Quand la Kinect facilite la modélisation des mouvements de foule

Par 12 octobre 2012
kinect capteur

Les capteurs de Microsoft permettraient de mieux saisir les déplacements d'une personne en tenant compte de la profondeur de champ. Le but : rendre les espaces publics plus adaptés.

Des chercheurs de l'Austrian Institute of Technology et du Massachusetts Institute of Technology (MIT) ont mis en place un système permettant de modéliser le comportement d'une foule de façon précise, ce en utilisant une approche basée sur les capteurs peu coûteux de la Kinect de Microsoft. En effet, les technologies actuelles ne permettent pas de représenter les mouvements de foule avec un haut niveau de détail. Or avec 60% de la population mondiale qui devrait vivre dans des zones urbaines d'ici à 2030, la gestion des foules devient une question d'intérêt mondial.

Détection et suivi des individus

La Kinect permet de capter à la fois les données de caméras standard et de réaliser des cartographies en 3D qui saisissent la profondeur de champ. Ce qui est particulièrement utile pour la reconnaissance fine des formes par l'ordinateur. Le système peut ainsi reconnaître et suivre le squelette schématisé de chaque individu. Mais pour l'appliquer à une zone plus étendue, les chercheurs ont transformé les données 3D d'une Kinect locale en la combinant à un système composé d'un ensemble de Kinect interconnectées, ce grâce à un algorithme. Cela permet de coordonner et assembler les trajectoires de plusieurs personnes dans une zone et en suivant les évolutions.

Phase de test

Le système a été testé dans un couloir du MIT sur une zone de plusieurs mètres carrés et où trois capteurs étaient disposés au plafond. Ce système pourrait apporter une meilleure compréhension de la circulation des piétons conduisant à une meilleure utilisation des espaces publics, à un dimensionnement approprié des infrastructures urbaines (comme les aéroports, les gares et les centres commerciaux). Le but également : concevoir des villes plus adaptées à l'activité humaine, notamment lors des déplacements.

*Stefan Seer, Norbert Brändle, Carlo Ratti, Kinects and human kinetics: a new approach for studying crowd behavior (2012)

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