Détection automatique de la violence dans la vidéosurveillance

La détection de la violence dans les vidéos est devenue super importante ces dernières années à cause de l'augmentation de la criminalité dans les villes du monde entier. Les systèmes de surveillance qui dépendent de personnes regardant plusieurs écrans ne sont pas très efficaces. C'est difficile pour les gens de rester concentrés longtemps pour remarquer des actes violents, surtout dans des endroits bondés. C'est là que la technologie entre en jeu. En utilisant l'Apprentissage profond, on peut analyser les images vidéo pour détecter des comportements violents.

#Le besoin de détection automatisée

Avec l'augmentation des populations et l'expansion des villes, la criminalité est devenue plus courante. Les méthodes traditionnelles de surveillance deviennent obsolètes car elles dépendent de l'observation humaine. Souvent, les gens ratent des détails importants dans des situations chaotiques, et le volume de données vidéo est tout simplement trop élevé pour une analyse manuelle pratique. La technologie avancée peut aider à analyser les vidéos plus efficacement et avec plus de précision.

#Comment l'apprentissage profond fonctionne pour la détection de la violence

L'apprentissage profond est une méthode en intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d'apprendre à partir des données. Dans notre travail, on se concentre sur l'utilisation de deux types principaux de réseaux de neurones : les Réseaux Neurones Convolutifs (CNN) et les Réseaux Neurones Récurrents (RNN). Les CNN sont super pour regarder chaque image individuelle d'une vidéo et identifier ce qui se passe. Les RNN, quant à eux, analysent la séquence d'images dans le temps, aidant le système à comprendre les mouvements et les actions.

En plus, on utilise le Flux optique, qui capture comment les choses bougent dans une vidéo. De cette façon, on peut avoir une image plus claire des événements qui se passent, améliorant nos capacités de détection.

#Approches actuelles dans la détection de la violence

Il y a principalement deux types de techniques pour détecter la violence dans les vidéos : l'apprentissage machine traditionnel et l'apprentissage profond moderne.

#Techniques d'apprentissage machine traditionnel

Les anciennes méthodes de détection de la violence utilisaient souvent des algorithmes comme les k-plus proches voisins, les machines à vecteurs de support, et les forêts aléatoires. Elles dépendent de l'extraction de caractéristiques spécifiques des images vidéo, comme les formes et les mouvements. Par exemple, certaines méthodes recherchent des "blobs de mouvement", où le système identifie des zones en mouvement dans une vidéo pour voir si des actions violentes se produisent.

#Techniques d'apprentissage profond

Les méthodes d'apprentissage profond adoptent une approche différente. Elles utilisent souvent des CNN 3D qui analysent à la fois l'apparence et le mouvement dans la vidéo. Celles-ci sont plus complexes et nécessitent plus de puissance de calcul mais sont généralement plus précises.

Certains chercheurs ont développé des méthodes qui combinent différents types de réseaux. Par exemple, un CNN 2D peut extraire des caractéristiques d'images fixes alors qu'un RNN regarde la séquence d'images. Cette combinaison peut donner de meilleurs résultats que d'utiliser l'une ou l'autre méthode seule.

#Méthode proposée pour la détection de la violence

On a développé un système qui combine des CNN 2D avec des RNN, spécifiquement des Unités Récurrentes Gated (GRU) ou des réseaux de mémoire à long terme (LSTM). Cette méthode nous permet de capturer à la fois les détails dans les images et le flux global des actions au fil du temps.

On regarde spécifiquement deux types de réseaux. L'un traite les images vidéo normales tandis que l'autre traite le flux optique. Après que les deux réseaux aient fait leur travail, on combine leurs résultats pour mieux comprendre ce qui se passe dans la vidéo. Enfin, on classe les scènes en utilisant une couche entièrement connectée, ce qui aide à déterminer s'il y a de la violence dans les images.

