Conception d`un système de vidéosurveillance
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1. 31 Cone MSO eee E E ao 32 6541 5717974 2101217 7000020201000722 E I E EE 33 RS E 34 Conception d un syst me de vid osurveillance pour l IMT Centrale Marseille Table des Figures Figure 1 Figure 2 Figure 3 Figure 4 Figure 5 Figure 6 Figure 7 Figure 8 Figure 9 Figure 10 Figure 11 Figure 12 Figure 13 Figure 14 Figure 15 Figure 16 Figure 17 Figure 18 Figure 19 Figure 20 Figure 21 Tableau QQOOOCP a a 6 Die mine FAST UUS VSTE 2423250200462004 se aan co 8 DS SN EE niee E EEO a aa E arni 11 Prix total de 25 Came AS a E EEEE 14 Plan de l IMT Emplacements des cam ras 0000650000955600999099u092090885 49004406082094 15 La cam ra MV BlueLynx install e dans une salle de l Equerre 18 Confirmation de connexion la cam ra IP 19 Le r pertoire contenant les programmes test flash mvstest 20 Ex cution du programme test MVSerVer_NCW ses 20 Certaines des librairies que contient la cam ra cccccccccccccccciiicccccccccrriieeeas 21 Traitement d image ErOSTON Se dede an a aid 27 Traitement d image dilatation 5 1 desiimsnsse anse camsenase cens TE ROESER TEE 23 Traitement d image rosion puis dilatation eesesssseoeeeesssssssseeerssssssseceeesssssssseeeeees 23 ASS de d 23 ASS 8 83 214 S P P E EE E 101049 12. Conception d un syst me de vid osurveillance intelligente pour l IMT Conception d un syst me de vid osurveillance pour l IMT Centrale Marseille Remerciements Nous tenons tout d abord remercier M Ali Khalighi notre tuteur de Projet Transverse qui nous a accompagn pendant toute la dur e de notre travail Gr ce ses conseils aussi bien en mati re de gestion de projet que sur les domaines techniques abord s nous avons pu avancer efficacement sur le projet Il a galement su nous soutenir lors des diff rentes phases du projet Nous souhaitons galement remercier M Pag et toute l quipe du CRI pour leur disponibilit et leur aide pr cieuse Nous remercions galement deux personnes de l entreprise Matrix Vision M Hanu pour le support technique qu il nous a fourni ainsi que M Bonmart pour nous avoir propos une offre de cam ra dans nos moyens financiers Enfin nous adressons nos sinc res remerciements M Derrode notre client pour l int r t qu il nous a port lors de ce projet et la confiance qu il nous a accord e pour le r aliser Conception d un syst me de vid osurveillance pour l IMT C Centrale Marseille SOMMAIRE REMELCIEMENTS 4224404080002206 AE E AREN AMAS R E E RAMADA E E EE TEE 2 SAS a 200 3 Table d s D FU D PT aE EESE Ei 4 BL 0 00076 D CU CD PR ED 5 I Pr sentation du sujet 6 I 1 Contexte global du Projet ancre cerner essieu 6 I 2 Interpr tat
3. de mise en uvre du syst me sur le site de l IMT En ce qui concerne les diff rents autres crit res nous avons opt au vu des caract ristiques techniques des cam ras qui embarquent un microprocesseur pour les solutions permettant de r duire le co t du projet Ainsi nous avons choisi de filmer en noir et blanc et d clairer les sc nes nocturnes plut t que de consid rer des cam ras qui filmeraient aussi en infrarouge De fa on plus pr cise les cam ras retenues sont les mod les de la gamme BlueLynx r alis es par Matrix Vision une soci t allemande poss dant une fili re fran aise Ces cam ras pr sentent l avantage d int grer de base le n cessaire afin d implanter un programme en C ou C dessus permettant le traitement des images Apr s consultation avec le Centre des Ressources Informatiques de l cole 1l nous est apparu que la meilleure solution pour r aliser le r seau qui relierait ces cam ras au centre de s curit est de cr er un sous r seau virtuel s curis et totalement ind pendant du reste du r seau de l cole bien qu il utilise les m mes installations IV 2 Prise en main de la cam ra MV BlueLynx MatrixVision La cam ra se pr sente comme un bloc disposant pour ce qui est des protocoles de communication d un port s rie et d un port Ethernet 18 Conception d un syst me de vid osurveillance pour l IMT C Centrale Marseille Dans un premier temps 1l nous a fallu
4. entre autres et le probl me de son adaptation aux cam ras module de traitement embarqu reste entier Ensuite il reste tout le reste de l organisme de notre solution concevoir m me si nous avons d j tudi les questions du positionnement des cam ras du c blage r aliser pour les faire marcher et de la signalisation au niveau du poste de s curit rien n a t pr cis ment d fini et m dit Le d veloppement de la structure globale am nera sans doute d autres probl mes ou r glages sur lesquels se pencher par exemple le seuillage risque fort de se baser sur des caract ristiques diff rentes entre les cam ras int rieures et ext rieures Il faudrait d finir les zones masquer pour des raisons l gales sur toutes les cam ras ext rieures ce qui ne pourra tre fait qu apr s installation De m me il faudrait tudier linstallation actuelle du poste de s curit pour en d duire une nouvelle interface humain machine soit en adaptant l existant soit en en recr ant une de toutes pi ces 31 Conception d un syst me de vid osurveillance pour l IMT C Centrale Marseille Conclusion Tout d abord concernant le rendu du projet nous pouvons tre contents des r ussites que nous avons apport es la demande du client En effet ce dernier nous avait demand d imaginer un r seau de cam ras ce qui est chose faite Nous avons aussi estim le coup de l installation et avons tudi l
5. le socle n cessaire l laboration du GANTT Conception d un syst me de vid osurveillance pour l IMT Centrale Marseille I 2 Elaboration du GANTT Le diagramme GANTT est un outil de gestion de projet qui permet de visualiser dans le temps les diff rentes t ches du projet Cela permet de planifier le projet et par cons quent de donner une dynamique au projet Pour repr senter ce GANTT nous avons utilis le logiciel GANTT Project 1 phase d but Mai jusqu fin Juin 2009 La figure 3 gauche repr sente le GANTT correspondant la premi re phase du projet 2 phase d but Septembre 2009 jusqu mi Avril 2010 04 16 Malheureusement certains probl mes sont apparus pendant le projet ce qui nous a retard En effet nous n avons pas r ussi faire fonctionner la cam ra que nous avions achet e C est pourquoi nous avons tabli un nouveau diagramme GANTT qui correspond mieux l tat r el d avancement du projet ainsi que de la dur e de travail que nous avons accord e chacune des t ches La figure 3 droite repr sente le GANTT correspondant cette deuxi me phase du projet 10 Conception d un syst me de vid osurveillance pour l IMT emo ewean remiron ___ d cembre 2009 feezno Jane pres 2010 Jon sbhhkkbhkkkkkhhekBhEBk ER pe hoppet u G project gt DB Instalation des cam ras Choix des emplacements Choix des types de cam ras Etude du d bit admis
