Suivi robuste d’objets dans des séquences d’images par fusion de sources, application au suivi de véhicules dans des scènes routières PDF Download
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Author: John Klein
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : en
Pages : 251
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Book Description
This PhD thesis is meant to be applied to preceding vehicle rear view tracking problems. Using a camera installed inside a vehicle, our goal is to determine the position of the preceding vehicle. This application exploits computer vision algorithms.It was decided to focus our efforts on improving a particular part of tracking approaches: data fusion. Particle filters were retained as the main tracking procedure for our work. We propose an efficient and accurate data fusion method inside particle filters using the framework of belief functions. We also contribute to obtaining a new contextual combination pattern for belief functions which can cumulate some properties. The approach proposed is tested through several on-road sequences of various kinds. Only one image of the tracked vehicle is known beforehand, therefore the system is based on little a priori information.
Author: John Klein
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : en
Pages : 251
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Book Description
This PhD thesis is meant to be applied to preceding vehicle rear view tracking problems. Using a camera installed inside a vehicle, our goal is to determine the position of the preceding vehicle. This application exploits computer vision algorithms.It was decided to focus our efforts on improving a particular part of tracking approaches: data fusion. Particle filters were retained as the main tracking procedure for our work. We propose an efficient and accurate data fusion method inside particle filters using the framework of belief functions. We also contribute to obtaining a new contextual combination pattern for belief functions which can cumulate some properties. The approach proposed is tested through several on-road sequences of various kinds. Only one image of the tracked vehicle is known beforehand, therefore the system is based on little a priori information.
Author: FERNANDEZ-MALOIGNE Christine
Publisher: Lavoisier
ISBN: 2746282054
Category :
Languages : en
Pages : 378
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Book Description
Cet ouvrage collectif recense les dernières avancées dans le domaine de l'analyse automatique des images numériques couleur. Destiné aux chercheurs, ingénieurs R&D et étudiants en Master ou Doctorat, il constitue un état de l'art critique et le plus exhaustif possible sur les problématiques scientifiques soulevées par les différentes étapes constituant une chaîne de traitement des images couleur. Le filtrage et la segmentation des images fixes sont abordés par des techniques récentes telles que les outils morphologiques couleur, les équations aux dérivées partielles, l'algèbre quaternionique ou l'analyse de graphes. La caractérisation des textures couleur est traitée par la prédiction linéaire ou des descripteurs statistiques. La reconnaissance d'objets fixes ou en mouvement dans des vidéos couleur nécessite d'utiliser des attributs invariants aux conditions d'éclairage. Une attention particulière a été apportée aux espaces couleur, et notamment ceux séparant la luminance de la chrominance.
Author: Ruihua Ma
Publisher:
ISBN: 9782726108758
Category :
Languages : fr
Pages : 183
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Book Description
