Construction et reconnaissance de vues panoramiques pour la localisation dans un environnement inconnu

Modélisation de l'environnement -- Relocalisation dans l'environnement -- Détection d'intersections -- Positionnement de notre projet -- Détection et modélisation d'une intersection -- Définition d'une intersection -- Modèle topologique d'une intersection -- Détection du contour du sol -- Construction du modèle topologique -- Reconnaissance d'intersecions -- Modèle panoramique d'une intersection -- Reconnaissance neuronale -- Expérimentations

Un réseau de neurones à décharges pour la reconnaissance de processus spatio-temporels

Traitement des processus dynamiques non stationnaires dans les réseaux de neurones -- Traitement de l'information dans les systèmes nerveux biologiques -- Modèle du réseau de neurones à décharges -- Modèle du neuronne -- Architecture et apprentissage -- Activité d'auto-organisation -- Application à la reconnaisance des chiffres bruités -- Réseau avec mécanisme de > avec récompense -- Traitement des séquences temporelles et détection de mouvement -- Traitement des séquences temporelles -- Détection de mouvement -- Prototype pour un système d'identification du locuteur à l'aide du réseau proposé -- Analyse de la parole par modulation d'amplitude dans le système auditif -- Système d'identification du locuteur -- Traitement des enveloppes par le réseau proposé -- Identification du locuteur basée sur les paramètres de sortie du réseau proposé

Fusion d'images optique et radar à haute résolution pour la mise à jour de bases de données cartographiques

Cette thèse se situe dans le cadre de l'interprétation d'images satellite à haute résolution, et concerne plus spécifiquement la mise à jour de bases de données cartographiques grâce à des images optique et radar à haute résolution. Cette étude présente une chaîne de traitement générique pour la création ou la mise à jour de bases de données représentant les routes ou les bâtiments en milieu urbain. En fonction des données disponibles, différents scénarios sont envisagés. Le traitement est effectué en deux étapes. D'abord nous cherchons les objets qui doivent être retirés de la base de données. La seconde étape consiste à rechercher dans les images de nouveaux objets à ajouter dans la base de données. Pour réaliser ces deux étapes, des descripteurs sont construits dans le but de caractériser les objets d'intérêt dans les images d'entrée. L'inclusion ou élimination des objets dans la base de données est basée sur un score obtenu après fusion des descripteurs dans le cadre de la théorie de Dempster-Shafer. Les résultats présentés dans cette thèse illustrent l'intérêt d'une fusion multi-capteurs. De plus l'intégration aisée de nouveaux descripteurs permet à la chaîne d'être améliorable et adaptable à d'autres objets. ABSTRACT : This work takes place in the framework of high resolution remote sensing image analysis. It focuses on the issue of cartographic database creation or updating with optical and SAR images. The goal of this work is to build a generic processing chain to update or create a cartographic database representing roads and buildings in built-up areas. According to available data, various scenarios are foreseen. The proposed processing chain is composed of two steps. First, if a database is available, the presence of each database object is checked in the images. The second step consist of looking for new objects that should be included in the database. To determine if an object should be present in the updated database, relevant features are extracted from images in the neighborhood of the considered object. Those features are based on caracteristics of roads and buildings in SAR and optical images. The object removal/inclusion in the DB is based on a score obtained by the fusion of features in the framework of the Dempster-Shafer evidence theory. Results highlight the interest of multi sensor fusion. Moreover the chosen framework allows the easy integration of new features in the processing chai

L'AIS : une donnée pour l'analyse des activités en mer

4 pages, session "Mer et littoral"International audienceCette contribution présente des éléments méthodologiques pour la description des activités humaines en mer dans une perspective d'aide à la gestion. Différentes procédures, combinant l'exploitation de bases de données spatio-temporelles issue de données AIS archivées à des analyses spatiales au sein d'un SIG, sont testées afin de caractériser le transport maritime en Mer d'Iroise (Bretagne, France) sur les plans spatiaux, temporels et quantitatifs au cours d'une année

Vers une classification du domaine perceptuel en éducation préprimaire : proposition d'un construit théorique