6. probl matique La probl matique de ce projet est de concevoir un syst me de vid osurveillance intelligente pour surveiller les locaux de l IMT Institut M diterran en de Technologie Pour mieux comprendre les enjeux de ce projet nous avons r alis un sch ma QQOQCP donn ci dessous POURQUOI Qui pour qui Ecole Centrale Meilleure fiabilit du Marseille syst me de surveillance Agents de surveillance Faciliter le travail des de l IMT agents de surveillance uoi avec quoi st l am ras n cessai O1 ave O1 Syst me de Cam ras necessaires vid osurveillance pour un traitement de intelligente l image Terrain qui est Dans le futur l Ecole aujourd hui propri t de Centrale devrait investir IMT tous les locaux de l IMT Comment Programme informatique de traitement des images visant reconnaitre une situation anormale Intrusion et avertir les agents de s curit Figure 1 Tableau QQOQCP Conception d un syst me de vid osurveillance pour l IMT C Centrale Marseille Dans un premier temps nous allons donc choisir le syst me de cam ras utiliser pour le projet le nombre de cam ras ainsi que leurs positions Ensuite il s agira de concevoir un programme de traitement des images visant reconna tre une situation anormale intrusion et avertir les agents de s curit I 3 Objectifs du projet Apr s une documentation g n rale sur le sujet de la v
7. si on veut utiliser les vid os des fins juridiques des normes techniques suppl mentaires sur la r solution et la fr quence des images sont demand es IIL3 Deux solutions possibles le traitement centralis ou le traitement embarqu des images Suite notre tude pr liminaire du probl me et notre travail de veille technologique nous avons d gag deux solutions qui nous permettent de r aliser les exigences du client le traitement centralis des images ou le traitement embarqu Ces deux solutions se situent des niveaux budg taires tr s diff rents puisque la derni re n cessite l acquisition de cam ras tr s particuli res et relativement co teuses alors que l autre se contente de cam ras de surveillance standard Le traitement embarqu des images pr sente n anmoins certains avantages suppl mentaires notamment en ce qui concerne la facilit de mise en place du syst me et plus particuli rement la mise en place du r seau qui v hicule les flux audiovisuels En effet elle est tr s simple mettre en place en partant du r seau informatique actuel de l cole et elle ne n cessite que quelques modifications Le traitement centralis des images quant lui n cessite une installation plus complexe savoir l installation de nombreux c bles sur l ensemble du site de l cole Cette installation tant rendue d autant plus difficile que le site de l IMT n tant pas la propri t exclusiv
8. t ches du projet nous avons utilis la fonction ressources humaines du logiciel GANTT Project Voici l affectation des t ches chaque membre du groupe d apr s le GANTT pr c dent S bastien Angot Choix des types de cam ras Estimation du co t de l installation Capture vid o de sc nes tests Prise en main du logiciel int gr la cam ra Godefroy Brisebarre Choix des types de cam ras Etude du d bit admissible Capture vid o de sc nes tests Ecriture de l algorithme criture du programme en langage C Charlotte Cadoret Choix des emplacements Etude du d bit admissible Capture vid o de sc nes tests Ecriture de l algorithme Tests interm diaires du programme Marc Navatier Etude des traitements d images avec MATLAB Prise en main du logiciel int gr la cam ra David Nicolet Dit F lix Choix des emplacements Etude des traitements d images avec MATLAB criture de l algorithme Choix du langage logiciel criture du programme en langage C Tests du programme sous MATLAB Damien Pineau Etude des traitements d images avec MATLAB Ecriture du l algorithme Choix du langage logiciel Ecriture du programme en langage C Impl mentation du programme sous MATLAB Tests du programme sous MATLAB 12 Conception d un syst me de vid osurveillance pour l IMT C Centrale Marseille II 4 Fonctionnement durant le proj
9. 0109 23 laec D AR NES El LE E E EE AMECA E E E 26 Image apr s seuillage et rosion ss 26 Image apr s seuillage rosion et dilatation 24 D tection et mise en valeur de mouvement ss 28 Courbes de diff rences entre images bloc par bloc ccciicccccccciciiiccccccccrriiaaaa 29 Reglage da seuil de d SCOR ms eo Le 29 4 Conception d un syst me de vid osurveillance pour l IMT C Centrale Marseille Introduction Dans le cadre des Projets Transverses nous avons choisi de nous int resser au traitement d image appliqu la vid osurveillance La surveillance qui tait autrefois accomplie uniquement par des agents de s curit a vu arriver la technologie comme une r volution Alarmes vid osurveillance permettent aux agents d tre plus efficaces car ils visualisent directement de leur poste de s curit tous les points cl des locaux surveiller Pourtant l homme reste imparfait En effet qui pourrait rester devant des crans de surveillance sans aucune faille C est impossible C est l qu appara t la vid osurveillance intelligente elle permet d aider les agents dans leur travail Le programme peut d tecter une intrusion tout moment et en avertir l agent qui prendra les mesures n cessaires La surveillance en est rendue bien plus efficace et moins contraignante pour les agents Dans notre projet transverse nous nous sommes pench s sur la conception d un syst me de