LA PRESENTE THESE DECRIT LE TRAVAIL DE L'AUTEUR EFFECTUE DANS LE CADRE DU PROJET EUREKA PROMETHEUS (PROGRAM FOR A EUROPEAN TRAFFIC WITH HIGHEST EFFICIENCY AND UNPRECEDENTED SAFETY). LE BUT FINAL EST LA DETECTION D'OBSTACLES ROUTIERS PAR ANALYSE DE SEQUENCES D'IMAGES STEREOSCOPIQUES OBTENUES PAR DEUX CAMERAS, UN PROBLEME CONNU SOUS LE NOM DE NAVIGATION VISUELLE. NOTRE APPROCHE EST CONFORME A LA THEORIE DE MARR ET COMPREND SIX ETAPES: (I) EXTRACTION DE PRIMITIVES ; (II) RECONSTITUTION 3D ; (III) DETECTION DU MOUVEMENT APPARENT ; (IV) SEGMENTATION DE SCENE ; (V) CALCUL DU MOUVEMENT 3D ; ET ENFIN (VI) DETECTION D'OBSTACLES. LES PRIMITIVES UTILISEES SONT DES CONTOURS. 4 PROBLEMES (DE II A V) ONT ETE ETUDIES. NOUS JUSTIFIONS NOTRE CHOIX AINSI: PRIMO, LES PROBLEMES ETUDIES SONT D'INTERET GENERAL, I.E., FONDAMENTAUX POUR TOUT CADRE THEORIQUE ; ET SECONDO, NOTRE OBSERVATION MONTRE QUE LA PERFORMANCE TRES MOYENNE DES ALGORITHMES EXISTANTS EST DUE LA PLUPART DU TEMPS A UNE EXPLOITATION INEFFICACE DES INFORMATIONS. NOTRE ACCENT PORTE DONC SUR UNE MEILLEURE COMPREHENSION DE CHAQUE PROBLEME TRAITE. AINSI POUR CHACUN DES QUATRE PROBLEMES NOUS COMMENCONS PAR UNE ETUDE CRITIQUE DE L'ETAT DE L'ART ET PUIS PROPOSONS NOTRE SOLUTION. NOUS AVONS CONCU LES ALGORITHMES POUR LA STEREO, LE SUIVI TEMPOREL, LA SEGMENTATION DE SCENE ET L'ESTIMATION OPTIMALE ET ROBUSTE DU MOUVEMENT 3D. CEUX-CI SONT TOUS AUTOMATIQUES ET ONT ETE TESTES SUR DE NOMBREUSES SCENES ROUTIERES REELLES. LES RESULTATS SE SONT AVERES SATISFAISANTS
Author: Laurent Bonnaud
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 190
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Book Description
LE CADRE GENERAL DE CETTE ETUDE EST LE TRAITEMENT NUMERIQUE DU SIGNAL, APPLIQUE AUX SEQUENCES D'IMAGES, POUR DES APPLICATIONS MULTIMEDIA. CE TRAVAIL EST DIVISE EN DEUX CONTRIBUTIONS PRINCIPALES : UN ALGORITHME DE SEGMENTATION D'IMAGES EN OBJETS VIDEO EN MOUVEMENT, ET UNE METHODE D'INTERPOLATION TEMPORELLE OPERANT SUR CES OBJETS. LA SEGMENTATION DE LA SEQUENCE EST EFFECTUEE PAR UN ALGORITHME DE SUIVI TEMPOREL. UN ALGORITHME DE SEGMENTATION SPATIO-TEMPORELLE EST UTILISE INITIALEMENT POUR OBTENIR DES REGIONS DANS LA PREMIERE IMAGE DE LA SEQUENCE. CETTE PARTITION EST ENSUITE SUIVIE PAR UNE TECHNIQUE DE CONTOURS ACTIFS, QUI OPERE SUR UNE NOUVELLE REPRESENTATION DE LA SEGMENTATION, COMPOSEE DES FRONTIERES OUVERTES SEPARANT LES REGIONS. L'ALGORITHME ESTIME A LA FOIS LE MOUVEMENT DES FRONTIERES ET CELUI DES REGIONS. IL EST CAPABLE DE SUIVRE PLUSIEURS OBJETS SIMULTANEMENT ET DE TRAITER LES OCCULTATIONS ENTRE EUX. DES RESULTATS, OBTENUS SUR DES SEQUENCES D'IMAGES REELLES, MONTRENT QUE CET ALGORITHME PERMET UNE BONNE STABILITE TEMPORELLE DE LA SEGMENTATION ET UNE BONNE PRECISION DES FRONTIERES. LE BUT DE L'ALGORITHME D'INTERPOLATION EST DE RECONSTRUIRE DES IMAGES INTERMEDIAIRES ENTRE DEUX IMAGES DE LA SEQUENCE. IL S'AGIT D'UN ALGORITHME DE FAIBLE COMPLEXITE QUI PEUT ETRE UTILISE A LA FIN D'UNE CHAINE CODEUR/DECODEUR. L'INTERPOLATION EST COMPENSEE EN MOUVEMENT ET UTILISE LE MOUVEMENT DES REGIONS, ESTIME PENDANT LA PHASE DE SUIVI. IL EST AUSSI BASE OBJETS, DANS LE SENS OU IL UTILISE LA SEGMENTATION POUR PREDIRE CORRECTEMENT LES ZONES D'OCCULTATION. CET ALGORITHME PEUT ETRE UTILISE POUR TROIS APPLICATIONS DIFFERENTES : LE CODAGE INTERPOLATIF (OU DES IMAGES DE LA SEQUENCE SONT PREDITES PAR INTERPOLATION), L'ADAPTATION DE LA FREQUENCE DE LA SEQUENCE A LA FREQUENCE D'AFFICHAGE DU TERMINAL DE VISUALISATION DANS UNE TRANSMISSION MULTICAST ET LA RECONSTRUCTION D'IMAGES MANQUANTES (OU L'ON CALCULE DES IMAGES NON OBSERVEES). DES RESULTATS EXPERIMENTAUX POUR LA PREMIERE APPLICATION MONTRENT QUE POUR UNE QUALITE DE RECONSTRUCTION DONNEE, LA TAUX DE COMPRESSION MOYEN SUR UN GROUPE D'IMAGES EST PLUS ELEVE EN UTILISANT L'INTERPOLATION QU'AVEC UNE PREDICTION CAUSALE.
