Interrogation des données spatio-temporelles de géolocalisation indoor à partir des trajectoires hybrides

Le GPS (Global Positioning System) basé sur la visibilité directe entre le satellite et le récepteur, s’est imposé pour la localisation outdoor. En l’absence de signal GPS, la localisation d’une cible dans les environnements indoor peut se faire avec un réseau de capteurs. Ces réseaux déployés dans les bâtiments sont de plus en plus nombreux et servent à plusieurs applications basées sur la localisation : surveillance, détection, navigation, etc. Ces capteurs de localisation indoor génèrent une quantité importante d’informations de tracking. Le contexte d’application de ce travail est celui des systèmes de localisation indoor basés sur les cellules Wifi, sur les capteurs ICCARD et sur les caméras de vidéosurveillance. Dans un tel contexte, il n’existe aucun système global de référence similaire au GPS : les informations de localisation sont hétérogènes (positions géométriques et symboliques / multitude de systèmes de référence). Cet article présente un ensemble de démarches qui ont permis de concevoir et implémenter un framework utilisant les informations générées par les réseaux de capteurs de localisation déployés dans un environnement indoor, illustré dans le cadre du forensic

On using generic profiles and views for dynamic web services adaptation

International audienceThe emergence of mobile technologies allows users to be connected to services anytime, anywhere and anyhow. However, this mobility requires new constraints on the execution of the services and their presentations to users. Hence, these ones must be selected and adapted according to not only the user's profile but also his context. In this paper, we present a new context-aware adaptation architecture based on Web Services, named CA-WIS. Our proposal aims users to interact with web services that correspond to their needs and their contexts

Video spatio-temporal filtering based on cameras and target objects trajectories - Videosurveillance forensic framework

International audienceThis paper presents our work about assisting video-surveillance agents in the search for particular video scenes of interest in transit network. This work has been developed based on requirements defined within different projects with the French National Police in a forensic goal. The video-surveillance agent inputs a query in the form of a hybrid trajectory (date, time, locations expressed with regards to different reference systems) and potentially some visual descriptions of the scene. The query processing starts with the interpretation of the hybrid trajectory and continues with a selection of a set of cameras likely to have filmed the spatial trajectory. The main contributions of this paper are: (1) a definition of the hybrid trajectory query concept, trajectory that is constituted of geometrical and symbolic segments represented with regards to different reference systems (e.g., Geodesic system, road network), (2) a spatio-temporal filtering framework based on a spatio-temporal modeling of the transit network and associated cameras

Recherche d'extraits vidéos par reconstitution des trajectoires de caméras mobiles à partir d'un modèle spatio-temporel-Application à la vidéosurveillance

National audienceLe domaine d’application de ces travaux relève de l’aide aux opérateurs humains de vidéosurveillance dans l’analyse manuelle d’extraits vidéos particuliers (e.g., recherche individu, objet perdu) via la sélection automatique d’un ensemble de caméras susceptibles d’avoir filmé une scène recherchée et l’identification des séquences vidéos correspondant à chaque caméra. Cette sélection s’appuie sur un modèle de données dont la contribution consiste à rendre disponibles des données de calcul de la géométrie du champ de vue des caméras. Plutôt que de stocker cette géométrie en tant que telle et son évolution au cours du temps, celle-ci est calculée dynamiquement en fonction de caractéristiques temporelles. Nous proposons un opérateur de sélection de caméras basé sur des critères spatiotemporels de calcul des intersections entre, d’une part, un parcours donné (e.g., personne agressée), et, d’autre part, les prises de vues des caméras fixes et les trajectoires des caméras mobiles. Nous illustrons l’opérateur par des exemples

Detecting sociosemantic communities by applying social network analysis in tweets

International audienceVirtual social networks have led to a new way of communication that is different from the oral one, where the restriction of time and space generates new linguistic practices. Twitter, a medium for political and social discussion, can be analyzed to understand new ways of communication and to explore sociosemiotics aspects that come with the use of the hashtags and their relationship with other elements. This paper presents a quantitative study of tweets, around a fixed hashtag, in relation with other contents that users bring to connection. By calculating the frequency of terms, a table of nodes and edges is created to visualize tweets like graphs. Our study applies social network analysis that, going beyond mere topology, reveals relevant sociosemantic communities providing insights for the comparison of social and political movements

Mobile objects and sensors within a video surveillance system: Spatio-temporal model and queries

International audienceThe videos recorded by video surveillance systems represent a key element in a police inquiry. Based on a spatio-temporal query specified by a victim, (e.g., the trajectory of the victim before and after the aggression) the human operators select the cameras that could contain relevant information and analyse the corresponding video contents. This task becomes cumbersome because of the huge volume of video contents and the cameras' mobility. This paper presents an approach, which assists the operator in his task and reduces the research space. We propose to model the cameras' network (fixed and mobile cameras) on top of the city's transportation network. We consider the video surveillance system as a multilayer geographic information system, where the cameras are situated into a distinct layer, which is added on top of the other layers (e.g., roads, transport) and is related to them by the location. The model is implemented in a spatio-temporal database. Our final goal is that based on a spatio-temporal query to automatically extract the list of cameras (fixed and mobile) concerned by the query. We propose to include this automatically computed relative position of the cameras as an extension of the standard ISO 22311

From Tweet to Graph: Social Network Analysis for Semantic Information Extraction

International audienceThis paper represents a study along the cutting edge of the current analysis of online social network in relation with the contents communicated among users. Twitter data is carefully selected around a fixed hash-tag in order to study the specified content in relation with other contents that users bring to connection. A separate network of hash-tags related (in tweets) is constructed for different days; the networks are analyzed within advanced Gephi package, providing several measures -degree, betweenness centrality, communities, as well as the longest path, by which the evolution of communication around specified concepts is quantified. Our study is absolutely in the current trend of analysis of online social networks that, going beyond mere topology, reveals relevant linguistic and social categories and their dynamics

Vers une extraction contextuelle des métadonnées multimédias

International audienceLa diversité des contenus multimédias a engendré une diversité croissante des algorithmes d’indexation. L’exécution de tous les algorithmes dont on dispose sur tous les contenus multimédias disponibles surcharge le système et extrait des informations qui peuvent ne pas être utilisées. Dans ce papier nous proposons une technique d’indexation différée, distribuée et adaptative dans un système d’information multimédia distribué. Les contenus multimédias sont analysés en deux pas : au moment de l’acquisition des contenus par des algorithmes (implicites) qui extraient des métadonnées génériques (e.g., présence de personne) et au moment de la requête par des algorithmes (explicites)qui analysent les contenus pour extraire des informations plus poussés (e.g.,reconnaissance des personnes). La sélection des deux ensembles d’algorithmes (implicites et explicites) est réalisée en fonction des requêtes des utilisateurs et des performances des algorithmes dans différents contextes

Création et utilisation d'un résumé de métadonnées pour interroger efficacement des collections multimédias distribuées

National audienceActuellement, de nombreux contenus multimédias sont créés à partir de plusieurs sources et stockés dans des environnements distribués. Pour éviter de centraliser l'ensemble des métadonnées d'un système et répondre efficacement à une requête d'un utilisateur, nous proposons d'engendrer et d'utiliser un résumé de métadonnées. Ce dernier aura pour fonction de localiser certaines unités de stockage qui contiennent les données multimédias désirées. L'originalité de ce résumé réside en le fait qu'il soit construit automatiquement sur la base des métadonnées extraites durant l'indexation. Dans cet article, nous montrons comment construire un tel résumé et illustrons notre approche au moyen de technologies issues du Web Sémantique, telles que RDF et SPARQL pour représenter et interroger des métadonnées sémantiquement définies

Spatio-temporal metadata filtering and synchronising invideo surveillance

International audienceThis paper presents an ongoing work that aims at assisting videoprotection agents in the search for particular video scenes of interest in transit network. The video-protection agent inputs a query in the form of date, time, location and a visual description of the scene. The query processing starts by selecting a set of cameras likely to have filmed the scene followed by an analysis of the video content obtained from these cameras. The main contribution of this paper is the innovative framework that is composed of: (1) a spatiotemporal filtering method based on a spatio-temporal modeling of the transit network and associated cameras, and (2)a content-based retrieval based method on visual features. The presented filtering framework is to be tested on real data acquired within a French National project in partnership with the French Interior Ministry and the French National Police. The project aims at setting up public demonstrators that will be used by researchers and commercials from the video-protection community