Ré-identification des objets (Re-ID)

La réidentification d'objets (Re-ID) est une technique spécialisée de vision par ordinateur (CV) utilisée pour reconnaître un objet sur plusieurs caméras qui ne se chevauchent pas ou sur des périodes prolongées. Contrairement au suivi continu dans un seul flux vidéo, la ré-identification d'objets se concentre sur la correspondance de l'identité d'un objet lorsqu'il réapparaît après avoir été perdu de vue. Par exemple, elle peut identifier une personne vue par une caméra à l'entrée d'un bâtiment et reconnaître plus tard la même personne dans le flux d'une autre caméra provenant d'un couloir. Pour ce faire, il crée pour chaque objet une signature unique, basée sur l'apparence, qui reste cohérente malgré les changements de perspective, d'éclairage ou de pose.

Comment fonctionne la ré-identification des objets

Le cœur de la Re-ID est d'apprendre une représentation descriptive des caractéristiques, ou un encastrement, pour chaque objet détecté. Ce processus implique généralement un modèle d'apprentissage profond, souvent construit avec des cadres tels que PyTorch ou TensorFlow, qui est formé pour extraire des caractéristiques visuelles distinctives.

• Extraction des caractéristiques: Lorsqu'un objet est détecté, sa zone d'image (le contenu de sa boîte de délimitation) est introduite dans un réseau neuronal. Ce réseau produit un vecteur de caractéristiques compact qui encapsule l'apparence unique de l'objet, comme les couleurs et les textures des vêtements d'une personne ou le modèle et la couleur d'une voiture.
• Apprentissage métrique: Pour s'assurer que ces caractéristiques sont hautement discriminantes, les modèles sont souvent formés à l'aide de techniques d'apprentissage métrique profond. Des méthodes telles que les réseaux siamois ou les modèles formés avec une fonction de perte triplet apprennent à minimiser la distance entre les vecteurs de caractéristiques d'un même objet et à maximiser la distance entre les vecteurs d'objets différents.
• Correspondance: lorsqu'un objet réapparaît dans le champ de vision d'une autre caméra, son nouveau vecteur de caractéristiques est calculé et comparé à une galerie de vecteurs connus. Un score de similarité élevé indique une réidentification réussie. Ce processus est essentiel pour créer une vue d'ensemble du parcours d'un objet sur un réseau de caméras distribué.

Ré-identification des objets et suivi des objets

Bien qu'ils soient tous deux utilisés pour suivre des objets dans le temps, la ré-identification et le suivi d'objets résolvent des problèmes différents.

• Le suivi d'objets est le processus de suivi d'objets image par image dans un flux vidéo unique et continu. Il attribue un identifiant temporaire et s'appuie principalement sur le mouvement et la continuité temporelle pour maintenir cet identifiant. Si un objet est occulté pendant trop longtemps ou se déplace de manière trop irrégulière, le suivi peut être perdu. Les modèles Ultralytics prennent en charge divers algorithmes de suivi qui excellent dans cette tâche.
• La réidentification d'objets est spécialisée dans la mise en correspondance d'objets à travers des vues discontinues, soitentre différentes caméras, soit après un long intervalle de temps au cours duquel le suivi a échoué. Elle se préoccupe moins de la prédiction de trajectoires fluides et se concentre davantage sur une correspondance d'apparence robuste. Dans la pratique, la ré-ID est souvent utilisée pour compléter les systèmes de suivi d'objets. Par exemple, lorsqu'un identifiant de suivi est perdu, la Re-ID peut aider à le rétablir en faisant correspondre l'apparence de l'objet lorsqu'il réapparaît.

Applications concrètes

La technologie Re-ID est essentielle au développement de systèmes d'analyse vidéo intelligents pour diverses industries.

• Analyse du commerce de détail: Dans les grands centres commerciaux, Re-ID peut suivre le parcours d'un client à travers plusieurs magasins et étages. En comprenant comment les clients naviguent dans l'espace, quelles zones ils visitent et combien de temps ils restent, les détaillants peuvent obtenir des informations précieuses pour optimiser l'agencement des magasins, l'emplacement des produits et l'expérience globale du client. L'analyse est beaucoup plus approfondie que le simple comptage de la fréquentation.
• Ville intelligente et sécurité publique: Pour la surveillance intelligente en milieu urbain, Re-ID permet au personnel de sécurité de suivre une personne ou un véhicule d'intérêt à travers un réseau de caméras à l'échelle de la ville. Si un individu suspect est repéré à un endroit, le système peut automatiquement rechercher son apparence dans les flux d'autres caméras, ce qui accélère considérablement l'intervention en cas d'incident et l'analyse médico-légale sans examen manuel de la vidéo. Cette capacité est également précieuse pour retrouver des personnes disparues dans des zones très fréquentées. Des ensembles de données tels que Market-1501 ont permis de faire progresser la recherche sur la réidentification des personnes pour ce type d'applications.