Cette thèse s'inscrit dans une recherche de qualité de l'intervention éducative au tout début du parcours scolaire. Elle traite des activités d'apprentissage qui mobilisent les capacités perceptives des jeunes apprenants de 3 à 5 ans en se centrant, plus particulièrement, sur celles qu'il conviendrait de proposer pour favoriser leur développement cognitif dans le cadre de l'éducation préprimaire. De telles activités ont été populaires dans les années 60 et 70, puis elles ont fait l'objet de controverses dans la décade suivante; au Québec, elles ont même été rejetées en bloc au niveau ministériel (Bouchard, 1980). Toutefois, qu'on le veuille ou non, ce type d'activités perdurent en éducation sous des formes très peu actualisées et sans qu'un rationnel consistant n'ait été présenté à leur appui (Giroux et Forget, 2001a). Ainsi, faute d'études critiques qui aborderaient les capacités perceptives de manière différenciée et qui chercheraient à mettre en valeur le caractère multidimensionnel de la perception et à identifier des activités pertinentes à privilégier, l'éducation préprimaire se prive d'activités d'apprentissage qui, tant en pratique qu'en théorie, rejoint les jeunes enfants de 3 à 5 ans dans leur façon d'apprendre, d'interpréter et de comprendre le monde. C'est pourquoi cette étude a été réalisée de manière à mieux délimiter et définir le domaine perceptuel du point de vue de l'éducation préprimaire. Elle inclut : 1) la réalisation d'une synthèse d'éléments théoriques fondamentaux du domaine de la perception et du développement cognitif de l'enfant; 2) l'identification de critères de classification des capacités perceptives et la proposition d'une nouvelle structure classificatoire; 3) l'identification de champs d'habiletés du domaine perceptuel à promouvoir dans le but de favoriser le développement cognitif des jeunes apprenants de 3 à 5 ans et de les préparer aux apprentissages formels en langue, en lecture et en mathématiques, notamment. Pour y arriver, une démarche méthodologique précise et rigoureuse a été utilisée, qui intègre l'approche combinée conceptuelle/empirique de Kenneth Bailey (1994) en matière de classification, s'inspire de l'anasynthèse de Renald Legendre (1993) et utilise le logiciel Alceste de traitement statistique de données textuelles. L'ensemble de la démarche générale d'investigation est opérationnalisée et organisée à partir de ce qui est appelé le cycle de modélisation conceptuelle. La démarche de modélisation de cette étude repose sur l'analyse de trois corpus majeurs. Le Corpus 1 concerne l'analyse d'éléments théoriques fondamentaux du domaine de la perception et du développement cognitif de l'enfant dans le but de définir les paramètres d'une nouvelle structure classificatoire du domaine perceptuel. Le Corpus 2 permet d'ajuster la proposition du nouveau construit théorique à partir de l'analyse des classifications publiées à ce jour qui touchent au domaine de la perception. Le Corpus 3 a pour objet de valider la structure classificatoire proposée, à partir des résultats d'études empiriques récentes menées dans le contexte de l'éducation préprimaire. Cette étude a ainsi permis d'identifier trois champs d'habiletés du domaine perceptuel à promouvoir en éducation préprimaire relatifs au développement de la catégorisation chez l'enfant, du langage et de l'apprentissage de la lecture, et de la cognition mathématique. Ces champs d'habiletés correspondent globalement au niveau 1 et au niveau 2 de la structure classificatoire. Le niveau 1 concerne essentiellement le développement d'un ensemble de capacités de regroupement d'objets, comme les capacités d'apparier, de trier, d'assortir, de sérier ou d'ordonnancer; il permet d'orienter l'élaboration d'activités d'apprentissage qui visent le développement d'habiletés cognitives générales qui ne sont pas spécifiquement liées à l'un ou l'autre des domaines d'apprentissages scolaires formels. Le niveau 2 intègre des capacités de dénomination et d'estimation; il permet d'orienter l'élaboration d'activités d'apprentissage qui visent le développement d'habiletés spécifiques en langue, en lecture et en mathématiques principalement. La structure classificatoire proposée tient compte de l'ensemble des principaux fondements théoriques de la perception. Elle devrait permettre d'orienter la formulation de propositions pédagogiques différenciées, en fonction des catégories et des niveaux considérés. Au terme de cette recherche, il est suggéré que le construit proposé serve de fondement à une classification du domaine perceptuel en éducation préprimaire.\ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : perception, développement cognitif, classification, capacité perceptive, éducation préprimaire

