Système de stéréovision pour la détection d'obstacles et de véhicule en temps réel

Dans le cadre de l'aide à la conduite automobile, nous présentons deux méthodes de détection d'obstacles et de détection de véhicule à partir de notre système embarquable de stéréovision. Ces deux tâches sont effectuées en temps réel en segmentant des cartes éparses de profondeur par sélection de segments 3D. Pour la détection d'obstacles, la sélection des segments 3D s'effectue à partir du calcul de leur angle d'inclinaison. La détection de véhicule s'effectue à partir des données fournies par ARGO, le véhicule expérimental autonome développé à l'Université de Parme

Seasonal Ammonia Emissions from a Free-Stall Dairy in Central Texas

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Étude d'un système sensorimoteur à commande neuronale impulsionnelle

En s'inspirant du modèle humain, nous avons développé un système de vision associant une structure sensorielle assimilable à une rétine artificielle et une action musculaire impliquant des motoneurones. Notre système utilise à la base le modèle de neurone impulsionnel formulé par Gerstner. Contrairement au modèle classique, les potentiels d'action émis peuvent être complètement asynchrones ouvrant ainsi la voie à de nouvelles possibilités dans le codage de l'information. Dans la perspective d'un processeur neuronal, nous proposons un modèle analogique de neurone dans lequel nous assimilons les potentiels d'action émis à des impulsions de tension calibrées. Nous avons associé à chaque synapse un premier circuit chargé de convertir ces impulsions en impulsions de courant dont l'amplitude est fonction du poids accordé à cette synapse. Un circuit dénommé " circuit somatique " intègre les différentes contributions en courant puis émet, à son tour, des potentiels d'action. Ce neurone électronique possède la propriété de pouvoir traiter des informations ayant à la fois une signification spatiale et temporelle. Nous présentons ensuite notre propre système sensorimoteur. Nous nous sommes inspirés des travaux de Hebb pour modifier en permanence les poids synaptiques de ce système : la règle d'apprentissage que nous proposons est du type punition / récompense et n'affecte que les synapses sollicitées. Parallèlement, nous introduisons un paramètre traduisant l'activité d'une certaine population de cellules sensorielles. Nous avons appliqué notre système sensorimoteur à la simulation de l'attraction du regard : par des mouvements de saccades, ce système s'oriente de lui-même vers un objet fixe et monodimensionnel présent dans son champ de vision, quelles que soient la taille et la position de ce stimulus. Certaines propriétés de notre système comme la tolérance à la défaillance sont étudiées.ROUEN-BU Sciences (764512102) / SudocROUEN-BU Sciences Madrillet (765752101) / SudocSudocFranceF

Suivi robuste d objets dans des séquences d images par fusion de sources, application au suivi de véhicules dans des scènes routières

Ces travaux de thèse sont destinés à une application de suivi visuel de véhicules. Une caméra est placée à l'intérieur d'un véhicule ; il s'agit alors de déterminer, dans chaque image, la position du véhicule précédent. Cette application fait appel à des algorithmes de vision par ordinateur. .Nous avons choisi de concentrer nos efforts sur l'amélioration d'un point particulier d'un algorithme de suivi : la fusion de données. Nous utilisons un algorithme de suivi par filtrage particulaire. Nous proposons une méthode pour réaliser une fusion de données précise et efficace dans ce filtre grâce au cadre des fonctions de croyance. Nous contribuons également à fournir un opérateur de combinaison qui s'adapte aux masses de croyance à fusionner et permet ainsi de cumuler certaines propriétés. L'approche proposée est validée à l'aide de plusieurs tests sur des séquences. Une seule image du véhicule est supposée connue, l'approche ne requiert donc qu'une faible quantité d'a priori.This PhD thesis is meant to be applied to preceding vehicle rear view tracking problems. Using a camera installed inside a vehicle, our goal is to determine the position of the preceding vehicle. This application exploits computer vision algorithms.It was decided to focus our efforts on improving a particular part of tracking approaches: data fusion. Particle filters were retained as the main tracking procedure for our work. We propose an efficient and accurate data fusion method inside particle filters using the framework of belief functions. We also contribute to obtaining a new contextual combination pattern for belief functions which can cumulate some properties. The approach proposed is tested through several on-road sequences of various kinds. Only one image of the tracked vehicle is known beforehand, therefore the system is based on little a priori information.ROUEN-BU Sciences (764512102) / SudocROUEN-BU Sciences Madrillet (765752101) / SudocSudocFranceF

Production de cartes éparses de profondeur avec un système de stéréovision embarqué non-aligné

