Conception et validation de méthodes de traitement d'images appliquées à la détection de fissures sur les images de surface de chaussées

Nous proposons dans cette thèse une nouvelle méthode d'automatisation de la détection des fissures apparaissant en surface des chaussées par traitement d images. Le coeur de la thèse est consacré à l'identification et à la localisation des fissures après calcul de la transformée en ondelettes continue sur les images de chaussées. Ce calcul est réalisé à diverses échelles qui sont choisies en tenant compte de la dimension des fissures et des caractéristiques des images. L'ondelette analysante est déterminée en utilisant le principe du filtrage adapté utilisé en théorie de la détection, cela permet de générer de façon automatique la forme d'ondelette la plus appropriée à la texture de chaussée analysée. À cette étape de notre méthode, l emploi d ondelettes continues adaptées 1D ou 2 D est analysé. À partir des ensembles spatiaux de coefficients d'ondelette obtenus, une recherche locale des coefficients extrémaux pour chaque échelle puis une fusion par chaînage à travers les échelles produisent une carte binaire indiquant en chaque site la présence ou non de fissures. Une dernière étape d'extraction globale par projections fournit la nature de la fissure. Dans la seconde partie de ce travail, nous proposons une méthode de segmentation de haut niveau basée sur une analyse statistique des ensembles spatiaux des coefficients d'ondelettes. Les fissures sont localisées à l'aide d'un modèle markovien défini sur un graphe irrégulier composé de segments de droites. Deux approches sont proposées pour la fusion des données multi-échelles. L'extraction des structures rectilignes et donc des fissures est ensuite obtenue par application de la transformée de Hough.In this thesis, we propose a new method for automation of emergent crack detection by image processing. We principally focus on crack identification and localization using the continuous wavelet transform applied to pavement surface images. The analysis is done at several scales chosen by taking into account crack width and image characteristics. The mother wavelet is determined by using a matched filtering approach. It allows to generate automatically the mother wavelet, which is the most appropriate to the texture of pavement surface analysed. At this step of our method, the use of 1D or 2D matched continuous wavelet transform is also analysed. From the set of wavelet coefficients obtained, local research of wavelet coefficient maxima is performed for each scale and a fusion process by chaining through scales produce a binary image that indicates for each pixel the presence or not of cracks. At the last step, global extraction is performed by image projections to identify the nature of the crack. In the second part of this work, a high level segmentation method is proposed. It is based on a statistical analysis of the wavelet coefficient sets. The cracks are localised using a markovian model defined by an irregular grid composed of linear segments. Two approaches are proposed for multi-scale data fusion. Finally, extraction of the rectilinear structures (cracks) is obtained using the Hough transform.NANTES-BU Sciences (441092104) / SudocNANTES-BU Technologie (441092105) / SudocSudocFranceF

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

Kinematics of powered two-wheelers at bends on intercity roads

In France, powered two-wheelers (PTWs) account for 18% of fatal accidents, and PTW riders are 27 times more"br" likely to be killed than car drivers. More than one-third (40%) of these fatal accidents occur at bends on intercity"br" roads. Based on this observation, a prototype vehicle embodying the full range of intrinsic and extrinsic parameters"br" was developed in order to analyse rider behaviour. The Rider Behaviour Analysis Motorcycle (Moto d’Analyse du"br" Comportement du Conducteur, MACC) was used to analyse speed and lateral acceleration, capture videos and"br" measure vehicle dynamics and trajectories. The findings revealed certain practices that had never previously been"br" quantified. Alongside this behavioural study, we will also highlight some key accident research statistics associated"br" with PTWs at bends on intercity roads

Stéréovision-Fisheye à Large Entraxe aux Carrefours: Auto-Calibration Extrinsèque à l'échelle absolue pour la Trajectographie 3D

