EVITECH participait au Forum de l'innovation de la DGA au CNIT à Paris La Défense.
Ce forum au CNIT à La Défense a été l'occasion pour les visiteurs de rencontrer les acteurs de l'innovation soutenus par la DGA pour des innovations duales Civiles et de Défense. Parmi eux, EVITECH y présentait, tout le long de la journée, à travers des films et un poster, ses travaux de recherche sur la surveillance de la foule, travaux réalisés en 2010-2012 en collaboration avec l'équipe de recherche Willow dirigée par Jean PONCE au laboratoire ENS rue d'Ulm-INRIA-CNRS.
Dans ces travaux, on s'est attaché à recenser et spécifier les situations de danger dans la foule (phénomènes collectifs), et à étudier différentes techniques permettant de détecter de telles situations. L'analyse de la foule dense depuis des caméras de vidéo-surveillance est particulièrement difficile car les images ne révèlent que des morceaux entremêlés de "hauts de silhouettes", dont on peut démontrer mathématiquement une limite de visibilité d'un pourcentage variable des personnes selon la dispersion de taille dans la population, et selon l'angle sur l'horizontale de la caméra. Ces obstacles font échec aux algorithmes de recherche croisée de structures têtes-épaules qui ont été très étudiés dans la littérature depuis 2005, et avantagent d'autres algorithmes abordant la foule dense comme une masse mouvante dotée de propriétés locales/globales.
A ce titre, la localisation des mains associées à une tête dans la foule dense, ou la recherche d'une arme émergent de la foule sont encore des problèmes ouverts. Nous montrions néanmoins un certain nombre d'applications de détection de phénomènes collectifs et une approche scientifique pour les traiter. Ces développements sont déployés sur des situations réelles sur des sites accueillant du public, et ce afin de dépasser le cadre du démonstrateur et de valider statistiquement dans la durée le démonstrateur réalisé.
Ces travaux ont été soutenus dès leur commencement par la DGA dans le cadre du dispositif RAPID via le projet CrowdChecker.