10. 2375 465 50 2840 50 0 4m vis de blocage MV DC2425 BL Alimentation 24 Volts pour BlueLYNX type 175 25 4375 857 50 5232 50 2XX et sup rieur Figure 4 Prix total de 25 cam ras Le projet ne comportant pas de r alisation concr te dudit r seau nous ne sommes pas en mesure de fournir certains devis car 1l faudrait pour cela r aliser un appel d offre notamment dans le cas d installation de c bles et prises r seau et d alimentation Nous devons donc ajouter les co ts d installation de nouvelles prises r seau proches des cam ras que nous estimons suite une analyse de diff rents devis fournis par le CRI de l ordre de la dizaine de milliers d euros toutes taxes comprises Nous aurons galement besoin de caches de protection pour les cam ras ext rieures mais galement de prises d alimentation et de supports de fixation pour les nouveaux emplacements de cam ras Nous pouvons donc estimer le co t total de l installation aux alentours des 60 000 euros Ce budget pourrait n anmoins tre revu la baisse en n gociant les prix au vu de la quantit de produits et services demand s ainsi qu en faisant Jouer la concurrence 14 Conception d un syst me de vid osurveillance pour l IMT Centrale Marseille I Etude pr liminaire de l organisation globale de la vid osurveillance III 1 Plan de localisation des cam ras Pour choisir la localisation des cam ras sur le sit
11. 55 amp amp ImSes gt data j ImSeg gt Colonnes 255 amp amp ImSes gt data j ImSeg gt Colonnes 1 255 amp amp ImSeg gt data j 1 255 amp amp ImSes gt data j 255 amp amp ImSeg gt data j 1 255 amp amp ImSesg gt data ImSeg gt Colonnes 1 255 amp amp ImSes gt data j ImSeg gt Colonnes 255 amp amp 34 Conception d un syst me de vid osurveillance pour l IMT Centrale Marseille ImSeg gt data j ImSeg gt Colonnes 1 255 ImEro gt data 255 else ImEro gt data 0 J CE R 306 36 a a d PHASE 4 DILATATION DE L IMAGE SEGMENTEE 4 CAE d ARS o l eol dle a cria si ode AS SAS Dc ce le siel oe Meric f struct Image ImDil AllocImage ImSeg gt Lignes ImSeg gt Colonnes 0 int k for k ImEro gt Colonnes 1 k lt ImEro gt Lignes 2 ImEro gt Colonnes k if ImEro gt data k ImEro gt Colonnes 1 255 ll ImEro gt data k ImEro gt Colonnes 255 Il ImEro gt data k ImEro gt Colonnes 255 ll ImEro gt data k 1 255 ll ImEro gt data k 255 ImEro gt data k 1 255 Il ImEro gt data k ImEro gt Colonnes 1 255 Il ImEro gt data k ImEro gt Colonnes 255 Il ImEro gt data k ImEro gt Colonnes 1 255 ImDil gt data k 255 else ImDil gt data k 0 CS E i PHASE 5 ENREG DE L IMAGE SEGMENTEE EE 0 R E R R RR 31 f WritePGM ImSeg NomImSeg Resultat de Seg WritePGM ImEro NomImEro Resul
12. SCILAB ou LABVIEW D un point de vue l gislatif le traitement des images la source permet d liminer plus simplement et plus efficacement les images prises par les cam ras de zones que l on ne peut filmer puisque cette application d un masque est propre chaque cam ra Nous avons pr sent ces deux solutions notre client et notre tuteur cole Leurs conseils nous ont orient s vers le choix de la solution o le traitement des images est r alis sur la cam ra Nous allons par la suite d velopper plus pr cis ment cette solution retenue Enfin les diff rentes solutions envisag es ne diff raient pas exclusivement sur ces points mais aussi sur d autres tels que le fait de filmer en couleur ou non le fait de filmer en infrarouge la nuit ou d clairer la sc ne Cependant ces autres points n engendrent pas de diff rences consid rables dans la solution finale c est pourquoi on ne s attardera pas dessus 17 Conception d un syst me de vid osurveillance pour l IMT Centrale Marseille IV Pr sentation de la solution retenue et prise en main du mat riel IV 1 Solution utilisant le syst me de traitement embarqu Bien que cette solution soit la plus co teuse nous avons choisi celle ci car elle nous permet de traiter plus efficacement les images notamment puisqu on vite l apparition de bruit d au transport de l information Le point qui est majoritairement l origine de cette d cision reste la simplicit
13. age dont le seuil est fix par l humain En effet il existe des variations pouvant survenir entre deux images prises par une cam ra qu il n est pas souhaitable de signaler cas de la pluie du vent dans les feuillages d arbres etc Il est bon de r gler ce seuil de fa on n gliger ces variations mais il ne faut pas que ce soit en d pit de la d tection de r elles anomalies On rencontre aussi une limite de rapidit de notre programme Le calcul se fait sur un certain nombre de blocs qui fractionnent l image L id al est de travailler en segmentant l image en un nombre important de blocs pour affiner la d tection spatiale Cependant pass un certain nombre de blocs le calcul est trop cons quent et le traitement en temps r el n est plus possible Enfin tel qu il est con u notre programme ne peut pas tre mis en place sur une cam ra mouvante il d tecterait des variations sur toute l image constamment 30 Conception d un syst me de vid osurveillance pour l IMT C Centrale Marseille VI Perspectives d am lioration structure globale Nous sommes parvenus sur toute la dur e de ce projet d velopper ce qui repr sente le c ur de l installation que nous avons imagin e le programme de traitement de vid o Il est fonctionnel et r pond au cahier des charges que nous nous tions donn quant son fonctionnement th orique Toutefois il est encore perfectible gestion de climats extr mes d velopper
14. apr s un entretien t l phonique et quelques changes crits notre contact nous a propos un exemplaire d occasion ayant servi pour des d monstrations client et en parfait tat de marche pour la somme de 500 euros HT ce qui rentre bien plus dans les contraintes du budget Des discussions ont eues lieu en ce qui concerne les accessoires fournis avec la cam ra un starter kit tant vendu 100 euros HT au lieu de 890 avec un exemplaire neuf de la cam ra nous aurait convenu Mais cette r duction ne peut s appliquer l achat d un exemplaire d occasion Nous avons r ussi faire descendre le prix 150 euros HT au lieu de 890 Cela nous fait un budget total de 650 euros HT certes plus lev que les cr dits allou s mais le manque perdre par rapport au prix d un mat riel neuf est plus qu av r 13 Conception d un syst me de vid osurveillance pour l IMT C 7 Centrale Marseille D autre part voici une estimation du budget total n cessaire l installation d un syst me de vid osurveillance op rationnel utilisant des cam ras intelligentes comprenant un syst me de traitement embarqu Les prix fournis pour les cam ras ainsi que leurs accessoires par la soci t Matrix Vision sont les suivants mvBlueLYNX 400GX Cam ra CMOS 640x480 cpu 200Mhz 32MB 1120 25 29750 5851 35581 RAM 32MB Flash out VGA video Objectif monture C 16mm F1 4 capteur jusqu au 2 3 pouce MOD 95 25
