AmnAI — Détection de vol à l'étalage

Un pipeline comportemental : détection des personnes, suivi avec un identifiant stable, extraction de la pose, calcul de features de mouvement et de gestes, puis classification par une règle heuristique ou un LSTM bidirectionnel avec attention.

1. 01Modules séparés[config.py, *.py]

   detector, tracker, behavior_analyzer, behavior_classifier et utilitaires ; configuration centralisée pour basculer entre heuristique et LSTM.

2. 02Entraînement[train_model.py]

   Script d’entraînement sur deux dossiers de vidéos (vol / normal) qui extrait des séquences de features puis entraîne le LSTM.

3. 03Diagnostic[demo.py, visualize_features.py]

   Scripts de démonstration, de visualisation des features et de vérification de l’installation.

• Aucune métrique publiée : le rapport donne des fourchettes (80–92 % pour le LSTM) sur des vidéos simulées, sans protocole ni jeu de test versionné.
• Pas de jeu de données réel de vidéosurveillance ; usage réel non testé.