Analyse sémantique d'un trafic routier dans un contexte de vidéo-surveillance

Les problématiques de sécurité, ainsi que le coût de moins en moins élevé des caméras numériques, amènent aujourd'hui à un développement rapide des systèmes de vidéosurveillance. Devant le nombre croissant de caméras et l'impossibilité de placer un opérateur humain devant chacune d'elles, il est nécessaire de mettre en oeuvre des outils d'analyse capables d'identifier des évènements spécifiques. Le travail présenté dans cette thèse s'inscrit dans le cadre d'une collaboration entre le Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI) et la société Adacis. L'objectif consiste à concevoir un système complet de vidéo-surveillance destiné à l'analyse automatique de scènes autoroutières et la détection d'incidents. Le système doit être autonome, le moins supervisé possible et doit fournir une détection en temps réel d'un évènement.Pour parvenir à cet objectif, l'approche utilisée se décompose en plusieurs étapes. Une étape d'analyse de bas-niveau, telle que l'estimation et la détection des régions en mouvement, une identification des caractéristiques d'un niveau sémantique plus élevé, telles que l'extraction des objets et la trajectoire des objets, et l'identification d'évènements ou de comportements particuliers, tel que le non respect des règles de sécurité. Les techniques employées s'appuient sur des modèles statistiques permettant de prendre en compte les incertitudes sur les mesures et observations (bruits d'acquisition, données manquantes, ...).Ainsi, la détection des régions en mouvement s'effectue au travers la modélisation de la couleur de l'arrière-plan. Le modèle statistique utilisé est un modèle de mélange de lois, permettant de caractériser la multi-modalité des valeurs prises par les pixels. L'estimation du flot optique, de la différence de gradient et la détection d'ombres et de reflets sont employées pour confirmer ou infirmer le résultat de la segmentation.L'étape de suivi repose sur un filtrage prédictif basé sur un modèle de mouvement à vitesse constante. Le cas particulier du filtrage de Kalman (filtrage tout gaussien) est employé, permettant de fournir une estimation a priori de la position des objets en se basant sur le modèle de mouvement prédéfini.L'étape d'analyse de comportement est constituée de deux approches : la première consiste à exploiter les informations obtenues dans les étapes précédentes de l'analyse. Autrement dit, il s'agit d'extraire et d'analyser chaque objet afin d'en étudier son comportement. La seconde étape consiste à détecter les évènements à travers une coupe du volume 2d+t de la vidéo. Les cartes spatio-temporelles obtenues sont utilisées pour estimer les statistiques du trafic, ainsi que pour détecter des évènements telles que l'arrêt des véhicules.Pour aider à la segmentation et au suivi des objets, un modèle de la structure de la scène et de ses caractéristiques est proposé. Ce modèle est construit à l'aide d'une étape d'apprentissage durant laquelle aucune intervention de l'utilisateur n'est requise. La construction du modèle s'effectue à travers l'analyse d'une séquence d'entraînement durant laquelle les contours de l'arrière-plan et les trajectoires typiques des véhicules sont estimés. Ces informations sont ensuite combinées pour fournit une estimation du point de fuite, les délimitations des voies de circulation et une approximation des lignes de profondeur dans l'image. En parallèle, un modèle statistique du sens de direction du trafic est proposé. La modélisation de données orientées nécessite l'utilisation de lois de distributions particulières, due à la nature périodique de la donnée. Un mélange de lois de type von-Mises est utilisée pour caractériser le sens de direction du trafic.Automatic traffic monitoring plays an important role in traffic surveillance. Video cameras are relatively inexpensive surveillance tools, but necessitate robust, efficient and automated video analysis algorithms. The loss of information caused by the formation of images under perspective projection made the automatic task of detection and tracking vehicles a very challenging problem, but essential to extract a semantic interpretation of vehicles behaviors. The work proposed in this thesis comes from a collaboration between the LaBRI (Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique) and the company Adacis. The aim is to elaborate a complete video-surveillance system designed for automatic incident detection.To reach this objective, traffic scene analysis proceeds from low-level processing to high-level descriptions of the traffic, which can be in a wide variety of type: vehicles entering or exiting the scene, vehicles collisions, vehicles' speed that are too fast or too low, stopped vehicles or objects obstructing part of the road... A large number of road traffic monitoring systems are based on background subtraction techniques to segment the regions of interest of the image. Resulted regions are then tracked and trajectories are used to extract a semantic interpretation of the vehicles behaviors.The motion detection is based on a statistical model of background color. The model used is a mixture model of probabilistic laws, which allows to characterize multimodal distributions for each pixel. Estimation of optical flow, a gradient difference estimation and shadow and highlight detection are used to confirm or invalidate the segmentation results.The tracking process is based on a predictive filter using a motion model with constant velocity. A simple Kalman filter is employed, which allow to predict state of objets based on a \textit{a priori} information from the motion model.The behavior analysis step contains two approaches : the first one consists in exploiting information from low-level and mid-level analysis. Objects and their trajectories are analysed and used to extract abnormal behavior. The second approach consists in analysing a spatio-temporal slice in the 3D video volume. The extracted maps are used to estimate statistics about traffic and are used to detect abnormal behavior such as stopped vehicules or wrong way drivers.In order to help the segmentaion and the tracking processes, a structure model of the scene is proposed. This model is constructed using an unsupervised learning step. During this learning step, gradient information from the background image and typical trajectories of vehicles are estimated. The results are combined to estimate the vanishing point of the scene, the lanes boundaries and a rough depth estimation is performed. In parallel, a statistical model of the trafic flow direction is proposed. To deal with periodic data, a von-Mises mixture model is used to characterize the traffic flow direction.BORDEAUX1-Bib.electronique (335229901) / SudocSudocFranceF