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Avec la croissance de préoccupations concernant la sécurité du public et de la route, il est devenu crucial de mettre en place des systčmes de vidéosurveillance sophistiqués qui permettent de détecter et de localiser les situations potentiellement dangereuses. Dans ce travail, nous développons une approche automatique qui peut localiser avec précision et robustesse des objets mobiles dans des scčnes de surveillance qui se compose de deux parties principales: la détection et la localisation. Pour la détection, un algorithme de soustraction de fond est utilisé pour déterminer la présence ou l'absence d'un objet mobile. Pour la localisation, une nouvelle méthode utilise des modčles statistiques localisés basés sur le modčle de contour actif. Nous reformulons des énergies de région globales de maničre local ŕ l'aide de petites fenętres carrées centrées sur chaque point qui se trouve dans une mince bande entourant la courbe de niveau zéro. Aprčs avoir établi l'approche de base qui peut introduire des améliorations significatives dans la recherche de la localisation visuelle automatique, nous évoquons la possibilité d'utiliser une deuxičme camera pour obtenir la profondeur des objets.
