CE22 - Transports et mobilités, constructions dans les territoires urbains et péri-urbains 2022

Prédiction en ligne de la dynamique des foules avec des modèles orientés données – OLICOW

Résumé de soumission

OLICOW vise à améliorer significativement les capacités d'analyse et de prévision du comportement des foules dans les lieux publics. L'observation et la simulation des foules ont été traitées séparément par différentes communautés. Les tentatives pour les coupler sont récentes et hors ligne jusqu'à présent, et ne sont pas encore opérationnelles pour des systèmes de foules réalistes. OLICOW propose une nouvelle génération de modèles de simulation de foule basés sur les données, ouvrant de nouvelles possibilités d'assimilation des observations en temps réel. En plus des cameras, nous nous appuierons sur plusieurs familles de nouveaux capteurs en étudiant jusqu'à quel point le caractère privé des données peut être préservé face aux algorithmes capables
d'exploiter des corrélations complexes dans des données multi-modales. Des avancées permettront d'utiliser plus aisément des capteurs innovants tout en traitant un sujet qui soulève beaucoup de questionnement de la part du public.

Coordination du projet

Emanuel Aldea (Université Paris-Saclay)

L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.

Partenariat

SATIE Université Paris-Saclay
Inria Rennes - Bretagne Atlantique Centre de Recherche Inria Rennes - Bretagne Atlantique
Université de Lille

Aide de l'ANR 524 066 euros
Début et durée du projet scientifique : - 48 Mois

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