Exploitation du conflit entre capteurs pour la gestion d'un système complexe multi-capteurs

Les systèmes complexes intègrent aujourd hui de nombreux capteurs physiques ou logiques qui facilitent la prise de décisions optimales en fonction de l exosystème et de l endosystème. Ces capteurs sont des sources de données, qui délivrent des informations partielles, imprécises et/ou incertaines, partiellement complémentaires et partiellement redondantes. La théorie des fonctions de croyances offre un cadre formel adapté à la représentation de l imprécision et de l incertitude des informations. Cependant, même en modélisant l ignorance et l imprécision des sources, l absence de conflit entre les sources n est toutefois pas garantie.Dans la théorie des fonctions de croyances, le désaccord entre sources est classiquement mesuré en termes de conflit Dempsterien , celui résultant de la combinaison conjonctive des sources, ou de dis-similarité ou distances entre fonctions de croyance. Toutes ces mesures sont globales, et ne donnent pas d information directe sur la source du conflit.La contribution principale de cette thèse est de décomposer le conflit Dempsterien dans le but d'analyser celui-ci. Nous proposons une décomposition par rapport aux différentes hypothèses simples ou composées, issues de l'espace de discernement. Nous montrons l unicité de cette décomposition et explicitons l algorithme de calcul, à partir de la décomposition canonique de la fonction de croyance. Nous interprétons alors chacun des termes de la décomposition comme la contribution au conflit global, apportée par chaque hypothèse simple ou composée. Cette décomposition s applique à l analyse du confit intra-source (i.e. le conflit inhérent à la source) ou du conflit inter-sources (i.e. le conflit qui apparait lors de la fusion des sources). Nous illustrons sur des exemples jouets comment l observation de la répartition du conflit par rapport aux différentes hypothèses peut permettre l identification de l origine de certains conflits. Trois applications de notre mesure sont ensuite développées, afin d illustrer son utilité.La première application concerne la détection préventive de chute un véhicule type bicycle (moto). Les sources de données sont les accélérations mesurées sur les deux roues. Un conflit entre ces mesures, supposées hautement redondantes, voire corrélées, sera alors interprété comme un début de chute. Nous montrons que la décomposition du conflit fournit un indicateur de chute plus fin et précoce que la mesure du conflit Dempsterien.La deuxième application concerne la localisation de véhicule, problème essentiel pour l autonomie des véhicules d'exploration comme des robots de service. Les sources sont des sorties d algorithmes d estimation de mouvement du véhicule. Nous montrons d abord qu estimer dynamiquement la fiabilité des sources permet d améliorer la fusion. Nous montrons ensuite que la décomposition du conflit permet une mesure plus fine de la fiabilité de la fusion que la mesure du conflit Dempsterien. En cas de conflit détecté, l estimation de la fiabilité de chaque source est ensuite fondée sur la vérification (ou non) d une hypothèse de régularité temporelle, vérification elle-même basée sur une mesure de distance locale aux hypothèses simples ou composées. La troisième application propose une généralisation de la combinaison hybride de Dubois Prade au cas de la combinaison à N sources. Notre mesure calculant le conflit partiel associé à chaque sous-ensemble d hypothèses, en nous inspirant du principe de la règle de combinaison hybride, nous redistribuons la masse de ce conflit partiel à la disjonction des hypothèses du sous-ensemble. La décomposition du conflit permet d identifier de manière unique les différents sous-ensembles d hypothèses contribuant au conflit.En conclusion, les travaux ont montré que l information issue de la mesure du conflit, et de sa décomposition, pouvait (devait) être considérée comme une information à part entière, permettant