15. aspect juridique Il nous tait aussi demand d crire un programme de reconnaissance de sc nes suspectes Nous avons r ussi crire un programme qui traite un flux vid o et qui rempli cette t che Cependant il ne constitue que le c ur puisqu il aurait fallu l implanter sur les cam ras Ce n est pas faute d avoir essay pourtant nous avons command une cam ra avec un syst me d exploitation int gr afin d impl menter le programme dans la cam ra tout ce que nous avons r ussi faire fut de recevoir le flux vid o de cette cam ra dans une r solution inexploitable C est pourquoi nous nous sommes rabattus sur une webcam ce qui est certes moins contraignant mais le r sultat est quand m me au rendez vous La plupart des objectifs ont t atteints le plus gros chec restant l impossibilit de faire quelque chose de la cam ra mv BlueLynx D autre part concernant le travail en quipe c est dans une bonne ambiance que nous avons travaill ensemble Chacun effectuait le travail qui lui tait attribu de mani re efficace personne ne marchait sur les plates bandes d un autre et l ensemble des choses faire tait couvert par l quipe Malgr la difficult se mettre la t che chaque semaine la motivation des uns for ait la motivation des autres C est pourquoi chaque membre de l quipe est sorti grandi de cette exp rience En effet chacun d entre nous a appris travailler en quipe ce qui signifie att
16. d o surveillance intelligente Informatique temps r el robotique et automatique Ecole Nationale des Mines Paris 2007 191p e Conte Donatello Detection tracking and behaviour analysis of moving people in intelligent video surveillance systems Informatique Institut national des sciences appliqu es Lyon 2006 98p Lois Vigineo Vigineo solutions de vid o surveillance amp s curit l gislation en ligne disponible sur http www vigineo fr loi_du_21_janvier 1995_relative_a_la_securite html http www vigineo fr decret_du_17_octobre_1996_relatif_a_la _videosurveillance html Normes techniques Vigineo Vigineo solutions de vid o surveillance amp s curit l gislation en ligne disponible sur http www vigineo fr arrete_du _26_septembre_2006_normes_video surveillance html http www vigineo fr decret_du_3_aout_2007_normes_videosurveillance html Manuel Matrix Vision BlueLynx acc s n cessitant la cr ation gratuite d un compte d utilisateur Manuel http www matrix vision com manuals mvBlueLYNX Guide pour la cr ation de programmes de traitement http www matrix vision com manuals mvBlueLYNX ProgrammingOwnApplications_page_copying_progs html Pro grammingOwnApplications_section_copying_progs Exemples d applications http www matrix vision com manuals mvBlueLYNX dateien mvslib ExampleApplications_ page 0 html Nous n avons pas eu besoin d utiliser nos recherches sur les brevets car les t
17. e de l cole il est n cessaire pour effectuer les travaux d installation d obtenir l aval de nombreux responsables Sur le plan technique la diff rence majeure entre les deux solutions est la localisation physique du syst me de traitement des images et de d tection de mouvement C est cette diff rence qui engendre les variations de co t et de facilit d installation entre les deux solutions envisag es En effet soit le syst me re oit toutes les images et les traite au poste de s curit ce qui pourrait poser des probl mes d engorgement de r seau si ce dernier est utilis pour transporter les 16 Conception d un syst me de vid osurveillance pour l IMT C Centrale Marseille informations soit 1l effectue le traitement au niveau de chaque cam ra qui embarque alors un processeur n cessaire pour effectuer le traitement des images la source et ainsi n envoie la totalit des informations recueillies par la cam ra qu en cas d anomalie pour une utilisation plus conome quant au d bit d information disponible sur un r seau Une autre diff rence provient du fait que la r alisation du traitement des images sur les cam ras implique de ne pas utiliser des programmes qu on ne peut pas implanter sur celles ci ce qui a pour cons quence essentielle que notre programme de traitement doit tre crit en langage C ou C et n cessiter peu voire pas d appels des programmes de calcul tels que MATLAB
18. e de l IMT nous avons pris rendez vous avec les agents de s curit du site pour comprendre quels sont les r els besoins en mati re de vid osurveillance En effet il s av re que des cam ras suppl mentaires notamment pr s du foyer des l ves seraient utiles Nous avons donc labor un plan de localisation des cam ras dans l optique du nouveau syst me de vid osurveillance Plan de l IMT Figure 5 Plan de l IMT Emplacements des cam ras Les toiles correspondent aux cam ras que l on souhaite mettre en place On visualise galement les champs des diff rentes cam ras 15 Conception d un syst me de vid osurveillance pour l IMT C Centrale Marseille III 2 Aspects juridiques de la vid osurveillance Le cadre juridique de la vid osurveillance est tr s pr cis de par le fait que la libert des personnes film es est engag e La surveillance des voies publiques est strictement interdite de m me que la surveillance des zones priv es d autrui Il est donc n cessaire d adapter les champs des cam ras de fa on ce qu aucune de ces zones ne soit dans le champ Se pose ensuite le probl me de l enregistrement des images recueillies Si on choisit de ne pas conserver les donn es recueillies conform ment aux statuts de l Ecole Centrale Marseille aucune autorisation autre n est demand e Au contraire si on souhaite enregistrer les vid os une autorisation de la CNIL est n cessaire De plus
19. et Pour faire fonctionner la cam ra nous avions besoin d un ordinateur sous Linux L cole nous a pr t un ordinateur portable pour la dur e du projet l usage des membres du groupe qui travaillaient prendre en main la cam ra MV Blue Lynx Pour faire le point sur le projet nous avions rendez vous chaque semaine avec notre tuteur M Ali Khalighi Cela nous permettait de rendre compte de l avancement de chacune des t ches et d identifier rapidement les probl mes auxquels pouvait tre confront chaque membre D autre part nous avons eu des r unions r guli res avec le client destin es nous orienter selon les besoins du projet ILS Budget L cole a allou 500 euros chaque groupe de projet transverse pour des achats n cessaires l avancement du projet Notre projet tant bas sur l tude et le d veloppement d un r seau de vid osurveillance intelligente les d penses n cessaires se limitent l achat d une cam ra intelligente elle aussi comprenant un syst me de traitement embarqu capable d tre l h te d un programme de d tection d velopp par nos soins Dans ce cadre nous avons pris contact avec la soci t Matrix Vision qui nous a propos des cam ras dont le premier prix s l ve 1190 euros HT ce qui reste plus abordable que ce que proposent d autres entreprises Nous avons donc n goci avec l entreprise pour obtenir une solution dans nos moyens Ainsi
