L'équipement moderne de vidéosurveillance n'est pas capable de déceler 
une activité menaçante dans une zone très peuplée, avant l incident ou 
l'attaque. Plus encore, le système est sujet à l'erreur humaine à cause 
des opérateurs chargés de surveiller pendant de longues heures les 
vidéos en temps réel, ou de les analyser après coup.
Le projet 
ADABTS («Automatic 
detection of abnormal behaviour and threats in crowded spaces»), financé
 par l'UE, a conçu un système automatisé de détection qui représente une
 solution plus efficace, plus exacte et plus économique que la 
surveillance par l'homme.
L'équipe a commencé par créer des modèles pour divers types de 
menaces et des comportements anormaux dans un aéroport, un stade ou en 
centre ville. Elle a ensuite conçu des techniques pour détecter ces 
signes de comportement inhabituel dans les données de surveillance audio
 et vidéo.
Actuellement, les systèmes de surveillance sont incapables de faire 
la différence entre un comportement normal et un comportement 
inhabituel, potentiellement menaçant, au niveau d'une foule.
Les chercheurs ont mis au point et testé des méthodes d'inférence et
 de traitement des données de capteurs audio et vidéo, capables de 
surveiller sur le long terme l'emplacement et le comportement de gens à 
proximité d'un évènement sonore tel que des coups de feu, des bris de 
glace, des cris et des chants offensants.
Les capteurs, les algorithmes et l'interface utilisateur collaborent
 pour gérer les scènes surpeuplées problématiques, par exemple pour 
suivre le mouvement et la circulation de nombreuses personnes, et pour 
reconnaître des sons inhabituels et les catégoriser. Cette collaboration
 permettra de négliger automatiquement la majorité des enregistrements 
pour ne garder que les parties suspectes.
Le projet ADABTS aidera les acteurs de la sécurité dans leur lutte 
contre le crime, le terrorisme et les émeutes, à travers la détection et
 le signal rapides des menaces potentielles. Les citoyens européens se 
sentiront ainsi plus en sécurité dans les lieux publics.