Multi-object tracking and classification : contributions with belief functions theory

Cette thèse aborde le problèeme du suivi et de la classification de plusieurs objets simultanément.Il est montré dans la thèese que les fonctions de croyance permettent d'améliorer les résultatsfournis par des méthodes classiques à base d'approches Bayésiennes. En particulier, une précédenteapproche développée dans le cas d'un seul objet est étendue au cas de plusieurs objets. Il est montréque dans toutes les approches multi-objets, la phase d'association entre observations et objetsconnus est fondamentale. Cette thèse propose également de nouvelles méthodes d'associationcrédales qui apparaissent plus robustes que celles trouvées dans la littérature. Enfin, est abordée laquestion de la classification multi-capteurs qui nécessite une seconde phase d'association. Dans cedernier cas, deux architectures de fusion des données capteurs sont proposées, une dite centraliséeet une autre dite distribuée. De nombreuses comparaisons illustrent l'intérêt de ces travaux, queles classes des objets soient constantes ou variantes dans le temps.This thesis deals with multi-objet tracking and classification problem. It was shown that belieffunctions allow the results of classical Bayesian methods to be improved. In particular, a recentapproach dedicated to a single object classification which is extended to multi-object framework. Itwas shown that detected observations to known objects assignment is a fundamental issue in multiobjecttracking and classification solutions. New assignment solutions based on belief functionsare proposed in this thesis, they are shown to be more robust than the other credal solutions fromrecent literature. Finally, the issue of multi-sensor classification that requires a second phase ofassignment is addressed. In the latter case, two different multi-sensor architectures are proposed, aso-called centralized one and another said distributed. Many comparisons illustrate the importanceof this work, in both situations of constant and changing objects classes

Comparison of Credal Assignment Algorithms in Kinematic Data Tracking Context

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Inventory Control in Supply Chain: a Model-Free Approach

International audience* e-mail: (danielle.nyakamnya, samir.hachour, hassane.abouaissa)@univ-artois.fr

Corrections contextuelles crédibilistes en fonction de décisions partielles

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Multi-target tracking with credal classification and kinematic data

International audienceThis article proposes a method to classify multiple maneuvering targets at the same time. This task is a much harder problem than classifying a single target, as sensors do not know how to assign captured measurements to known targets. This article extends previous results scattered in the literature and unifies them in a single global framework with belief functions. Through two examples, it is shown that the full algorithm using belief functions improves results obtained with standard Bayesian classifiers and that it can be applied to a large variety of applications

Multi-sensor multi-target tracking with robust kinematic data based credal classification

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Improving an evidential source of information using contextual corrections depending on partial decisions

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Améliorer un groupe de sources crédibilistes avec des corrections contextuelles

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On Improving a Group of Evidential Sources with Different Contextual Corrections

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