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ACTIA se classe 8ième mondial au MOT Challenge (Multiple Object Tracking)

juin 2020 Actualités

ACTIA se classe 8ième mondial au MOT Challenge (Multiple Object Tracking)

Dans le domaine de la recherche et de l’innovation ACTIA participe au MOT Challenge, le concours mondial de référence pour le suivi d’objets dans une scène vidéo. Pour l’heure ACTIA affiche une belle performance ; soit 8ième mondial sur l’analyse métrique de précision dite MOTA et 2ième en rapidité de suivi.

Ce challenge est pour le groupe ACTIA l’occasion de confronter ses recherches à l’échelle mondiale sur des fonctionnalités qui viendront étoffer son offre de services dans le domaine de l’automotive et plus particulièrement du transport public.

 


 

Le MOT Challenge, LA référence pour le suivi d’objets

Le suivi d’objets consiste à estimer les positions d’un ou plusieurs objets au cours du temps, à partir de mesures émises par un ou plusieurs capteurs. Cette fonctionnalité est requise par de nombreuses applications telles que la surveillance et l’analyse comportementale de personnes, d’animaux ou de véhicules.

Le défi MOT est à ce jour la principale référence pour l'analyse comparative des algorithmes relative au suivi d’objets multiples dans une scène vidéo. Le défi se concentre sur le suivi de piétons. Le MOT Challenge fournit trois jeux de détection différents avec respectivement une qualité très faible, moyenne et bonne.

ACTIA focalise ses travaux sur l'algorithme de suivi en s'appuyant sur le détecteur de bonne qualité. Les lignes de résultats calculent la moyenne des performances sur les trois détecteurs.

ACTIA se classe 8ième en performance et en deuxième position pour la rapidité de suivi, avec 10.4 images par seconde !

 


 

Au MOT Challenge, ACTIA confronte ses capacités l’innovation

L'objectif du challenge consiste à suivre dans une scène des cibles identifiées au cours du temps. Le but est de relier les détections d'un même objet dans le temps, voire de compléter des détections manquantes ou de supprimer des détections erronées.

Ce suivi d’objets multiples en vidéo est particulièrement utile dans le contexte automobile pour suivre les trajectoires des voitures/piétons/cycliste autour du véhicule mais aussi dans le contexte du transport public où du comptage de passagers afin de suivre la trajectoire de personnes entrantes et sortantes d'un bus par exemple.

Le MOT Challenge est l’occasion pour le groupe ACTIA de participer à une démonstration mondiale et publique de suivi multi-personnes dans un contexte multi-vues, de scènes variées et encombrées, et donc dans un environnement particulièrement difficile à monitorer. ACTIA publiera en fin d’année les résultats de ses travaux en revue scientifique.

 

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L’intelligence artificielle au cœur du MOT

En surveillance de lieux publics intérieurs tels que le métro, l’altitude du capteur est limitée par la hauteur sous plafond. En surveillance du trafic routier, elle est limitée à l’infrastructure disponible. Celà génère de fortes occultations entre cibles. Dans ce cas, la segmentation de l’observation selon chaque cible devient difficile voire impossible, et les occultations entre cibles doivent être modélisées. C’est ici que l’intelligence artificielle vient au secours du système. On parle de projections de cibles, la machine modélise les cibles non visibles.

Une difficulté supplémentaire rencontrée est la variabilité temporelle du nombre d’objets suivis, ceux qui sont situés dans le champ de mesure à l’instant T. C’est-à-dire qu’il est nécessaire de gérer explicitement les entrées et sorties des objets du champ de mesure dans le temps.

En autre contrainte se place la catégorisation de l’objet. Le système doit être en capacité de suivre des objets de multiples catégories. Dans les scènes réelles de trafic routier ou de transports urbains cohabitent différentes catégories d’objets. Différents typologies de véhicules telles que camions, camionnettes, voitures, motocycles, cycles ou différentes apparences d’usagers : avec chapeau, avec parapluie etc…. Selon le capteur utilisé, chaque catégorie d’objet va renvoyer une « signature » de grande variabilité inter-catégorie. Là aussi, le système doit être capable de modéliser cette variabilité, afin d’estimer correctement les positions de cibles de tailles très différentes.

La gestion de ces contraintes est rendue possible grâce à l’intelligence artificielle. Le système ACTIA évalué au MOT est un système Deep Learning de suivi et de catégorisation multi-objets par vision artificielle.

 


 

Les applications du MOT dans les transports publics

Dans le domaine des transports en commun, le suivi de personnes peut être requis pour analyser des flux de circulation, pour analyser les interactions des usagers avec l’infrastructure, ou simplement du comptage.

Le MOT permettra notamment de piloter l’activité de l’opérateur en temps réel, en fournissant des indicateurs fiables et personnalisables. ACTIA souhaite être en mesure de garantir une analyse de précision grâce à laquelle l’opérateur pourra prendre des décisions rapides et efficaces pour améliorer la gestion de son réseau et de sa flotte de véhicules.

Le comptage de passagers permet également la gestion plus fine des ressources humaines. En connaissant les heures d’affluence sur le réseau, l’opérateur peut planifier de manière optimum la présence de son personnel en termes d'horaires et d'emplacement dans les stations, et ce, afin de satisfaire au mieux l’expérience passager. Connaître l'affluence en temps réel sur le réseau est primordial pour le gestionnaire au point de vue économique, de qualité de service offert aux usagers et de sécurité. L’analyse comportementale des clients dans les transports en communs implique ce suivi de personnes.

 


 

Quels autres domaines d’applications pour le MOT ?

Dans le domaine de la surveillance, le suivi de personnes peut être utilisé pour détecter des comportements inhabituels ou dangereux, afin d’intervenir de façon préventive ou curative, en urgence.

Dans le domaine des Systèmes de Transport Intelligents, le suivi des véhicules est utilisé pour mesurer les flux de véhicules aux intersections, dans le but d’améliorer l’efficacité des transports urbains et routiers. La surveillance du trafic routier est également demandée par les applications d’assistance à la conduite et d’anticollision.

Enfin, dans le domaine des Véhicules Intelligents, les Systèmes d’Assistance au Conducteur (ou ADAS pour Advanced Driver Assistance Systems), ces systèmes embarqués proposent entre autres des fonctionnalités de détection d’obstacle en temps réel.
Autant de champs d’applications potentiels du MOT pour ACTIA qui place ses forces vives en recherche et innovation au cœur des enjeux de la mobilité du futur. Des enjeux de sécurité, de confort, de connectivité, de performance énergétique s’appuyant sur son expertise historique en architecture électronique.

 


 

A consulter : https://motchallenge.net

 

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