20. h ses notamment celle qui traite de la conception et mise en uvre d algorithmes de vision temps r el pour la vid osurveillance intelligente nous a fourni la plupart de nos informations 33 Conception d un syst me de vid osurveillance pour l IMT Centrale Marseille Annexes Programme principal de traitement en langage C include lt stdio h gt include lt stdlib h gt include Image h include diff h int main char NomimOrig 100 image pgm char NomimkReff 100 ref pgm char NomImSeg 100 seg pgm char NomImEro 100 ero pgm char NomImDil 100 dil pgm u PS ER Ae Sie ae PEAR sie AS aie Sie Se PS Sie Sle ae AIS es PHASE 1 LECTURE de l IMAGE ORIGINALE PE RER St HE ARS TE E A T ER SOS OO PS AO OO B ER T E 3 f struct Image ImOrig ReadPGM NomimOrig struct Image ImRef ReadPGM NomImRef JE ical de e ARR AE aie elc A aje ele ele de aje sde ale Sle afe RER EE em ae oe Se Se e ole cle SK S PHASE 2 SEGMENTATION PAR DIFFERENCE AE SE PR ARR ARR A scale cie RS cfe eje 34 ale R scale eade aeole moe R Jest secl mestc E f struct Image ImSeg diff ImOrig ImRef 6 RSR RS a A A A f PHASE 3 EROSION J T aa a Se a a ole Sle Se struct Image ImEro AllocImage ImSeg gt Lignes ImSeg gt Colonnes 0 int j for J 2 ImSeg gt Colonnes 2 j lt ImSeg gt Lignes 2 ImSeg gt Colonnes 1 J if ImSes gt data j ImSeg gt Colonnes 1 2
21. id osurveillance intelligente et notamment la d tection de sc ne d intrusion nous nous sommes rendu compte qu il serait probablement difficile dans le temps qui nous est imparti de faire un catalogue des sc nes possibles et de les int grer au programme de d tection Cette partie rel ve d un travail de sociologie Nous allons donc en premier lieu nous concentrer sur le choix du syst me de cam ras utiliser pour le projet de vid osurveillance de IMT en se basant notamment sur le retour d exp rience des agents de s curit du site Ensuite nous devrons explorer les diff rents traitements d images connus pour la d tection des mouvements Enfin nous nous appliquerons concevoir un programme de traitement d images dans le but d effectuer cette d tection de mouvement sur des flux vid o Conception d un syst me de vid osurveillance pour l IMT Centrale Marseille II Organisation du projet IL1 Synth se des outils de gestion de projet Pour cerner la probl matique du projet nous avons d abord labor un sch ma QQOQCP Cela nous a aid comprendre les enjeux de cette probl matique tant sur les points techniques traiter que les utilisateurs du syst me Le QQOQCP est donn ci dessus dans la partie Interpr tation de la probl matique Pour d finir toutes les fonctions constructives de notre syst me de vid osurveillance intelligente partir des fonctions de service que doit produire le syst me
22. il y a eu d tection d un mouvement Pour ce faire chaque image a t segment e en 64 blocs Images prises toutes les 2 secondes Figure 19 D tection et mise en valeur de mouvement Pour chaque bloc on obtient une valeur comme d crit dans le prototypage sous MATLAB Ces valeurs permettent de d terminer le niveau de r f rence partir duquel on d tecte un mouvement significatif Au cours du temps ces valeurs forment des courbes qui permettent de distinguer les mouvements Pour l exemple le premier graphique ci dessous contient seulement 5 courbes e le niveau de r f rence en vert e 4 courbes repr sentant les valeurs des 4 blocs et donc une zone 28 Conception d un syst me de vid osurveillance pour l IMT N Rdp UL f RTE 2 Z 4 5 6 Figure 20 Courbes de diff rences entre images bloc par bloc S1 la courbe est au dessus du niveau alors il y a d tection de mouvement dans une zone Pour fixer on effectue un test en filmant une zone o il n y a pas de mouvement comme la zone centrale de la prochaine image qui compte 65 courbes donc pour un traitement avec 64 blocs LE PN R S 10 75 2 Figure 21 R glage du seuil de d tection Conception d un syst me de vid osurveillance pour l IMT C 7 Centrale Marseille On remarque 3 zones la derni re tant seulement un essai pour voir si le seuil est adapt La pre
23. ion de la probl matique 6 l3 Objectifs du DO anne sonne de at ei 7 I Organisation du projet 8 I 1 Synth se des outils de gestion de projet I 2 laboration du GANTT ccccccccccccccccccccccscccccecsccsecsccscceccecsecsacsanaenens 10 IL3 Organisation de l quipe projet 12 II 4 Fonctionnement durant le projet 13 UWS Budo ER E 0002002400209004 04 5200900900000900 DNA 13 IN tude pr liminaire de l organisation globale de la vid osurveillance 15 III 1 Plan de localisation des cam ras 15 ITI 2 Aspects juridiques de la vid o surveillance 16 IT3 Deux solutions possibles le traitement centralis ou le traitement embarqu LES USE EU AA e E E 101007004 220 L H0E AA0A0E 1010901 000207 16 IV Pr sentation de la solution retenue et prise en main du mat riel 18 IV 1 Solution utilisant le traitement d images embarqu 18 IV 2 Prise en main de la cam ra MV BlueLynx Matrix Vision 18 V R alisation du programme de traitement d images 22 Vide AONE Tete NU a done es ee ee 22 V 2 Programmation du programme en langage CC 22 V 3 Prototypage sous MATLAB cccicccciccccicccccccccccccccccccceccscccccaeaeea 24 V 4 Tests et pr sentation des r sultats obtenus 25 V 5 Limites de notre programme 30 VI Perspectives d am liorations
24. lash 5 Tlash mwst images E eh d CES T TA pg Qi La i La M D MEE PEN Image cd flashi myst Tlash mystest myserver ne EX ARine Dininin T1 T LD T1 TA pgm ES L a at port 1090 Terminal telnet 80x24 EYSETrYET NEV i mageseryYer BYServer BYSErTYET new Figure 9 Ex cution du programme test mvserver_new Conception d un syst me de vid osurveillance pour l IMT 20 ER Centrale Marseille Nous avons galement rep r dans l arborescence le r pertoire intitul ftp qui correspond bien s r au serveur ftp int gr la cam ra La cam ra contient un certain nombre de librairies de programmation dont le d tail des fonctions a t difficile obtenir du fait d un manuel d utilisation tr s peu clair et de difficult s de communication avec les contacts que nous avons au sein de Matrix Vision le constructeur du mod le AAA Terminal telnet 80x24 Libyl ocr so LibTreatments Sc Libyl base so Libyl ocr s0 35 Libavblacquire libyl base so 5 Libavblacquire so Libyl slice so Libvl device so Libyl slice Libpgserver so Libyvl device so 5 libpgserver so Libvooi avi Libyl display so Libvooi aoni Libpng so Libvl display so 5 Libpng s0o 2 Libvooi loi lLibyl file so lLibvoo loi Libvl file so s Libthread db 50 lLibyooi poi Libthread db so libwyl ipl so Libyooi_ poi libyl autotrace libwyl ipl so 5 Libyl autotrace Figure 10 Cer
