MA53520A1 - Méthode et plateforme de vidéosurveillance distribuée autonome de détection et suivi des événements en temps réel à travers des caméras intelligentes interconnectées à bas coût - Google Patents

Méthode et plateforme de vidéosurveillance distribuée autonome de détection et suivi des événements en temps réel à travers des caméras intelligentes interconnectées à bas coût

Info

Publication number
MA53520A1
MA53520A1 MA53520A MA53520A MA53520A1 MA 53520 A1 MA53520 A1 MA 53520A1 MA 53520 A MA53520 A MA 53520A MA 53520 A MA53520 A MA 53520A MA 53520 A1 MA53520 A1 MA 53520A1
Authority
MA
Morocco
Prior art keywords
detecting
platform
camera
cost
cameras
Prior art date
Application number
MA53520A
Other languages
English (en)
Other versions
MA53520B1 (fr
Inventor
Mohammed Azzakhnini
Ahmed Azough
Noureddine En-Nahnahi
Original Assignee
Univ Sidi Mohammed Ben Abdellah
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Univ Sidi Mohammed Ben Abdellah filed Critical Univ Sidi Mohammed Ben Abdellah
Priority to MA53520A priority Critical patent/MA53520B1/fr
Priority to PCT/MA2022/050008 priority patent/WO2022260505A1/fr
Publication of MA53520A1 publication Critical patent/MA53520A1/fr
Publication of MA53520B1 publication Critical patent/MA53520B1/fr

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50Context or environment of the image
    • G06V20/52Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
    • GPHYSICS
    • G07CHECKING-DEVICES
    • G07FCOIN-FREED OR LIKE APPARATUS
    • G07F9/00Details other than those peculiar to special kinds or types of apparatus
    • G07F9/009User recognition or proximity detection

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Closed-Circuit Television Systems (AREA)
  • Alarm Systems (AREA)

Abstract

La présente invention décrit une méthode et plateforme de vidéosurveillance distribuée autonome pour détecter et suivre les évènements qui se déroulent dans une zone surveillée par une collection dispersée de caméras intelligentes peu coûteuses et faiblement couplées. L'idée est de faire interconnecter un ensemble de caméras qui sont connectées à des systèmes de traitements dotés d’un espace de stockage qui sert de base de données locale pour chaque caméra. Cet ensemble représente notre caméra intelligente dans ce brevet. Notre méthode et plateforme proposée s’appuie sur des algorithmes de vision par ordinateur appropriés afin d’effectuer les taches de détection, de suivi et d’identification des objets en mouvements. Par la suite, chaque objet détecté sera représenté par une signature en trois dimensions qui l’identifie de manière unique. Cette signature est construite en combinant les aspects visuels de l’objet pris de différents angles de vue. De cette façon, chaque objet suivi sera reconnu par les autres caméras intelligentes et cela à partir de n’importe quel angle par lequel il a été détecté. Les différentes signatures, qui sont stockées dans la base de données locale à chaque caméra, sont utilisées pour rechercher des objets d’intérêts ou pour constituer la trajectoire complète parcourue par un objet dans la zone surveillée
MA53520A 2021-06-11 2021-06-11 Méthode et plateforme de vidéosurveillance distribuée autonome de détection et suivi des événements en temps réel à travers des caméras intelligentes interconnectées à bas coût MA53520B1 (fr)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
MA53520A MA53520B1 (fr) 2021-06-11 2021-06-11 Méthode et plateforme de vidéosurveillance distribuée autonome de détection et suivi des événements en temps réel à travers des caméras intelligentes interconnectées à bas coût
PCT/MA2022/050008 WO2022260505A1 (fr) 2021-06-11 2022-06-09 Méthode et plateforme de vidéosurveillance distribuée autonome de détection et suivi des événements en temps réel à travers des caméras intelligentes interconnectées à bas coût

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
MA53520A MA53520B1 (fr) 2021-06-11 2021-06-11 Méthode et plateforme de vidéosurveillance distribuée autonome de détection et suivi des événements en temps réel à travers des caméras intelligentes interconnectées à bas coût

Publications (2)

Publication Number Publication Date
MA53520A1 true MA53520A1 (fr) 2022-12-30
MA53520B1 MA53520B1 (fr) 2023-03-31

Family

ID=84034107

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
MA53520A MA53520B1 (fr) 2021-06-11 2021-06-11 Méthode et plateforme de vidéosurveillance distribuée autonome de détection et suivi des événements en temps réel à travers des caméras intelligentes interconnectées à bas coût

Country Status (2)

Country Link
MA (1) MA53520B1 (fr)
WO (1) WO2022260505A1 (fr)

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9407881B2 (en) * 2014-04-10 2016-08-02 Smartvue Corporation Systems and methods for automated cloud-based analytics for surveillance systems with unmanned aerial devices
KR101897505B1 (ko) 2017-01-23 2018-09-12 광주과학기술원 다중 카메라 환경에서의 관심 객체를 실시간으로 추적하기 위한 방법 및 시스템
US20180308243A1 (en) 2017-03-28 2018-10-25 Irvine Sensors Corporation Cognitive Tracker -- Appliance For Enabling Camera-to-Camera Object Tracking in Multi-Camera Surveillance Systems
US10867398B2 (en) * 2017-11-21 2020-12-15 Reliance Core Consulting LLC Methods, systems, apparatuses and devices for facilitating motion analysis in an environment

Also Published As

Publication number Publication date
MA53520B1 (fr) 2023-03-31
WO2022260505A1 (fr) 2022-12-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Leigh et al. Person tracking and following with 2d laser scanners
US8649565B1 (en) System for automatic object localization based on visual simultaneous localization and mapping (SLAM) and cognitive swarm recognition
Lim et al. Monocular localization of a moving person onboard a quadrotor mav
JP2019536012A (ja) 可変コントラスト追跡残余を用いる視覚慣性ナビゲーション
US20120202515A1 (en) Smartphone-based asset management system
Kasper et al. A benchmark for visual-inertial odometry systems employing onboard illumination
Nandhini et al. Deep Neural Network-based Crime Scene Detection with Frames
Meyer et al. A semantic world model for urban search and rescue based on heterogeneous sensors
Huang et al. Novel method of monocular real-time feature point tracking for tethered space robots
Churchill et al. An orientation invariant visual homing algorithm
Zhang et al. Single camera visual odometry based on random finite set statistics
CN109117882B (zh) 获取用户轨迹的方法、装置、系统和存储介质
Halber et al. Rescan: Inductive instance segmentation for indoor rgbd scans
MA53520B1 (fr) Méthode et plateforme de vidéosurveillance distribuée autonome de détection et suivi des événements en temps réel à travers des caméras intelligentes interconnectées à bas coût
Yuan et al. ROW-SLAM: Under-canopy cornfield semantic SLAM
Yang et al. Sea you later: Metadata-guided long-term re-identification for uav-based multi-object tracking
Wirbel et al. Humanoid robot navigation: From a visual SLAM to a visual compass
van Rooijen et al. Rapid person re-identification retraining strategy for flexible deployment in new environments
Pennisi et al. Ground truth acquisition of humanoid soccer robot behaviour
Acampora et al. Towards automatic bloodstain pattern analysis through cognitive robots
Frosi et al. D3VIL-SLAM: 3D Visual Inertial LiDAR SLAM for Outdoor Environments
Godil et al. Ground truth systems for object recognition and tracking
JP6079447B2 (ja) 検索装置、検索方法、および検索プログラム
Leigh et al. Laser-based person tracking for clinical locomotion analysis
Kato et al. Visual anomaly detection from small samples for mobile robots