Évaluation des performances des SGBDOO : un modèle de simulation générique

20 pagesNational audienceLes performances des Systèmes de Gestion de Bases de Données Orientés Objets (SGBDOO) restent un problème d'actualité, à la fois pour les concepteurs et pour les utilisateurs. L'approche la plus répandue pour évaluer ces performances est l'expérimentation, qui consiste à mesurer directement les performances d'un système existant. Or, la simulation aléatoire à événements discrets présente divers avantages dans ce contexte (évaluation a priori, souplesse, faible coût...), mais reste très peu utilisée dans le domaine des bases de données orientées objet. L'objectif de cet article est de présenter un modèle de simulation générique, VOODB, permettant l'évaluation des performances de différents types de SGBDOO. Afin de valider cette approche, nous avons simulé le fonctionnement du SGBDOO O2 et du gestionnaire d'objets persistants Texas. Les résultats de simulation obtenus ont été comparés avec les performances des systèmes réels, mesurés par expérimentation dans les mêmes conditions, grâce au banc d'essais OCB. Les deux séries de résultats sont apparues cohérentes

Réalisation d’un outil de simulation visant l’amélioration de la perception de la scène dans un autobus/véhicule autonome.

Les véhicules intelligents constituent une technologie qui a évolué de façon notable au cours des dernières années. Concevoir un véhicule pleinement autonome signifie que ce véhicule n’aura pas besoin de l’aide de l’humain pour le conduire. Ceci n’est pas une tâche facile pour une machine qui n’a pas la capacité de raisonner en temps réel comme un humain. Pour atteindre ce but, il y a certains problèmes qu’il faut résoudre tout en minimisant le niveau de risque de collision afin d’apporter une réduction significative des accidents routiers. Mon travail propose une architecture qui vise la détection d'obstacles dans l’environnement immédiat de l’égo-véhicule. À partir d’images et de données LiDAR fournies par des capteurs tels qu’un LiDAR et une caméra vidéo, je procède à la détection et à l'estimation de la distance de ces objets en fusionnant l’ensemble des données. Dans une première étape, je travaille sur l'acquisition et le prétraitement de données en utilisant des banques de données telles que KITTI Datasets et Google WAYMO dont je parlerai plus tard dans le document. Par ailleurs, le simulateur CARLA sera utilisé pour la validation de notre architecture. Dans une deuxième étape, je travaille sur l’intelligence artificielle embarquée pour le développement et la simulation des fonctions de perception et de prise de décision à bord d’un autobus autonome, dans le cadre d’un projet de recherche conjoint avec la firme québécoise Novabus-Volvo. Ceci impliquera certaines techniques de l’apprentissage machine telles que des réseaux de neurones à convolution et des algorithmes de clustering, notamment pour améliorer la précision de l’estimation de la distance des objets dans le voisinage de l’égo-véhicule. Dans cette étape, je propose l'utilisation d'une architecture de réseaux de neurones profonds qui fait une segmentation par instance dans le but d'assigner les pixels de l'image correspondant à chaque objet détecté. Par la suite, l'algorithme de clustering hiérarchique sera appliqué aux données LiDAR aux pixels des objets détectés correspondants. Je montre par mes travaux que cette approche permet au système de détection d’obstacles de mieux estimer leur distance relative par rapport à l’égo-véhicule. Finalement, j’effectue la réalisation logicielle des outils mathématiques nécessaires afin de faire la simulation du système de détection d’obstacles basé sur les deux étapes précédentes. Cette réalisation logicielle a été intégrée au simulateur CARLA et les simulations ont été effectuées à ii l’aide des banques de données KITTI et Google-WAYMO. Il faut noter que les outils développés dans le cadre de ce projet peuvent également être intégrés à d'autres simulateurs.Abstract : The autonomous vehicle is a technology that has evolved significantly in recent years. Making a vehicle truly autonomous means that this vehicle will not need human assistance to make decisions in any situation, which is not an easy task for a machine since they have no reasoning abilities. To do this, there are problems that need to be addressed to get to the point of full autonomy with the lowest possible level of risk and therefore a significant reduction in road accidents. My work proposes an architecture to perform object detection from images and distance estimation of these objects by merging data provided by sensors such as LiDAR and the camera. In a first step, I work on the acquisition and the preprocessing of data using databases such as KITTI Datasets and Google WAYMO which we will discuss later in the document. The CARLA simulator will be another source of data that will be used for the validation of our architecture. In a second step, I work in on-board artificial intelligence for the development and simulation of perception and decision-making functions in an autonomous bus. Here will see some machine learning techniques such as convolutional neural networks and clustering algorithms to improve the accuracy of distance estimation. With these techniques we first assign to each detected object its corresponding pixels in the image by using a deep neural network architecture which makes an instance segmentation. Afterwards, the hierarchical clustering algorithm will be applied to the LiDAR 3D points corresponding to the pixels of the detected objects. This will allow the system to better estimate the distance. Finally, we implement the tool that will simulate the two previous steps. This implementation was made based on CARLA simulator and the KITTI and Google WAYMO databases. This tool gives the possibility of being integrated with other simulators in the future if needed

