Détection de deux roues motorisées par télémètre laser à balayage

The safety of Powered Two Wheelers (PTWs) is important for public authorities and roadadministrators around the world. Recent official figures show that PTWs are estimated to represent only 2% of the total traffic but represent 30% of total deaths on French roads. However, as these estimated figures are obtained by simply counting the number plates registered, they do not give a true picture of the PTWs on the road at any given moment. This dissertation comes under the project METRAMOTO and is a technical applied research work and deals with two problems: detection of PTWsand the use of a laser scanner to count PTWs in the traffic. Traffic generally contains random vehicles of unknown nature and behaviour such as speed,vehicle interaction with other users on the road etc. Even though there are several technologies that can measure traffic, for example radars, cameras, magnetometers etc, as the PTWs are small-sized vehicles, they often move in between lanes and at quite a high speed compared to the vehicles moving in the adjacent lanes. This makes them difficult to detect. the proposed solution in this research work is composed of the following parts: a configuration to install the laser scanner on the road is chosen and a data coherence method is introduced so that the system is able to detect the road verges and its own height above the road surface. This is validated by simulator. Then the rawd ata obtained is pre-processed and is transform into the spatial temporal domain. Following this, an extraction algorithm called the Last Line Check (LLC) method is proposed. Once extracted, the objectis classified using one of the two classifiers either the Support Vector Machine (SVM) or the k-Nearest Neighbour (KNN). At the end, the results given by each of the two classifiers are compared and presented in this research work. The proposed solution in this research work is a propototype that is intended to be integrated in a real time system that can be installed on a highway to detect, extract, classify and counts PTWs in real time under all traffic conditions (traffic at normal speeds, dense traffic and even traffic jams).La sécurité des deux-roues motorisés (2RM) constitue un enjeu essentiel pour les pouvoirs publics et les gestionnaires routiers. Si globalement, l’insécurité routière diminue sensiblement depuis 2002, la part relative des accidents impliquant les 2RM a tendance à augmenter. Ce constat est résumé par les chiffres suivants : les 2RM représentent environ 2 % du trafic et 30 % des tués sur les routes.On observe depuis plusieurs années une augmentation du parc des 2RM et pourtant il manque des données et des informations sur ce mode de transport, ainsi que sur les interactions des 2RM avec les autres usagers et l'infrastructure routière. Ce travail de recherche appliquée est réalisé dans le cadre du projet ANR METRAMOTO et peut être divisé en deux parties : la détection des2RM et la détection des objets routiers par scanner laser. Le trafic routier en général contient des véhicules de nature et comportement inconnus, par exemple leurs vitesses, leurs trajectoires et leurs interactions avec les autres usagers de la route. Malgré plusieurs technologies pour mesurer le trafic,par exemple les radars ou les boucles électromagnétiques, il est difficile de détecter les 2RM à cause de leurs petits gabarits leur permettant de circuler à vitesse élevée et ce même en interfile. La méthode développée est composée de plusieurs sous-parties: Choisir une configuration optimale du scanner laser afin de l’installer sur la route. Ensuite une méthode de mise en correspondance est proposée pour trouver la hauteur et les bords de la route. Le choix d’installation est validé par un simulateur. A ces données brutes, la méthode de prétraitement est implémentée et une transformation de ces données dans le domaine spatio-temporel est faite. Après cette étape de prétraitement, la méthode d’extraction nommée ‘Last Line Check (LLC)’ est appliquée. Une fois que le véhicule est extrait, il est classifié avec un SVM et un KNN. Ensuite un compteur est mis en œuvre pour compter les véhicules classifiés. A la fin, une comparaison de la performance de chacun de ces deux classifieurs est réalisée. La solution proposée est un prototype et peut être intégrée dans un système qui serait installé sur une route au trafic aléatoire (dense, fluide, bouchons) pour détecter, classifier et compter des 2RM en temps réel

This is The Way: Sensors Auto-calibration Approach Based on Deep Learning for Self-driving Cars

<p>We are releasing our approach's source code for auto-calibrating camera and lidar sensors to share with the scientific community and industry with the aim of the collaboration with people around the world to push the boundaries in the field of autonomous driving and intelligent transportation systems.</p&gt

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

Detection and counting of Powered Two Wheelers by laser scanner in real time on urban expressway

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