Multisensor algorithms and contextual information

We propose, in this paper, a method for combining symbolic and numerical information . The objective is to have a supervised estimation process . The supervisation is made by a level of treatement which analyse the context so that the estimation process is adaptated to it. The application is data fusion and the algorithms which are inplanted into multisensor systems . The result is to favorise the mesurements provided by the sensors adapted to the context and to minimize the importance of those that are not adapted.Nous proposons, dans cet article, une méthode permettant de combiner des informations symboliques avec des informations numériques. L'application visée est la fusion de données et les algorithmes qui sont implantés dans les systèmes multicapteurs. Ces algorithmes doivent être conçus pour que le système fonctionne d'une façon nominale dans toutes les conditions. Pour cela le système devra s'adapter, de sorte qu'à tout instant l'estimation tienne compte du contexte considéré. Le résultat étant de privilégier, dans certains contextes, les mesures issues des capteurs en état nominal de fonctionnement et de réduire l'importance de celles qui sont aberrantes au vu de certains critères établis au préalable par un expert

Active estimation of a multipath propagation channel with a Bayesian strategy

The active identification of the impulse response of a channel is studied . First, the connexion between the model used for the channel description and the optimal identification method is exhihited . In the case of a multipath channel model, two non linear estimation methods are proposed : a generalized likelihood maximum method capable ta estimate the close paths, and a bayesian (a posteriori maximum) method which takes into account the successive data often available for identification . The performances of' the methods are tested on simulations . Some results obtained front two underwater acoustic experiments are finally given.On s'intéresse à l'identification active de la réponse impulsionnelle d'un canal. On insiste d'abord sur le lien existant entre le modèle utilisé pour décrire le canal, et la méthode d'estimation optimale correspondante à utiliser. Dans le cas d'un modèle de canal «à trajets multiples», deux méthodes d'identification non linéaires sont proposées: une méthode de maximum de vraisemblance généralisée qui permet d'estimer les retards proches, et une méthode bayésienne (ou encore de maximum a posteriori) (MAP) permettant de tenir compte des données successives acquises pour l'identification: les performances de ces méthodes sont testées sur simulation

Allocation de ressources et fusion de données dans un système multi-capteurs pour la classification

- Ce travail est une proposition d'une architecture modulaire avec gestion des interactions pour l'allocation des ressources capteurs dans un système multi-capteurs et multi-pistes de classification aérienne. Chaque acteur processus du système suit une piste et tente de classifier la cible correspondante. En fonction des hypothèses en course, il propose une liste ordonnées de requêtes vis-à-vis des capteurs. Un superviseur central ou distribué rassemble les requêtes à l'instant t et alloue les ressources capteurs aux différents acteurs

Enabling Viewpoint Learning through Dynamic Label Generation

Optimal viewpoint prediction is an essential task in many computer graphics applications. Unfortunately, common viewpoint qualities suffer from two major drawbacks: dependency on clean surface meshes, which are not always available, and the lack of closed-form expressions, which requires a costly search involving rendering. To overcome these limitations we propose to separate viewpoint selection from rendering through an end-to-end learning approach, whereby we reduce the influence of the mesh quality by predicting viewpoints from unstructured point clouds instead of polygonal meshes. While this makes our approach insensitive to the mesh discretization during evaluation, it only becomes possible when resolving label ambiguities that arise in this context. Therefore, we additionally propose to incorporate the label generation into the training procedure, making the label decision adaptive to the current network predictions. We show how our proposed approach allows for learning viewpoint predictions for models from different object categories and for different viewpoint qualities. Additionally, we show that prediction times are reduced from several minutes to a fraction of a second, as compared to state-of-the-art (SOTA) viewpoint quality evaluation. We will further release the code and training data, which will to our knowledge be the biggest viewpoint quality dataset available

Estimation des dates d'arrivée de trajets de propagation en tomographie océanique

En tomographie océanique, il est essentiel d'identifier et de bien estimer les temps d'arrivée des différents trajets de propagation. La méthode classique qui utilise un signal à large bande et l'intercorrélation ne permet pas de séparer et d'identifier suffisament les temps d'arrivée des trajets proches. Des méthodes "haute résolution" sont alors nécessaires. Nous présentons dans cet article une méthode qui utilise un filtrage multidimentionnel sur les intercorrélations successives, associé à une déconvolution afin d'obtenir une résolution suffisante. Des résultats de simulations ainsi qu'un traitement sur des données réelles montrent l'intérêt de la méthode proposée

Ground Target Tracking with Road Constraint

International audienc

Introduction d'informations contextuelles dans les algorithmes de poursuites multi-capteurs

Communication to : 5e conference internationale IPMU'94 - Information processing and management of uncertainty in knowledge-based-systems, Paris (France), 4-8 juillet 1994SIGLEAvailable at INIST (FR), Document Supply Service, under shelf-number : 22419, issue : a.1994 n113 / INIST-CNRS - Institut de l'Information Scientifique et TechniqueFRFranc

Introduction d'informations contextuelles dans des algorithmes de fusion multicapteur

Communication to : Journees thematiques du GDR - PRC ISIS en fusion d'informations, Paris (France), 7-8 octobre 1996SIGLEAvailable at INIST (FR), Document Supply Service, under shelf-number : 22419, issue : a.1996 n.178 / INIST-CNRS - Institut de l'Information Scientifique et TechniqueFRFranc

Fusion multicapteur et informations contextuelles

Communication to : 16eme colloque GRETSI sur le traitement du signal et des images, Grenoble (France), 15-19 septembre 1997SIGLEAvailable from INIST (FR), Document Supply Service, under shelf-number : 22419, issue : a.1997 n.156 / INIST-CNRS - Institut de l'Information Scientifique et TechniqueFRFranc