La mesure de la perception de la sécurité a suscité l'intérêt dans de nombreuses villes du monde. Cela s'explique par sa pertinence sociale et son impact sur certaines activités économiques locales. Bien que la perception de la sécurité par les citoyens soit un sujet subjectif, il est parfois possible d'identifier des modèles communs au sein d'un contexte géographique et socioculturel restreint. Cet article présente une approche utilisant des techniques de traitement d'images et d'apprentissage automatique pour détecter avec une grande précision des modèles d'environnement urbain susceptibles d'influencer la perception de la sécurité des citoyens.