Fusion de données appliquée à la détection et à la localisation d'interfaces par vision artificielle en milieux agricoles avec estimation d'un critère de qualité

Abstract

Nous présentons une méthode de fusion de données et de contrôle de la robustesse d'un algorithme de suivi d'interface entre une zone fauchée et une zone non fauchée par traitement d'images en vue du guidage d'un engin agricole. L'algorithme de vision utilise à la fois des paramètres de texture et de luminance dans le but de guider la machine le long de la limite de fauche laissée lors du passage précédent. L'estimation de l'interface est obtenue grâce à une approche utilisant la corrélation. L'originalité de cet article est le contrôle de la fiabilité de l'estimation grâce à une méthode de fusion de données basée sur la théorie de l'évidence. Nous utilisons les caractéristiques géométriques des fonctions de corrélation associées avec chaque paramètre dans le but d'estimer l'incertain