is robust to the specific challenges of the EVEREST project.

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