Object Tracking with a pan-tilt-zoom camera : application to car driving assistance

International audienceIn this paper, visual perception in car driving assistance is considered. The work deals with the development of a system combining a pan-tilt-zoom (PTZ) camera and a standard camera, in order to track the front vehicles. The standard camera has a small focal length, and is devoted to the analyse of the whole frontal scene. Here, the PTZ camera is used to track the closest vehicle. Camera rotations and zoom are controlled by visual servoing and by an efficient real time target tracking algorithm. The aim of this work is to keep the rear view image of target vehicle stable in scale and position. The methods presented were tested on real road sequences within the VELAC demonstration vehicle. Experimental results show the effectiveness of such an approach

Tracking with a pan-tilt-zoom camera for an ACC system

International audienceIn this paper, visual perception of frontal view in intelligent cars is considered. A Pan-Tilt-Zoom (PTZ) camera is used to track preceding vehicles. The aim of this work is to keep the rear view image of the target vehicle stable in scale and position. An efficient real time tracking algorithm is integrated. It is a generic and robust approach, particularly well suited for the detection of scale changes. The camera rotations and zoom are controlled by visual servoing. The methods presented here were tested on real road sequences within the VELAC demonstration vehicle. Experimental results show the effectiveness of such an approach. The perspectives are in the development of a visual sensor combining a PTZ camera and a standard camera. The standard camera has small focal length and is devoted to an analysis of the whole frontal scene. The PTZ camera gives a local view of this scene to increase sensor range and precision

Perception visuelle du geste de préhension

Nous présentons dans cet article, un nouvel algorithme de traitement d'images, la "Transformée Chinoise", permettant d'estimer la localisation des doigts d'une main. Cette approche utilise une technique inspirée de la Transformée de Hough qui prend en compte la disposition des pixels de contour ainsi que l'orientation du gradient en ces pixels. Elle a été intégrée dans un système d'acquisition visuelle monoculaire des gestes humains de préhension

Vehicle make and model identification using vision system

Cet article présente un système de reconnaissance du type (constructeur, modèle) de véhicules par vision. À partir d’une vue de face avant d’un véhicule, limitée à sa calandre, nous en construisons une représentation à base de points de contour orientés. La classification est réalisée essentiellement en se fondant sur des algorithmes de votes. L’utilisation d’algorithmes de votes permet au système d’être robuste aux données manquantes ou erronées de la représentation. Nous avons donc construit une fonction de discrimination qui combine 3 votes et une distance, et agit comme une mesure de similarité entre chaque modèle et l’image de véhicule testée. Deux stratégies de décision ont été testées. La première associe à une image de calandre avant du véhicule, le modèle qui a obtenu la valeur la plus importante en sortie de la fonction. Une seconde stratégie regroupe toutes les sorties en un vecteur. La décision est alors prise via un algorithme de plus proche voisin dans un espace dit de votes. Avec la première stratégie, un taux de reconnaissance de 93 % est obtenu sur une base d’images prises en conditions réelles composée de 20 classes de type de véhicules. De plus, une caractérisation et une analyse du fonctionnement du système vis-à-vis de ses différents paramètres est proposée. Cependant ce taux chute à 80 % lorsque le nombre de modèles passe à 50 classes. Pour le même nombre de classes, la seconde stratégie permet d’obtenir un taux supérieur à 90 %.Many vision based Intelligent Transport Systems are dedicated to detect, track or recognize vehicles in image sequences. Three main applications can be distinguished. Firstly, embedded cameras allow to detect obstacles and to compute distances from the equiped vehicle. Secondly, road monitoring measures traffic flow, notifies the health services in case of an accident or informes the police in case of a driving fault. Finally, Vehicle based access control systems for buildings or outdoor sites have to authentify incoming (or outcoming) cars. Rather than these two systems, the third one uses often only the recognition of a small part of vehicle: the license plate. It is enough to identify a vehicle, but in practice the vision based number plate recognition system can provide a wrong information, due to a poor image quality or a fake plate. Combining such systems with others process dedicated to identify vehicle type (brand and model) the authentication can be increased in robustness. This paper adresses the identification problem of a vehicle type from a vehicle greyscale frontal image: the input of the system is an unknown vehicle class, that the system has to determine from a data base. This multiclass recognition system is developed using the oriented-contour pixels to represent each vehicle class. The system analyses a vehicle frontal view identifying the instance as the most similar model class in the data base. The classification is based on voting process and a Euclidean edge distance. The algorithm have to deal with partial occlusions. Tollgates hide a part of the vehicle and making inadequate the appearance-based methods. In spite of tollgate presence, our system doesn’t have to change the training base or apply time-consuming reconstruction process.Fil: Clady, Xavier. Université Pierre et Marie Curie-Paris 6. Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique; FranciaFil: Negri, Pablo Augusto. Université Pierre et Marie Curie-Paris 6. Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique; Francia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; ArgentinaFil: Milgram, Maurice. Université Pierre et Marie Curie-Paris 6. Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique; FranciaFil: Poulenard, Raphael. LPREditor; Franci

Reconnaissance multiclasses de type de véhicules à l'aide d'algorithme de votes sur des contours orientés

Cette communication présente un système de reconnaissance du type (constructeur, modèle) de véhicules par vision. A partir d'une vue de face avant d'un véhicule, nous construisons une représentation de celle-ci basée sur les points de contour orientés. La classification est réalisée essentiellement en se fondant sur des algorithmes de votes. La classe d'un véhicule est déterminée selon celle de son plus proche voisin dans l'espace des votes. Plusieurs résultats effectués sur des bases d'images prises en conditions réelles (contenant 50 types de véhicules différents) sont présentés et analysés: le taux de reconnaissance dépasse les 90%

A human detection system for proxemics interaction

In this paper, we present a human detection system for a domestic robot. A 2D laser scanner based leg detector and a vision based body detector are combined using a grid fusion strategy. This approach has been evaluated on a domestic robot. Furthermore, we propose a methodology to evaluate it in relation to proxemics that could be generalized to other robot's perceptive functions

BENCHMARKING HAAR AND HISTOGRAMS OF ORIENTED GRADIENTS FEATURES APPLIED TO VEHICLE DETECTION

Abstract: This paper provides a comparison between two of the most used visual descriptors (image features) nowadays in the field of object detection. The investigated image features involved the Haar filters and the Histogram of Oriented Gradients (HoG) applied for the on road vehicle detection. Tests are very encouraging with a average detection of 96 % on realistic on-road vehicle images.

Cars detection and tracking with a vision sensor

International audienceIn this article, a visual sensor combining a short fixed focal length camera and a PTZ (Pan Tilt Zoom) camera is described. The works presented here deal with process for cars detection and tracking using this vision sensor. These algorithms have been tested in real driving situations with a PC embedded into the experimental vehicle of the laboratory named VELAC. Front vehicles can be detected and tracked up to 140 meters with our sensor