25. ment implant directement au niveau de la cam ra FT13 Centraliser l information e On doit pouvoir v hiculer des informations mais nous ne sommes pas en mesure de mettre en place un r seau de c bles cet effet On lui pr f rera le r seau Internet de l cole On doit donc pouvoir rep rer les cam ras par adresse IP On d cide donc de choisir pour remplir la fonction de service FS1 une cam ra rep rable par IP quip e d un module de traitement d image interne et de connectique de mise en r seau Ethernet capable d acqu rir un flux vid o noir et blanc VGA le mod le retenu compte tenu des prix et de l utilisation faite pour r aliser un prototype sera BlueLYNX 400 GX du constructeur Matrix Vision FS2 Avertir l agent FT21 Signaler l anomalie L alerte doit tre au moins sonore c est la seule restriction On peut donc utiliser n importe quel syst me d alerte FT22 Afficher les images e On doit pouvoir amener les images non compress es par r seau dans le local de s curit Il faut y trouver un ordinateur reli au r seau de l cole ce qui existe peut tre d j mais n est pas difficile mettre en place La r alisation de la Fonction de Service 2 n impliquera que des modifications superficielles de l installation du local de s curit Il faudra consulter les agents Ces deux outils de gestion de projet nous ont permis de diviser le projet en plusieurs phases Ce travail repr sente
26. mi re zone du graphique est due la webcam qui effectue un r glage automatique afin d am liorer le contraste de l image La deuxi me zone est celle qui permet d valuer le niveau de d tection Les courbes ne sont pas nulles cause du bruit d l acquisition par la webcam du flux vid o Il convient donc de choisir un niveau sup rieur ce bruit Cependant il faut tenir compte d autres facteurs Le mouvement d arbres peut tre limin en choisissant une limite plus importante mais cela peut nuire la d tection d autres anomalies Cette limite tout comme le masque est une solution envisageable pour supprimer les d tections qui ne sont pas significatives V 5 Limites de notre programme Notre programme n est qu une bauche pr sentant des carts vis vis des objectifs sous de nombreux aspects Tout d abord on a de grandes limites de compatibilit Comme cela a t dit pr c demment notre concept de traitement de la vid o pour d tecter des anomalies ne se mat rialise pour l instant qu travers un programme r alis sous MATLAB logiciel lourd et licenci mais surtout vraisemblablement non installable sur une cam ra module informatique telle que les mod les BlueLynx de Matrix Vision Une autre limite est la courante latitude de mise au point c est dire l quilibre acceptable entre la sensibilit et l intelligence du syst me de d tection On a vu que la d tection commence par une tape de seuill
27. n compare ensuite cette valeur un niveau fix manuellement si la valeur est au dessus de ce niveau on affiche la sous image de la mani re expliqu e ci apr s dans le cas contraire on ne fait rien Ce seuil doit tre d termin chaque nouvel emplacement en lan ant le programme lorsqu il n y a pas de mouvement Dans ce prototypage l ouverture de l image n est pas utilis e car elle n est pas n cessaire En effet les pixels limin s par l rosion n ont maintenant plus d importance si on choisit un seuil adapt De plus en n utilisant pas ces outils le temps de calcul du traitement s en trouve diminu Pour mettre en vidence les sous images sujettes un mouvement on affiche en sortie une image en couleur en RGB Les sous images sans mouvement notable restent en noir et blanc et les autres ont pour valeur sur les canaux G et B la valeur du niveau de gris et deviennent sur le canal R le compl mentaire du bloc Ainsi les parties blanches de la sous image apparaitront en bleu et les parties noires en rouge sur l image finale Cette action d bute dans le Block processing 2 ou Highlight qui se trouve en annexe Ainsi en affinant assez la division en sous images on peut obtenir une zone pr cise o le mouvement a eu lieu cependant le temps de calcul augmente aussi Une autre fonction situ e au d but du prototype permet de ne pas traiter une zone de l image afin de respecter certains aspects juridiques o
28. nous avons r dig un diagramme FAST Functional Analysis S ystem Technic pr sent ci dessous FAST FS1 D tecter FT11 Acqu rir les l anomalie images FT12 Traiter les images FT13 Centraliser l info FS2 Avertir FT21 Signaler l agent l anomalie FT22 Afficher les lt Syst me images li es d affichage Figure 2 Diagramme FAST du syst me L gende FS Fonction de service FT Fonction technique D tail des fonctions techniques Choix des solutions techniques Conception d un syst me de vid osurveillance pour l IMT C 7 Centrale Marseille FS1 D tecter l anomalie FT11 Acqu rir les images On a besoin d une fr quence d acquisition sup rieure 5 Hz mais pas n cessairement d atteindre une valeur tr s lev e On a besoin d une certaine r solution d image le standard VGA 640x480 suffit e On n a pas besoin d une image en couleur FT12 Traiter les images On a besoin d un syst me informatique et d outils programmables de traitement du signal Un logiciel de traitement comme MATLAB pourrait suffire mais transmettre sans perte les donn es venant de 25 cam ras rendrait la fonction FT13 irr alisable par le r seau informatique de l cole qui est la seule solution technique utilisable pour nous e On doit donc r aliser le traitement d image avant l tape de transmission c est pourquoi le traitement est en FT12 et pas FT13 On utilise donc un module de traite
