La généralisation des cameras de vidéo surveillance rend impossible l'analyse par les humains des flux vidéo issus de ces cameras. La problématique consiste à détecter des événements inhabituels (rares) et/ou à interroger une base de données vidéo dans le but de retrouver une situation spécifique (une personne ou un événement).

En ce qui concerne les événements rares, plusieurs types de traitements sont déjà proposés dans la littérature, la plupart supposant connu le type d'objet ou d'événement à détecter. D'autres approches tentent d'apprendre ce qui se passe habituellement et ensuite signaler les événements sortant de l’ordinaire.

La méthode développée dans le cadre de cette thèse se situe dans la deuxième catégorie. Nous nous intéressons surtout aux trajectoires des objets et aux méthodes de classification des trajectoires. Les critères de classification des trajectoires (vitesse, orientation, direction,
etc.) doivent être facilement modifiables.

Dans un deuxième temps, les trajectoires, ainsi que des caractéristiques liées aux objets eux-mêmes seront sauvegardées et indexées, dans le but de pouvoir les retrouver facilement et rapidement à travers des requêtes.