notamment la gestion des sources et des croyances à fusionner.Complex systems are now integrating many sensors, physical or logical, in order to be able to take the best decision knowing the exosystem and endosystem. These sensors are data sources, which deliver partial information, imprecise and/or uncertain, partially complementary and partially redundant. The theory of belief functions is now widely used in data fusion because it provides a formal framework for the representation of both imprecise and uncertainty information. However, even modeling the ignorance and the imprecision of the sources, the source combination usually lets appear some disagreement/conflict between sources.A disagreement between sources makes the system unstable and can impact the decision. Thus, for managing the disagreement, several authors have developed different combination rules where the Dempster's conflict is transferred to a set of elements. A few works have proposed to consider the conflict as a piece of information exploitable beyond the scope of the combination. In this work, we aim at decomposing the Dempster's conflict in order to better interpret it. We propose a decomposition with respect to different assumptions simple or compound of discernment space. We show the uniqueness of this decomposition and we specify the algorithm, based on the canonical decomposition of belief function. We then interpret each term of the decomposition as the contribution, to global conflict, brought by each hypothesis simple or compound. This decomposition is applied to the analysis of intra-conflict source (i.e. the conflict inherent in the source) or inter-conflict sources (i.e. the conflict appearing during the fusion of sources). We illustrate on toy examples how observing the distribution of conflict with respect to different assumptions may allow the identification of the origin of some conflicts.Three applications of our measurement have been developed to illustrate its usefulness.The first application deals with the preventive detection of fall for motorbike. Typical data sources are speed and accelerations measured on each of the two wheels. A conflict between these measures, supposed highly redundant or even correlated, should be interpreted as an early fall (sliding, shock). We show that the decomposition of conflict provides a finer and earlier indicator of fall than Dempster's conflict.The second application is the localization of the vehicle, the key issue being for autonomous exploration vehicles such as service robots. The sources are outputs of algorithms estimating the movement of the vehicle (such as odometers, visual odometry, FastSLAM). We first show that estimating the reliability of sources dynamically improves fusion. We then show that the decomposition of conflict allows a more refined measure of the fusion reliability than Dempster's conflict. Now, when conflict is detected, the estimation of the reliability of each source is based on the verification (or not) of an assumption of temporal regularity, verification itself based on a distance measure local to the discernment space hypotheses.The third application is the generalization of the hybrid combination [Dubois and Prade, 1988] to the case of N sources. Our measure calculates the partial conflicts associated with each subset of hypotheses. Following the hybrid combination [Dubois and Prade, 1988] principle, we redistribute the mass associated to a partial conflict on the disjunction of the hypotheses involving this partial conflict. In this redistribution, our decomposition of the conflict is essential since it allows identifying uniquely the various sub-sets of hypotheses involving partial conflicts.In conclusion, this work has shown that the information derived from the conflict measurement, and its decomposition could (should) be considered a full information, particularly for the management of sources and beliefs to combine.PARIS11-SCD-Bib. électronique (914719901) / SudocSudocFranceF

