Mise en correspondance couleur par programmation dynamique pour les véhicules intelligents

Dans cette communication, nous proposons un opérateur de détection de contours couleur rapide et auto-adaptatif ainsi q'un algorithme de mise en correspondance couleur par programmation dynamique pour les véhicules intélligents. Le but étant d'intégrer ce processus dans notre système de stéréo vision couleur en cours de conception afin d'extraire les contours 3D des obstacles. Dans une première étape, les points de contours sont extraits de façon auto-adaptative en utilisant l'opérateur déclivité couleur. Dans une deuxième étape, ces points de contours sont mis en correspondance par une méthode de programmation dynamique, en tenant compte des contraintes géométriques, colorimétriques, d'ordre et d'unicité. Les résultats de mise en correspondance sont des points de contours 3D

Segmentation et mise en correspondance couleur. Application : étude et conception d'un système de stéréovision couleur pour l'aide à la conduite automobile

ROUEN-INSA Madrillet (765752301) / SudocSudocFranceF

Load prediction of parcel pick-up points: model-driven vs data-driven approaches

International audiencePick-Up Points (PUPs) represent an alternative delivery option for online purchases. Parcels are delivered at a reduced cost to PUPs and wait until being picked up by customers or returned to the original warehouse if their sojourn time is over. When the chosen PUP is overloaded, the parcel may be refused and delivered to the next available PUP on the carrier tour. This paper presents and compares forecasting approaches for the load of a PUP to help PUP management companies balance delivery flows and reduce PUP overload. The parcel life-cycle has been taken into account in the forecasting process via models of the flow of parcel orders, the parcel delivery delays, and the pick-up process. Model-driven and data-driven approaches are compared in terms of load-prediction accuracy. For the considered example, the best approach (which makes use of the relationship of the load with the delivery and pick-up processes) is able to predict the load up to 4 days ahead with mean absolute errors ranging from 3.16 parcels (1 day ahead) to 8.51 parcels (4 days ahead) for a PUP with an average load of 45 parcels