International audienceDans cet article, nous présentons un système de stéréovision-fisheye à large entraxe pour analyser le trafic principalement dans les carrefours ruraux. Dans ce contexte de déploiement, l'estimation de la calibration extrinsèque entre les caméras est très complexe. En effet la grande distance entre les caméras, la différence de vue et la forte présence de végétation, rendent inapplicables les méthodes de calibration qui requièrent des images de mires. Il est donc nécessaire d'avoir une solution indépendante de la géométrie de la scène. Ainsi, nous proposons une méthode automatique reposant sur l'idée que les véhicules mobiles peuvent être utilisés comme objets dynamiques de calibration. Il s'agit d'une approche de type Structure à partir du Mouvement (SfM), découplée en l'estimation de la rotation extrinsèque à partir de points de fuite, suivie du calcul de la translation extrinsèque à l'échelle absolue par mise en correspondance de plans virtuels. Les paramètres extrinsèques ainsi obtenus sont alors exploités pour obtenir une location précise des véhicules afin d'analyser leurs trajectoires

Height of Driver’s Eye and Taillight Measurements from a Camera-Based Roadside Setup

This paper presents an approach that can be used to measure height of driver’s eyes and rear position lamps from a video, i.e., two important metrics used to set sight distance standards. This data plays an important role in the definition of geometric design of highways and streets. Our method automatically estimates the camera pose with respect to the road. It then requires selecting two points to obtain the height. New vehicles tend to be higher and larger. Consequently, this information shoud be updated. This approach has been applied on a large panel of vehicles. Our method was evaluated on vehicle height measurements. Our results suggest that our method achieves less than 1.8 cm (0.7 in) mean absolute error. Our experiments show an increase in the height of driver’s eyes and taillights

Automation of pavement surface crack detection with a matched filtering to define the mother wavelet function used

Publication in the conference proceedings of EUSIPCO, Florence, Italy, 200

Système laser autonome pour la détection et le comptage des deux roues motorisées

National audienceLes autorités publiques et les gestionnaires de la route ont fait de la sécurité des deux roues mobiles (2RM) une priorité. En 2012, les chiffres officiels montrent que le trafic des 2RM représente 2% du trafic global mais 30% des accidents mortels. Cette étude montre que les risques encourus par les 2RM sont 24 fois plus élevés que pour les autres utilisateurs de la route. Même si des progrès sont faits au niveau des technologies d'analyse du trafic, il est aujourd'hui toujours difficile de déterminer le nombre exact de 2RM sur le réseau routier. La détection des 2RMs reste un challenge du fait de leur interaction méconnue avec les autres véhicules et de leur comportement sur la route. Dans ce papier, nous proposons une méthode robuste de détection des 2RMs. Cette méthode est une amélioration de nos travaux précédents et se fonde sur la technique de détection Last Line Check (LLC). Notre approche mesure la variation moyenne de hauteur des véhicules qui passent sous le scanner laser. Après l'extraction des véhicules, une méthode d'apprentissage de type SVM est utilisé pour classifier les détections laser. Les résultats obtenus montrent une amélioration significative par rapport à l'approche précédemment développée

Laser-scanner-based powered two-wheeler traffic monitoring

International audiencePowered two wheelers (PTWs) represent only 2% of the traffic, but 30% of all deaths on the road. European governments have made this particular point a priority for road safety. This presented study overcomes the lack of PTW traffic-analyser systems in real traffic conditions. A detection technique based on a single two-dimensional LIDAR sensor is proposed. This system is able to accurately detect and count PTWs with a single sensor in dense traffic on a highway with multiple carriageways. The method consists, firstly, in generating spatio-temporal observations of vehicles crossing under the LIDAR, then, in classifying vehicles using machine-learning techniques, and finally, in evaluating PTW traffic. Such a system has direct industrial applications since it is a non-intrusive traffic-analyser system that is reliable, easily deployable and inexpensive compared with existing industrial solutions

GPS-based preliminary map estimation for autonomous vehicle mission preparation

International audienc

Laser-scanner-based powered two-wheeler traffic monitoring

International audiencePowered two wheelers (PTWs) represent only 2% of the traffic, but 30% of all deaths on the road. European governments have made this particular point a priority for road safety. This presented study overcomes the lack of PTW traffic-analyser systems in real traffic conditions. A detection technique based on a single two-dimensional LIDAR sensor is proposed. This system is able to accurately detect and count PTWs with a single sensor in dense traffic on a highway with multiple carriageways. The method consists, firstly, in generating spatio-temporal observations of vehicles crossing under the LIDAR, then, in classifying vehicles using machine-learning techniques, and finally, in evaluating PTW traffic. Such a system has direct industrial applications since it is a non-intrusive traffic-analyser system that is reliable, easily deployable and inexpensive compared with existing industrial solutions