Estimation du contexte par vision embarquée et schémas de commande pour l'automobile

Les systèmes dotés d autonomie doivent continument évaluer leur environnement, via des capteurs embarqués, afin de prendre des décisions pertinentes au regard de leur mission, mais aussi de l endosystème et de l exosystème. Dans le cas de véhicules dits intelligents , l attention quant au contexte environnant se porte principalement d une part sur des objets parfaitement normalisés, comme la signalisation routière verticale ou horizontale, et d autre part sur des objets difficilement modélisables de par leur nombre et leur variété (piétons, cyclistes, autres véhicules, animaux, ballons, obstacles quelconques sur la chaussée, etc ). La décision a contrario offre un cadre formel, adapté à ce problème de détection d objets variables, car modélisant le bruit plutôt qu énumérant les objets à détecter. La contribution principale de cette thèse est d adapter des mesures probabilistes de type NFA (Nombre de Fausses Alarmes) au problème de la détection d objets soit ayant un mouvement propre, soit saillants par rapport au plan de la route. Un point fort des algorithmes développés est qu ils s affranchissent de tout seuil de détection. Une première mesure NFA permet d identifier le sous-domaine de l'image (pixels non nécessairement connexes) dont les valeurs de niveau de gris sont les plus étonnantes, sous hypothèse de bruit gaussien (modèle naïf). Une seconde mesure NFA permet ensuite d identifier le sous-ensemble des fenêtres de significativité maximale, sous hypothèse de loi binômiale (modèle naïf). Nous montrons que ces mesures NFA peuvent également servir de critères d optimisation de paramètres, qu il s agisse du mouvement 6D de la caméra embarquée, ou d un seuil de binarisation sur les niveaux de gris. Enfin, nous montrons que les algorithmes proposés sont génériques au sens où ils s appliquent à différents types d images en entrée, radiométriques ou de disparité.A l opposé de l approche a contrario, les modèles markoviens permettent d injecter des connaissances a priori sur les objets recherchés. Nous les exploitons dans le cas de la classification de marquages routiers.A partir de l estimation du contexte (signalisation, détection d objets inconnus ), la partie commande comporte premièrement une spécification des trajectoires possibles et deuxièmement des lois en boucle fermée assurant le suivi de la trajectoire sélectionnée. Les diverses trajectoires possibles sont regroupées en un faisceau, soit un ensemble de fonctions du temps où divers paramètres permettent de régler les invariants géométriques locaux (pente, courbure). Ces paramètres seront globalement fonction du contexte extérieur au véhicule (présence de vulnérables, d'obstacles fixes, de limitations de vitesse, etc.) et permettent de déterminer l'élément du faisceau choisi. Le suivi de la trajectoire choisie s'effectue alors en utilisant des techniques de type platitude différentielle, qui s'avèrent particulièrement bien adaptées aux problèmes de suivi de trajectoire. Un système différentiellement plat est en effet entièrement paramétré par ses sorties plates et leurs dérivées. Une autre propriété caractéristique de ce type de systèmes est d'être linéarisable de manière exacte (et donc globale) par bouclage dynamique endogène et transformation de coordonnées. Le suivi stabilisant est alors trivialement obtenu sur le système linéarisé.To take relevant decisions, autonomous systems have to continuously estimate their environment via embedded sensors. In the case of 'intelligent' vehicles, the estimation of the context focuses both on objects perfectly known such as road signs (vertical or horizontal), and on objects unknown or difficult to describe due to their number and variety (pedestrians, cyclists, other vehicles, animals, any obstacles on the road, etc.). Now, the a contrario modelling provides a formal framework adapted to the problem of detection of variable objects, by modeling the noise rather than the objects to detect. Our main contribution in this PhD work was to adapt the probabilistic NFA (Number of False Alarms) measurements to the problem of detection of objects simply defined either as having an own motion, or salient to the road plane. A highlight of the proposed algorithms is that they are free from any detection parameter, in particular threshold. A first NFA criterion allows the identification of the sub-domain of the image (not necessarily connected pixels) whose gray level values are the most amazing under Gaussian noise assumption (naive model). A second NFA criterion allows then identifying the subset of maximum significant windows under binomial hypothesis (naive model). We prove that these measurements (NFA) can also be used for the estimation of intrinsec parameters, for instance either the 6D movement of the onboard camera, or a binarisation threshold. Finally, we prove that the proposed algorithms are generic and can be applied to different kinds of input images, for instance either radiometric images or disparity maps. Conversely to the a contrario approach, the Markov models allow to inject a priori knowledge about the objects sought. We use it in the case of the road marking classification. From the context estimation (road signs, detected objects), the control part includes firstly a specification of the possible trajectories and secondly the laws to achieve the selected path. The possible trajectories are grouped into a bundle, and various parameters are used to set the local geometric invariants (slope, curvature). These parameters depend on the vehicle context (presence of vulnerables, fixed obstacles, speed limits, etc ... ), and allows determining the selected the trajectory from the bundle. Differentially flat system is indeed fully parameterized by its flat outputs and their derivatives. Another feature of this kind of systems is to be accurately linearized by endogenous dynamics feed-back and coordinate transformation. Tracking stabilizer is then trivially obtained from the linearized system.PARIS11-SCD-Bib. électronique (914719901) / SudocSudocFranceF

Inversion d images satellites haute résolution visible / infrarouge pour le suivi de la couverture végétale des sols en hiver par modélisation du transfert radiatif (fusion de données et classification)