29. ous l avons fait s appelle l ouverture d une image Figure 13 Traitement d image rosion puis dilatation 23 Conception d un syst me de vid osurveillance pour l IMT C Centrale Marseille V 3 Prototypage sous MATLAB Sous MATLAB on cr e le programme sous forme de sch ma bloc avec des fonctions de transfert param tres r glables l aide de la toolbox Video and image processing Le prototype r alis est situ en annexe Pour s quencer les images 1l suffit de r gler le param tre de la fonction qui s quence les images sur la valeur souhait e Apr s plusieurs tests nous avons estim que 1 image sur 5 tait suffisant pour garder une certaine fluidit ce qui laisse au programme un peu moins de 0 2 sec pour traiter et afficher l image L image s lectionn e est compar e la pr c dente non trait e et mise en m moire Pour comparer les images on ne raisonne pas par pixel mais par zone Concr tement on s pare l image en sous images ou blocs par exemple l image fait 640x480 pixels on la divise en m x n images de 640 m x 480 n pixels m et n tant des param tres r glables Pour comparer les images on calcule la valeur absolue de la diff rence entre la valeur d un pixel de l image et celle du m me pixel de l image pr c dente puis on somme les diff rentes valeurs obtenues dans chaque bloc Cette op ration est effectu e dans le Block processing l en annexe O
30. pixel devient noir si au moins un pixel du filtre est noir Nous avons essay plusieurs filtres carr 3x3 croix 3x3 carr 5x5 Nous avons retenue la solution du carr 5x5 En effet le carr 3x3 n limine pas forc ment toutes les imperfections et la croix n a pas de grand int r t Ainsi on a toujours une image binaire o les pixels bruit s ont disparu Cependant les surfaces ont r tr ct1 22 Conception d un syst me de vid osurveillance pour l IMT Centrale Marseille n Image initiale Filtre Image obtenue par rosion en bleu Figure 11 Traitement d image rosion La quatri me tape consiste en une dilatation des surfaces pr c demment rod es Pour ce on applique un autre type de filtre Concr tement on consid re un ensemble de pixels le m me que celui du filtre et quand au moins un est blanc le pixel cl du centre devient blanc sur l image obtenue par dilatation Ainsi on obtient les m mes surfaces principales que l image apr s seuillage mais sans les imperfections On obtient au final une image noire et blanche o les pixels blancs traduisent un v nement inhabituel A OU d NO E OM CIILLLIT LUI mise TEED BE E SEE EN EE E WEE L H DOU D BB 1 2 A r n E H T TERRENT ONE mie Mi GO on Go A ur D CV ou a Jo Image initiale Filtre Image obtenue par dilatation en vert Figure 12 Traitement d image dilatation L action d roder puis de dilater une image comme n
31. ribuer les t ches en fonction des capacit s des membres de l quipe savoir o trouver l ventuelle aide la r alisation entretenir la relation avec le client et l ventuel interm diaire respecter les autres et savoir pardonner les ventuelles erreurs et ou moindre implication Nous serons coup s r confront s ces situations que ce soit dans notre carri re professionnelle dans notre entourage social ou dans le domaine familial Il nous reste beaucoup de choses apprendre dans le travail d quipe et cette premi re exp rience nous donne envie d approfondir En conclusion nous sommes devenus une quipe dans laquelle chacun a trouv sa place qui a fait ses preuves et qui finalement n a pas besoin d un ventuel chef si ce n est pour la forme officielle Nous esp rons que les prochaines quipes dont nous ferons partie seront comme celle du PT100 CRS si ce n est mieux 32 Conception d un syst me de vid osurveillance pour l IMT Centrale Marseille Bibliographie Livres e PITAS Ioannis Digital image processing algorithms Prentice Hall 1993 e C GONZALES Rafael WINTZ Paul Digital image processing Addison Wesley 1977 e LINGRAND Diane Introduction au traitement d images Vuibert 2008 e BRES St phane LEBOURGEOIS Frank JOLION Jean Michel Traitement et analyse des images num riques Herm s 2003 Th ses e Ghorayeb Hicham Conception et mise en uvre d algorithmes de vision temps r el pour la vi
32. sible Estimation du co t de l installation Etude des traitements d images E _ Recherche reconnaissance mouvement Etude des traitements d images avec Matlab Capture vid o de sc nes test L Mo 2 Elaboration du programme i Ecriture de l algorithme Choix du langage logiciel Prise en main du logiciel int gr la cam ra criture du programme en langage Tests interm diaires du programme Impl mentation du programme sous Matlab Tests du programme sous Matlab Pr paration de la revue de projet GANTT Ls P 16 mai 2009 i projecte Semaine 19 Semaine 20 Semaine 21 Semaine 22 Prise en main du projet Premi re r union avec le tuteur Cr ation d une liste de diffusion R daction d une grille de questions Recherche des plans du syst me de vid osurveillance actuel Recherches bibliographiques sur l aspect juridique Comparaison des diff rentes cam ras diponibl s l achat prix Pr paration de la revue de Es R daction du GANTT i l i Ce H R daction du power point de pr sentation i nt CE HH Elaboration du budg t pour la phase 2 u y i l _ EES E Figure 3 Diagrammes GANTT juin 2009 Semaine Z Conception d un syst me de vid osurveillance pour l IMT 11 Centrale Marseille II 3 Organisation de l quipe projet Pour r partir les membres du projet sur les diff rentes
33. taines des librairies que contient la cam ra C est ici que nous nous heurtons un mur apparemment infranchissable la documentation donne des explications bien trop sporadiques et incompr hensibles sur l utilisation des librairies et des fonctions qu elles contiennent dans le cadre de la r daction d un programme ce qui est frustrant car on a pu concevoir par ailleurs un programme traitant en direct les images provenant d une webcam On a d un c t les outils et de l autre c t l id e mais on n arrive pas l appliquer notre cas pr cis avec l aide de ces outils car on ne sait pas comment s en servir Les fonctions de traitement int gr es l appareil sont nombreuses et pr cises elles suffiraient r aliser en langage C un programme quivalent celui que l on a obtenu sous MATLAB bien que cela semble tr s fastidieux 21 Conception d un syst me de vid osurveillance pour l IMT C Centrale Marseille V R alisation du programme de traitement d images V 1 Algorithme retenu Les cam ras g n rent un flux vid o en noir et blanc Pour traiter le flux vid o l algorithme devra comporter les points suivants s quencer le flux vid o en images comparer les images une image de r f rence d tecter les ventuelles anomalies signaler mettre en vidence ces anomalies Pour crire ce programme nous avons d prendre des images tests certaines d internet d autres de vid os que nous avons to
