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Projet de détection de piétons dans une séquence vidéo

Alina Caramizaru, Martin Altenburg, Tom Magnier, Antoine Meissonnier
INSA Lyon - 5GE TdSI  --  janvier 2014
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I/ Compilation et fichiers nécessaires

Un exemple de  fichier Makefile est fourni pour la compilation sous 
Linux ; le programme a été écrit en utilisant Qt Creator donc le 
Makefile contient des références aux librairies Qt, toutefois elles ne 
devraient pas être nécessaires pour l'exécution. 

Les librairies devant être incluses sont les suivantes : 
	*libopencv_core
	*libopencv_imgproc
	*libopencv_highgui
	*libopencv_video
	
Pour la bonne exécution du programme il faut que soient localisés le 
fichier de préférences (par défaut prefs.xml dans le dossier 
contenant l'exécutable) et le dossier contenant la suite d'images 
formant la séquence vidéo. Par défaut le programme cherche ces 
images dans le dossier ./data/detection_xxxx.jpeg.

Ces deux chemins sont définis en dur dans le programme (premières 
lignes de main.cpp).


II/ Réglages des divers paramètres

Dans le fichier de préférences, plusieurs paramètres de réglage 
pour l'exécution du programme sont définis :

	1) Lignes de comptage
Ces lignes peuvent être tracées directement dans la fenêtre du 
programme en appuyant sur 'c' pendant l'exécution. La touche Echap 
permet d'enregistrer les modifications à la fin du tracé.

	2) "Largeur" d'un piéton (footerWidth)
Ce paramètre définit le nombre de pixels qu'occupe un piéton à son 
passage sur les lignes de comptage.
Si trop de piétons sont détectés d'un coup au passage d'un groupe il 
faut donc l'augmenter.

	3) "Hauteur" d'un piéton (footerHeight)
Ce paramètre définit en fait le nombre de lignes minimum pour qu'un 
bloc puisse être considéré comme un piéton et non comme du bruit.
En cas de fausses détections il convient de l'augmenter.

	4) Taux d'apprentissage pour la soustraction du fond 
	(bgLearningRate)
Ce paramètre définit l'importance de chaque nouvelle image dans la 
constitution de l'image de fond et doit être compris entre 0 et 1. 
Si le taux vaut 0, la nouvelle image n'a aucune incidence sur le fond 
et c'est la première image de la séquence qui sera utilisée comme 
image de fond.
Si le taux vaut 1, l'image de fond est toujours égale à l'image 
courante et on n'obtiendra que des pixels noirs après soustraction.

	5) Seuil pour la soustraction de fond (bgThreshold)
Lors de la soustraction de fond, les pixels trop différents d'une 
image à l'autre (lors du passage d'un piéton dans notre cas) ne sont 
pas pris en compte dans l'image de fond. Ce paramètre définit la 
différence d'intensité qu'il doit y avoir entre les pixels de l'image 
de fond et de l'image courante pour qu'il n'y ait pas d'évolution de 
l'image de fond.

	6) Seuil pour la détection de piétons (detThreshold)
Ce paramètre définit l'intensité nécessaire pour qu'un pixel, 
après soustraction de l'image de fond, ne soit pas considéré comme 
du bruit mais comme faisant partie d'un bloc représentant un ou 
plusieurs piétons.