A new detection algorithm for road marking lines

Dans le cadre de l'aide à la conduite automobile, nous proposons un nouvel algorithme qui permet d'extraire les lignes de marquages routiers à partir d'une caméra embarquée sur un véhicule. Nous avons conçu dans une première étape une méthode originale d'extraction des contours des marquages qui se base sur des critères photométriques et temporels. Dans une deuxième étape, nous avons utilisé l'algorithme de RANSAC pour mettre en correspondance les points de contours détectés avec un modèle prédéfini décrivant la courbure de la route. Les paramètres de cet algorithme ont été ajustés pour estimer d'une façon très précise les paramètres du modèle. À la fin de l'article, nous donnons des résultats expérimentaux obtenus sur des images réelles et les perspectives de notre étude

An Application of the Sequential Monte Carlo to Increase the Accuracy of Travel Time Estimation in Urban Areas

International audienceThis paper presents an application of the Sequential Monte Carlo that will help to increase the accuracy of travel time estimations in our historical data. Our estimation filter is based on the Monte Carlo Method and was modeled in such a way as to be applicable to our new kind of data in order to estimate travel time per section of road. We took into consideration the delay time while changing the sections to symbolize the delay due to traffic lights or crossroads. We worked on an urban zone of Rouen, a French city, to evaluate our application. In this application, information is collected from a specific GPS system that warns drivers of the location of both fixed and mobile speed radars. Unlike the classical GPS system, this system is characterized by the data flow frequency where the GPS data is received from the probe vehicles at one minute intervals. After receiving the data we apply the map matching method in order to correct the GPS errors. Also, our geo-referencing system has special features; each road or section of road is formed by nodes and segments, and the intersection between each section is called a PUMAS points. The PUMAS Points are GPS coordinate points on a digital map which can be propagated or moved without cost, providing total flexibility to mesh a city or rural area. Over all the performance of the filter estimator is around 85% if we set our threshold at 50%

Travel time estimation using cooperative probes vehicles

International audienceThis document presents an application using coop-ertive probes data based on real-world field testing to estimate travel time by applying adaptive Monte Carlo method and adaptive estimation from probes. The purpose is conducting the two methods to check which one gives better results in the context of database enrichment. Moreover the process should be run on the historical database and also it has to do real time computations. The innovative part of this work can be summed up in three sections. The first one is related to digital maping aspect, the second section is regarding the map-matching and GPS errors, and finally the adaptive estimation of travel time

Industrial Object Detection: Leveraging Synthetic Data for Training Deep Learning Models

International audienceThe increasing use of synthetic training data has emerged as a promising solution in various domains due to its ability to provide accurately labelled datasets at a lower cost compared to manually annotated real-world data. In this study, we investigate the use of synthetic data for training deep learning models in the field of industrial object recognition. Our goal is to evaluate the performance of different models trained with varying ratios of real and synthetic data, with the aim of identifying the optimal ratio that yields superior results. In addition, we investigate the impact of introducing randomization into the synthetic data on the overall performance of the trained models. The results of our research contribute to the understanding of the role of synthetic data in industrial object detection

Vers une découverte tactile de l'héritage culturel avec une segmentation multi-approche

International audienceThis paper presents a new way to access visual information inmuseums through tactile exploration, and related techniques to efficientlytransform visual data into tactile objects. Accessibility to cultural heritage andartworks for people with visual impairments requires the segmentation ofimages and paintings to extract and classify their contents into meaningfulelements which can then be presented through a tactile medium. In this paper,we investigate the feasibility and how to optimize the tactile discovery of animage. First, we study the emergence of image comprehension through tactilediscovery, using 3D-printed objects extracted from paintings. Later, we presenta dynamic Force Feedback Tablet (F2T) used to convey the 2D shape andtexture information of objects through haptic feedback. We then explore severalimage segmentation methods to automate the extraction of meaningful objectsfrom selected artworks, to be presented to visually impaired people through theF2T. Finally, we evaluate how to best combine the F2T’s haptic effects in orderto convey the extracted objects and features to the users, with the aim offacilitating the comprehension of the represented objects and their affordances.Ce papier présente une nouvelle façon d'accéder à l'information visuelle dans les musées à travers l'exploration tactile et les techniques relatives à la transformation efficace des données visuelles en objets tactiles. L'accessibilité à l'héritage culturel et aux œuvres d'art pour les personnes présentant des incapacités visuelles nécessite la segmentation des images et des peintures pour extraire et classifier leur contenu en éléments portant un sens qui peuvent être présentés tactilement. Dans ce papier, nous recherchons la faisabilité et l'optimisation d'une découverte tactile d'une image. Dans un premier temps, nous étudions l'émergence de la compréhension d'images par le toucher à l'aide d'objets imprimés en 3D extraits de peintures. Plus tard, nous présentons une tablette à retour de force dynamique (F2T) utilisée pour transmettre la forme 2D et la texture des objets grâce à la rétroaction haptique. Nous explorons ensuite plusieurs méthodes de segmentation d'images pour automatiser l'extraction d'éléments significatifs d'œuvres d'art sélectionnées, à présenter aux personnes malvoyantes à travers la tablette F2T. Enfin, nous évaluons comment combiner au mieux les effets haptiques de F2T afin de transmettre aux utilisateurs les éléments et leurs caractéristiques extraites, dans le but de faciliter la compréhension des objets représentés et leur présentation de façon intuitive