Recherche d'information dans les images de documents

L'image de document est un objet intelligible qui véhicule de l'information et qui est défini en fonction de son contenu. Cette thèse présente trois modèles de repérage d'information et de recherche d'images pertinentes à la requête d'un utilisateur. Le premier modèle de repérage des zones informationnelles est basé sur l'analyse multi échelle traduisant le contraste visuel des régions sombres par rapport au fond de l'image. Chaque région extraite est définie à partir de son contenu et ses caractéristiques statistiques et géométriques. L'algorithme de classification automatique est amélioré par l'application de règles de production déduites des formes des objets extraits. Une première évaluation de l'extraction du texte, des logos et des photographies sur les images de l'équipe Média Team de l'Université de Washington (UW-1) montre des résultats encourageants. Le deuxième modèle est basé sur le texte obtenu par Reconnaissance Optique de Caractères (OCR). Des erreurs-grammes et des règles de production modélisant les erreurs de reconnaissance de l'OCR sont utilisées pour l'extension des mots de la requête. Le modèle vectoriel est alors appliqué pour modéliser le texte OCR des images de documents et la requête pour la recherche d'information (RI). Un apprentissage sur les images Média Team (UW-2) et des tests sur un millier d'images Web ont validé cette approche. Les résultats obtenus indiquent une nette amélioration comparés aux méthodes standards comme le modèle vectoriel sans l'expansion de la requête et la méthode de recouvrement 3-grams. Pour les zones non textuelles, un troisième modèle vectoriel, basé sur les variations des paramètres de l'opérateur multi-échelle SKCS(Separable Kernel with Compact Support) et une combinaison de classifieurs et d'analyse de sous-espace en composantes principales MKL (Multi-espace Karhunen-Loeve) est appliqué sur une base d'apprentissage d'images de documents de Washington University et de pages Web. Les expériences ont montré une supériorité de l'interprétation et la puissance des vecteurs d'indexations déduits de la classification et représentant les zones non textuelles de l'image. Finalement, un système hybride d'indexation combinant les modèles textuels et non-textuels a été introduit pour répondre à des requêtes plus complexes portant sur des parties de l'image de documents telles un texte, une illustration, un logo ou un graphe. Les expériences ont montré la puissance d'interrogation par des mots ou des images requêtes et ont permis d'aboutir à des résultats encourageants dans la recherche d'images pertinentes qui surpassent ceux obtenus par les méthodes traditionnelles comme révèle une évaluation des rappels vs. précision conduite sur des requêtes portant sur des images de documents

SQL, NoSQL, NewSQL: stratégie de choix

Depuis les années 1980, les systèmes de gestion de bases de données relationnelles n'ont cessé de prendre de l'importance en regard des autres systèmes de gestion de données. Aujourd'hui, encore utilisés par la majorité des entreprises ils sont toujours appréciés pour leurs capacités à assurer une forte cohérence des données et garantir une fiabilité lors des transactions. Cependant, l'émergence des systèmes décisionnels et l'explosion des volumes de données à traiter ont conduit beaucoup de sociétés à dénormaliser leur modèle de données. Cette technique visant à regrouper l'information dans des agrégats a pour but d'optimiser les temps de réponses en rompant avec les trois formes normales si chères au SGBDR. Le Big data a conduit les grands acteurs de l'internet (Google, Facebook, et Amazon etc..) à développer puis adopter des technologies alternatives nommées NoSQL. Celles-ci leurs permettent de supporter une montée en charge horizontale tout en assurant une flexibilité du modèle de données. Dès lors, le NoSQL apparaît comme une solution à l'entreprise désirant gérer des montées en charges et des volumes importants. Cependant, cette technologie sacrifie à dessin la cohérence au bénéfice de la disponibilité. Dans ce modèle, les propriétés ACID sont souvent mises de côté pour la performance. En outre, la flexibilité offerte par le sans-schéma et l'abandon du SQL en font une technologie flexible et particulièrement appréciée des développeurs. Ils découvrent un SGBD où l'application devient maîtresse du schéma de la base de données. Plus d'interminables disputes avec un DBA qui impose un schéma non flexible de la base de données. La difficulté à gérer la faible cohérence des données pour les développeurs a conduit les grands ténors du web à développer le NewSQL. Ce nouveau SGBDR permet une scalabilité horizontale, une souplesse du schéma et une forte cohérence des données grâce à des transactions ACID. Le NewSQL est aussi jeune qu'il est plein de promesses. Il n'a pas le retour d'expérience des SGBDR et du NoSQL. Dans le document qui va suivre, sera cité les critères d'adoptions de chaque technologie. Ils seront mis ensemble à la fin dans un tableau de synthèse. Celui-ci pourra orienter la stratégie de choix d'une ou plusieurs d'entre elles

Conception d'une interface graphique pour la fabrication d'horaires d'équipages aériens

Nécessité d'une application multi-fenêtrée pour la gestion d'horaires aériens -- Le problème de la planification dans le domaine aérien -- Système de prise de décision -- Description de l'environnement de l'interface -- Organisation des données sur disque -- Possibilité de garder une trace des modifications -- Environnement et configuration -- Analyse opérationnelle de l'interface, organisation graphique et structuration de la mémoire -- Représentation graphique -- Implémentation : organisation et structuration de la mémoire -- Exemples réels et manipulation des données -- Filtrage et contrôle du contenu des fenêtres -- Résolution des conflits des mises en places internes

Construction et utilisation de bloqueurs pour l'accélération des requêtes de visibilité

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal