Intelligent video surveillance for abnormal event detection
Description du projet
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).
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.
Étudiants faisant partie de l’équipe de recherche
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
Organisme subventionnaire
NSERC
Chercheur principal
Co-chercheurs
Axes
- Axe 2 - Interventions pour prévenir le suicide et ses conséquences
- Axe 3 - Nouvelles technologies en prévention du suicide