#Détails de l'architecture CNN

Pour notre CNN, on a choisi EfficientNet. Ce réseau est conçu pour être efficace et atteint une grande précision. Il a plusieurs versions, et on a utilisé la version B0, qui est pré-entraînée sur un grand ensemble de données pour l'aider à reconnaître les motifs efficacement.

EfficientNet fonctionne en utilisant des blocs spécialisés appelés MBBLOCKS, qui aident à capturer des caractéristiques importantes dans les images vidéo.

#Comprendre les RNN : LSTM et GRU

On utilise deux types de RNN dans notre système : LSTM et GRU. Les deux sont conçus pour gérer des séquences de données, mais ils le font de manière légèrement différente.

Les LSTM utilisent trois portes pour gérer le flux d'informations, permettant au réseau de mémoriser des détails importants tout en oubliant ceux qui ne le sont pas. En revanche, les GRU sont plus simples, utilisant deux portes, ce qui les rend moins complexes et plus rapides à exécuter.

On a implémenté nos RNN en mode bidirectionnel, ce qui signifie qu'ils regardent à la fois les données passées et futures. Cette approche aide notre réseau à faire de meilleures prédictions sur ce qui se passe dans la vidéo.

#Utiliser le flux optique pour l'analyse des mouvements

Le flux optique nous aide à comprendre comment les objets bougent dans une vidéo. On utilise une méthode appelée PWC-Net pour calculer le flux optique efficacement. Ce réseau crée une représentation du mouvement, ce qui facilite l'analyse des séquences vidéo par notre système.

PWC-Net utilise différentes techniques pour gérer les changements d'éclairage et d'ombres, veillant à ce que les données de mouvement soient aussi précises que possible. Le résultat est une image plus claire de comment les choses bougent dans une scène, ce qui aide énormément nos efforts de détection de la violence.

#Tester et valider notre méthode

Pour tester notre système, on a utilisé trois ensembles de données différents. Chaque ensemble contient une collection de clips vidéo présentant divers types d'actions, y compris des scènes violentes et non violentes.

1. Ensemble de données Hockey : Cet ensemble contient 2000 vidéos de combats de hockey et de scènes non violentes. Chaque clip dure environ deux secondes, ce qui facilite l'analyse de courts moments d'action.

2. Ensemble de données Violent Flow : Cet ensemble présente des enregistrements réels de violence de foule. Il contient 246 clips de longueurs variées, ce qui nous permet d'étudier différents types de comportements violents.

3. Ensemble de données Situations de violence dans la vie réelle : Cette collection contient également des clips de différentes situations de violence, nous permettant de tester notre méthode par rapport à de vrais exemples.

On a divisé chaque ensemble de données en groupes d'entraînement et de test pour évaluer la performance de notre réseau.

#Résultats de nos expériences

On était contents des résultats de nos tests. Pour l'ensemble de données Hockey, notre système a atteint une précision de 99%. Pour l'ensemble de données Violent Flow, on a atteint une précision de 93,53%, et pour l'ensemble de données Situations de vie réelle, on a atteint 96,74%.

Bien que notre méthode ait bien fonctionné dans la plupart des tests, on a remarqué quelques défis. Par exemple, dans des scènes bondées où beaucoup de gens bougent, notre système a parfois du mal à identifier clairement les actions individuelles à cause des limites des données de flux optique.

#Conclusion et directions futures

En résumé, notre approche combine diverses techniques avancées pour détecter la violence dans les vidéos de manière efficace. En utilisant à la fois des CNN et des RNN, ainsi que le flux optique, on a développé un système qui montre de solides performances dans divers scénarios de test.

En regardant vers l'avenir, on prévoit d'élargir notre travail en intégrant plus d'ensembles de données et en évaluant différentes techniques pour améliorer encore la précision de la détection. Avec l'avancée de la technologie, on pense que nos méthodes peuvent être perfectionnées et adaptées, ouvrant la voie à de meilleurs systèmes de surveillance pour améliorer la sécurité publique.