Dans le domaine automobile, l'implémentation de systèmes de stéréovision embarqués à grande échelle en vue d'applications d'assistance à la conduite se heurte à des difficultés d'ordre pratique: afin de respecter les contraintes temporelles, les algorithmes rapides de mise en correspondance impliquent le plus souvent un alignement rigoureux des deux caméras, ce qui est difficilement comptatible avec une implémentation industrielle. Dans cette thèse, nous nous intéressons aux solutions permettant d'outrepasser cette contrainte d'alignement de façon intégralement logicielle, en considérant un système faiblement désaligné. L'idée est de rectifier la paire d'image de façon à pouvoir procéder à un appariement rapide en vue de la production d'une carte éparse de profondeur. Les techniques d'estimation automatique de la géométrie du système sont passées en revue, et il en ressort que les outils disponibles sont fiables, sous réserve d'une scène adéquate. Une étude sur l'estimation de la fiabilité est proposée, permettant d'envisager l'implémentation dans un contexte non-supervisé. Cette étude met en évidence de façon expérimentale la corrélation entre un certain nombre d'indicateurs et la fiabilité globale. Ceci permettra d'utiliser ou pas l'estimation réalisée pour procéder à la rectification. Les techniques de rectification des images ou des primitives sont évaluées, et les détails d'implémentation en sont précisés. Un critère minimisant explicitement la déformation géométrique est utilisé. Une solution est proposée pour optimiser le placement longitudinal relatif des images, afin de minimiser l'erreur en cas d'extraction directe de la profondeur à partir des disparités. Pour la production de cartes de profondeur, les techniques d'extraction des primitives et d'appariement sont étudiées. Pour l'extraction, une technique précédente est améliorée, et pour l'appariement, une solution novatrice est proposée, améliorant à la fois la vitesse et le nombre d'appariements obtenus. Enfin, les architectures possibles pour l'obtention d'une carte éparse de profondeur sont présentées, via l'extraction directe ou la reconstruction 3d.In the automobile field, large scale implementation of embedded stereovision systems is facing a particular challenge.Matching algorithms usually require a perfectly aligned camera set, which is difficult to achieve. In this thesis, we consider software solutions in order to overcome this constraint, thus we can use very roughly aligned cameras. The idea is to rectify images, in order to produce fast sparse 3d maps. Automatic estimation of the epipolar geometry using only image data is being reviewed, and we conclude on it's reliability, assuming that an adequate scene is provided. A reliability score computing scheme is proposed, based on correlation between several criterions and the correctness of the geometry estimation. This technique is experimentally validated, and it will be used to determine if the estimated geometry should be used or not to rectify images.Image rectification techniques are also reviewed, and the implementation details are given. A criterion is used to find the rectification that minimizes image distorsion.A solution is given in order to determine horizontal relative situation of both images, so depth error is minimised in case of direct depth extraction. For the production of sparse depth maps, fast extraction of features and matching topics are covered. For feature extraction, minor improvements are suggested. For matching, a new algorithm is proposed, that improves both speed and matches ratio.Finally, several architectures are considered for depth map production, through direct depth extraction or 3D reconstruction.ROUEN-BU Sciences (764512102) / SudocROUEN-BU Sciences Madrillet (765752101) / SudocSudocFranceF

Methode d'extraction de primitives par seuillage automatique

Selon le principe de la stéréovision, nous avons entrepris la réalisation d'un capteur intelligent de vision 3-D destiné au guidage de robots mobiles et de véhicules sans chauffeur. Le calcul de la troisième dimension nécessite trois étapes que sont la segmentation, la mise en correpondance et la triangulation. Notre travail concerne la première phase qui consiste à extraire les primitives pertinentes de l'image. L'algorithme que nous avons développé pour ce type d'applications intègre deux fonctionnalités essentielles que sont rapidité et auto-adaptativité des calculs. La première est obtenue à l'aide d'un modèle spécifique d'acquisition d'images et la deuxième par la mise en oeuvre d'un nouveau concept que nous appelons concept des déclivités et qui permet par une analyse statistique de l'image d'en extraire automatiquement les paramètres décisionnels

Détermination de la composante axiale du mouvement à partir d'une séquence d'images stereo

Dans la présente communication, nous présentons une méthode robuste et rapide permettant le calcul en temps réel de la composante axiale de la vitesse des différents points d'une scène à partir d'une séquence d'images stéréoscopiques. L'application de cette méthode pose trois problèmes auxquels nous apportons des solutions. Le premier problème est lié à la réduction d'un bruit vertical spécifique, le second au calcul de la vitesse des objets éloignés, et le dernier à la mise en correspondance spatio-temporelle. Des résultats expérimentaux obtenus sur des images réelles sont présentés à la fin de ce papier

Apprentissage de réseaux de neurones impulsionnels. Application à des systèmes sensorimoteurs

ROUEN-INSA Madrillet (765752301) / SudocSudocFranceF