L'estimation des caractéristiques de la végétation à partir de l'espace intéresse notamment la communauté des hydrologistes, la couverture hivernale dans des régions agricoles influant les processus d'érosion du sol et la qualité des eaux. L'objet de cette thèse est alors l'estimation de la couverture végétale (et plus précisément de sa densité au travers du paramètre physique fraction de couvert , fCover) à partir de données de télédétection Visible et Proche Infrarouge haute résolution . Le bassin expérimental du Yar (Bretagne) a servi de site de validation à nos travaux. Nous avons étudié tout d abord la modélisation (directe et inverse) de l interaction entre le rayonnement solaire et le couvert végétal en utilisant la théorie du Transfert Radiatif (TR). Le modèle de TR direct proposé combine les deux modèles SAIL et Adding, permettant d améliorer la modélisation des flux diffus et prenant en compte le phénomène de Multi Hot Spot. Par la suite, pour inverser le fCover, nous avons proposé un modèle semi-empirique utilisant la paramétrisation de la famille des isolignes de fCover par le modèle couplé SAIL/Adding. Ensuite, et afin d améliorer les résultats, nous avons fusionné les résultats obtenus par notre modèle inverse avec d autres indices de végétation. Pour cela, dans le cadre de la théorie des croyances, une nouvelle règle tenant compte de la corrélation entre différentes évidences a été proposée. Finalement, pour obtenir une carte des classes de fCover, nous avons proposé une classification Markovienne originale relâchant l hypothèse de stationnarité des formes de voisinages pour utiliser un voisinage adaptatif à chaque pixel.ORSAY-PARIS 11-BU Sciences (914712101) / SudocSudocFranceF

pp 2518 - 2524

International audienc

A-contrario approach for outlier detection in GNSS positioning

International audienc

Plot-to-track associations in a perimetric protection system

L'étude concerne une application de protection de site utilisant des caméras visible et infrarouge thermique et des capteurs sismiques, pour la détection d'intrus. Nous avons proposé un pistage et une labellisation des cibles par fusion de ces modalités d'observation. Deux points sont originaux. Tout d'abord, nous avons défini une fonction de coût ad hoc pour effectuer la mise en correspondance plots-pistes de type 1 vers N et N vers 1. Ensuite, nous modélisons notre problème de labellisation des pistes à partir des labels des plots dans le cadre de la théorie des fonctions de croyances, en utilisant notamment l'affaiblissement pour modéliser le vieillissement des pistes et la fiabilité contextuelle des capteurs, et la règle hybride de Dubois et Prade pour la combinaison. Les résultats ont permis alors de valider l'approche proposée dans le cadre d'un système opérationnel

One step clustering based on a-contrario framework for detection of alterations in historical violins

Preventive conservation is an important practice in Cultural Heritage. The constant monitoring of the state of conservation of an artwork helps us reduce the risk of damage and number of necessary interventions. In this work, we propose a probabilistic approach for the detection of alterations on the surface of historical violins based on an a-contrario framework. Our method is a one step NFA clustering solution which considers grey-level and spatial density information in one background model. The proposed method is robust to noise and avoids parameter tuning and any assumption about the quantity of the worn-out areas. We have used as input UV induced fluorescence (UVIFL) images for considering details not perceivable with visible light. Tests were conducted on image sequences included in the “Violins UVIFL imagery” dataset. Results illustrate the ability of the algorithm to distinguish the worn area from the surrounding regions. Comparisons with state-of-the-art clustering methods show improved overall precision and recall

Segmentation of elevation images based on a morphology approach for agricultural clod detection

International audienceThis study deals with the segmentation of altitude or elevation images, i.e. images of the distance (푧-coordinate) between the surface or objects and the camera plane. Specifically to our soil science application, these images are acquired on agricultural surfaces in order to evaluate their roughness. The cloddy structure being a key factor to characterize soil roughness, the elevation image analysis aims at detecting and identifying the clods as accurately as possible. Now, rather than defining a new segmentation algorithm, we propose to transform the input data so as to take into account the different criteria characterizing the clod objects, namely the relative altitude and a function of the gradient norm. The proposed approach was validated on three agricultural surfaces (two synthetic and one real) and the results compared to those of an algorithm previously developed specifically for the clod identification problem

Dynamic object construction using belief function theory

International audienc