Détection des conditions de visibilité et estimation de la distance de visibilité par vision embarquée

Dans cet article, nous présentons des méthodes de mesure de la visibilité atmosphérique à l'aide de caméras embarquées, dans le but de réaliser des aides à la conduite. Une analyse fonctionnelle des sources de perte de visibilité conduit à discerner différents types d'applications ainsi que des contraintes de choix et d'emplacement pour les capteurs. Une modélisation des effets du brouillard permet de définir différentes distances de visibilité et de construire les méthodes correspondantes de mesure en temps réel. Des résultats de mesure de visibilité sur images réelles permettent d'évaluer le travail réalisé

Vers un système de détection et caractérisation par caméra de conditions météo critiques pour la sécurité routière

La présence d'une distance de visibilité réduite sur un réseau routier (épais brouillard, pluie forte, etc.) affecte la sécurité de celui-ci. Nous avons conçu un système de bord de voies qui vise à détecter des situations critiques telles que le brouillard dense ou les fortes chutes de pluie à l'aide d'une caméra vidéo. Les différents traitements d'image sont présentés, en particulier l'estimation de la distance de visibilité, la détection de brouillard, ainsi que la détection de pluie. En se fondant sur les principes sous-jacents de ces algorithmes, une caméra est ensuite spécifiée pour répondre aux besoins exprimés par la norme NF P 99-320 sur la météorologie routière. Des résultats expérimentaux sont présentés ainsi que des perspectives de validation à plus grande échelle.The presence ofa reduced visibility distance on a road network (thick fog, heavy rain, etc.) affects its safety. We designed a roadside system on which aims to detect critical situations such as dense fog or heavy rain with a simple CCTV camera. Different image processing are presented, particularly the estimation of visibility distance, the detection of fog, and the detection of rain. Based on the principles underlying these algorithms, a camera is specified to meet the needs expressed by the standard NF P 99-320 on highway meteorology. Experimental results are presented as well as prospective validation at a bigger scale

Model Adaptation with Synthetic and Real Data for Semantic Dense Foggy Scene Understanding

This work addresses the problem of semantic scene understanding under dense fog. Although considerable progress has been made in semantic scene understanding, it is mainly related to clear-weather scenes. Extending recognition methods to adverse weather conditions such as fog is crucial for outdoor applications. In this paper, we propose a novel method, named Curriculum Model Adaptation (CMAda), which gradually adapts a semantic segmentation model from light synthetic fog to dense real fog in multiple steps, using both synthetic and real foggy data. In addition, we present three other main stand-alone contributions: 1) a novel method to add synthetic fog to real, clear-weather scenes using semantic input; 2) a new fog density estimator; 3) the Foggy Zurich dataset comprising $3808$ real foggy images, with pixel-level semantic annotations for $16$ images with dense fog. Our experiments show that 1) our fog simulation slightly outperforms a state-of-the-art competing simulation with respect to the task of semantic foggy scene understanding (SFSU); 2) CMAda improves the performance of state-of-the-art models for SFSU significantly by leveraging unlabeled real foggy data. The datasets and code are publicly available.Comment: final version, ECCV 201