34. tat de Ero WritePGM ImDil NomImDil Resultat de Dil Lib ration de la m moire LibereImage ImOrig LibereImage ImSeg LibereImage ImEro return J 35 Conception d un syst me de vid osurveillance pour l IMT C Centrale Marseille Prototypage sous MATLAB 1 Sch ma bloc Block p Processing blanc png Image From File To Video Display Block processing Z Product Block Processing1 Delay HF Basic Sta wideo1 I I 1 RGB24_540x4280 n B to input intensity From Video Device courbes 36 Conception d un syst me de vid osurveillance pour l IMT 2 Contenu du Block processing 1 SAD Wal Template 3 Contenu du Block Highlight processing 2 Bitwise Logical Operator Sw Conception d un syst me de vid osurveillance pour l IMT C Centrale Marseille 37
35. u d liminer des zones o le traitement n est pas n cessaire comme le mouvement d arbres Pour ce faire on applique un masque en multipliant le flux vid o re u par une matrice binaire compos e de O ou de 1 Ainsi les zones ne pas traiter deviendront noires et donc aucune anomalie ne sera d tect e Ce masque d pend videmment de l emplacement de la cam ra 24 Conception d un syst me de vid osurveillance pour l IMT Centrale Marseille V 4 Tests et pr sentation des r sultats e Pour le programme en C nous avons pris une image de r f rence Figure 14 Image de r f rence puis nous avons pris une autre image de la vid o avec un intrus dessus Figure 15 Image traiter 25 Conception d un syst me de vid osurveillance pour l IMT On effectue la diff rence et on effectue un seuillage pour obtenir une image en noir et blanc Figure 16 Image apr s seuillage Apr s l rosion Figure 17 Image apr s seuillage et rosion 26 Conception d un syst me de vid osurveillance pour l IMT Centrale Marseille Apr s la dilatation Figure 18 Image apr s seuillage rosion et dilatation 27 Conception d un syst me de vid osurveillance pour l IMT Centrale Marseille e Prototype sous MATLAB Toutes ces images ne sont qu une repr sentation de la vid o en sortie mise sous forme de s quence d image Les zones en couleur indiquent les endroits o
36. urn es d autres d une webcam Nous avons crit un programme en C puis un en MATLAB V 2 Programmation en langage C On consid re une image de r f rence et une image dite test diff rente a priori de l image de r f rence La premi re phase du programme consiste en une simple diff rence entre les deux images alors consid r es comme des matrices de dimensions 640x480 r solution de l image de la cam ra dont chacune des valeurs correspond un niveau de gris moyenne des trois valeurs RGB le 0 correspond au noir et le 255 au blanc En prenant la valeur absolue on obtient alors une matrice valeurs comprises entre 0 et 255 La deuxi me phase du programme consiste en un seuillage de cette matrice de diff rence On fixe un seuil Toutes les valeurs au dessous de ce seuil passent O et toutes celles au dessus passent 255 On obtient alors une matrice avec comme valeurs soit O soit 255 c est une image binaire en noir et blanc Dans cette image on a encore des pixels bruit s qui apparaissent en blanc La troisi me tape du programme consiste en une rosion de l image obtenue par seuillage Pour ce on applique un filtre sur toute la matrice Un filtre est un ensemble de pixels chaque endroit o le filtre passe on regarde la valeur de chacun des pixels du filtre Si tous les pixels du filtre sont blancs le pixel cl celui du centre dans notre cas devient blanc sur l image rod e Dans le cas contraire ce
37. utiliser le protocole filaire s rie pour initialiser la cam ra et lui attribuer une adresse IP fixe 10 228 0 29 dans le r seau local des ports Ethernet pour ordinateurs portables de l Equerre Ensuite via une connexion internet et l utilitaire de lignes de commande UNIX Telnet nous avons pu communiquer avec la cam ra et commencer explorer les dossiers qu elle contient AALA Terminal telnet 80x24 Figure 7 Confirmation de connexion la cam ra IP Nous y avons trouv certains programmes de test d j compil s mvstest qui ont pour but de montrer comment la cam ra peut envoyer des informations sur internet en les rendant disponibles sur le port 10 000 de son adresse IP protocole http 19 Conception d un syst me de vid osurveillance pour l IMT AAA mesir ls flash mwstest hist lst image4 pam image pgm image3 pgm Aa E ls D mage 1Ma se pg Linuxrc TI NUXTFC ff ls flash tr T Ti PETEN DO T TA ll LD T T1 LI IO on JA Em DO en Ta ma TA Terminal telnet 80x24 inageservyer da 7 d d J j BYSErTVYErT NEW IRAFESErTEr Le li RYSErTYET NEW ERA Centrale Marseille gyrstest avstest Figure 8 Le r pertoire contenant les programmes test flash mvstest Par exemple le programme mvserv envoie une image noire en jpeg 64x480 l url http 10 228 0 29 10000 i DEM Linuxrc Linuxrc s f
38. vid osurveillance intelligente pour l IMT Institut M diterran en de Technologie dont fait partie l Ecole Centrale Marseille Nous avons d valuer les besoins du site en termes de nombre de cam ras et d emplacements de celles ci Ensuite nous avons cr un programme de traitement d image visant d tecter une anomalie et en informer l agent de surveillance Notre syst me de vid osurveillance assurera une meilleure efficacit que le syst me actuel et un plus grand confort pour les agents de surveillance Conception d un syst me de vid osurveillance pour l IMT Centrale Marseille I Pr sentation du sujet I 1 Contexte global du projet L cole Centrale Marseille est situ e sur le technop le de Ch teau Gombert Cette cole d ing nieurs est galement un centre de recherche de haut niveau par cons quent elle poss de dans ses locaux du mat riel de haute technologie et donc tr s on reux Il existe galement toute une aile de l cole d di e aux ressources informatiques qui pourrait faire l objet de convoitise il y a de nombreux ordinateurs De plus le campus est un espace grand et ouvert sur l espace public Toute personne peut entrer l int rieur du campus pied sans aucun contr le Il est donc n cessaire d quiper l tablissement d un syst me de vid osurveillance efficace pour pr server les personnes appartenant l tablissement ainsi que les locaux I 2 Interpr tation de la
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