Une Approche en Ligne et une Méthode d’Évaluation pour le Suivi de Personnes à Travers des Caméras dans des Séquences Vidéo Extrêmement Longues

Le suivi multi-objets à l’aide de plusieurs caméras a suscité un intérêt croissant ces dernières années en raison de son rôle crucial dans l’analyse de vidéos de surveillance et dans des domaines connexes. De nombreux défis demeurent non résolus dans ce domaine, notamment les régions non chevauchantes, les conditions variables d’occlusion et la nécessité d’une généralisation transversale dans les systèmes de suivi multi-caméras. Nous proposons un nouveau cadre de suivi en temps réel qui exploite la calibration en temps réel des caméras afin d’assurer un suivi cohérent d’objets multiples à travers un réseau de caméras. Notre approche intègre de manière fluide des techniques d’association spatiale et temporelle, garantissant ainsi un suivi robuste même sur des séquences vidéo longues. Toutefois, les métriques classiques d’évaluation du suivi, telles que CLEAR ou HOTA, se révèlent insuffisantes pour interpréter précisément les performances sur des séquences vidéo étendues. Une autre contribution de cette étude réside dans la proposition d’une nouvelle métrique d’évaluation, mHOTA, qui permet une évaluation plus fiable des performances de suivi sur de longues périodes. Nos expériences approfondies sur le jeu de données AIC24 Multi-Camera People Tracking démontrent l’efficacité et la scalabilité de notre méthode, ainsi que la capacité de la métrique d’évaluation proposée.