Détection automatique des tentatives de suicide en temps réel par vidéosurveillance

Pour prévenir le suicide, une intervention rapide peut sauver une vie. Or, l’attention humaine est limitée et il n’est pas toujours facile dans certains contextes d’intervenir avant qu’une tentative de suicide ne survienne. La vision par ordinateur et l’apprentissage machine pourraient permettre de surmonter ces défis en détectant automatiquement et en temps réel des gestes suicidaires, afin d’être en mesure d’intervenir rapidement.

Ce projet consiste à développer des méthodes informatiques permettant d’analyser automatiquement les mouvements des personnes sur les vidéos de surveillance, afin de détecter les comportements et les intentions suicidaires. Les méthodes envisagées sont basées sur des techniques de l’intelligence artificielle moderne, notamment la vision par ordinateur (computer vision) et l’apprentissage machine (machine learning).

Deux contextes d’application sont visés: 1) les tentatives de suicide par pendaison dans un environnement intérieur et fermé (ex. cellule de prison) et 2) les tentatives de suicide dans un environnement intérieur ou extérieur ouvert (ex. station métro, chemin de fer).

Impacts

Environnements fermés: Un système de vidéosurveillance intelligent a été développé, à installer dans les cellules de prison, permettant de détecter automatiquement les tentatives de suicide par pendaison afin de déclencher une alarme.
Environnements ouverts: Développer une méthode d’intelligence artificielle permettant de détecter les intentions suicidaires dans une station de métro, par l’analyse automatique des données de vidéosurveillance.
Couplées à un tel système, les infrastructures de vidéosurveillance déjà en place pourraient être utilisées en tant que moyen de prévention et d’intervention, plutôt que seulement comme un outil d’investigation après les drames.

Équipe de recherche

• Wassim Bouachir, PhD, professeur en informatique, TÉLUQ, chercheur principal
• Brian Mishara, PhD, professeur au département de psychologie et directeur du CRISE, UQAM, co-chercheur
• Safwen Naimi, étudiant au doctorat en informatique cognitive, dirigé par W. Bouachir et B. Mishara. D’autres étudiants se joindront à ces travaux.

Financement

Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG) – subvention à la découverte