Author: DOMINIQUE.. GRUYER
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 322
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Book Description
NOUS PROPOSONS DANS CE MEMOIRE UNE METHODE POUR TRAITER ET PRENDRE EN COMPTE DES DONNEES IMPARFAITES DANS LE BUT DE SUIVRE DES OBJETS DYNAMIQUES. NOUS AVONS CONSIDERE DANS CE TRAVAIL QUE LES DONNEES PROVENANT DES CAPTEURS SONT IMPARFAITES ET NOUS AVONS CHERCHE D'UNE PART A DEVELOPPER DES ALGORITHMES QUI PRENNENT EN COMPTE CES IMPERFECTIONS ET D'AUTRE PART A CARACTERISER LA QUALITE DES RESULTATS OBTENUS. L'ETUDE DES DIFFERENTES MODELISATIONS DANS LA LITTERATURE POUR REPRESENTER L'IMPRECISION ET L'INCERTITUDE NOUS ONT AMENE A PROPOSER UNE MODELISATION DE MESURES FLOUES CONSTRUITES A PARTIR DE L'ESPACE DES MESURES ET NON PLUS A PARTIR DE LA MESURE SEULE. A L'AIDE DE CETTE MODELISATION, NOUS AVONS REALISE UN ESTIMATEUR-PREDICTEUR FLOU SERVANT A LA DETECTION MULTI-OBJETS. L'ASPECT DYNAMIQUE DES OBJETS EST OBTENU A L'AIDE D'UN PREDICTEUR LINEAIRE UTILISANT DES VARIABLES D'ETATS FLOUES. AFIN DE PASSER DE LA DETECTION D'OBJETS AU SUIVI MULTI-OBJETS, NOUS AVONS DEVELOPPE UN ALGORITHME D'ASSOCIATION BASE SUR LA THEORIE DES CROYANCES ET AYANT LES PROPRIETES D'ASSOCIATIVITE ET DE COMMUTATIVITE. NOUS AVONS PROPOSE UNE APPROCHE POUR LA GENERATION DES JEUX DE MASSES INITIAUX ADAPTEE AU CAS DU SUIVI, PUIS UNE GENERALISATION DE LA COMBINAISON DE DEMPSTER ET ENFIN UNE METHODE BASEE SUR UN ALGORITHME D'AFFECTATION OPTIMALE POUR LEVER LES CONFLITS. NOUS SOMMES EGALEMENT EN MESURE DE QUANTIFIER LA CONFIANCE QUE NOUS AVONS SUR LE RESULTAT DU SUIVI. NOUS MONTRONS ENSUITE QUE CET ALGORITHME PERMET UNE GESTION SIMPLE ET AUTOMATIQUE DES APPARITIONS, DES DISPARITIONS ET DE LA PROPAGATION DES OBJETS DANS UN SUIVI MULTI-OBJETS. UNE ETUDE SUR L'EXTENSION DE L'ALGORITHME D'ASSOCIATION A LA FUSION MULTI-CAPTEURS EST PROPOSEE DANS UN CONTEXTE PLUS GENERAL. FINALEMENT, NOTRE APPROCHE EST VALIDEE PAR DEUX APPLICATIONS CONCRETES UTILISANT DES DONNEES REELLES FOURNIES PAR UN TELEMETRE LASER A BALAYAGE. LA PREMIERE APPLICATION PRESENTE LE SUIVI DE VEHICULES ROUTIERS ET LA SECONDE LE SUIVI D'ETRES HUMAINS.
Author: PATRICK.. PINEAU
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 390
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Book Description
DANS CE MEMOIRE, NOUS AVONS DEVELOPPE UNE NOUVELLE APPROCHE PERMETTANT LA DETECTION ET LE SUIVI DE REGIONS EN MOUVEMENT DANS UNE SEQUENCE D'IMAGES. ELLE EST BASEE SUR L'ANALYSE DES VARIATIONS SPATIO-TEMPORELLES DE LA DISTRIBUTION DES INTENSITES. LE PRINCIPAL OBJECTIF EST DE CONSTRUIRE LE PLUS FIDELEMENT POSSIBLE LES PROJECTIONS, OU MASQUES COMPLETS, DES OBJETS, AINSI QUE LE MASQUE DE LEUR OMBRE PORTEE, PUIS EN SUIVRE L'EVOLUTION TEMPORELLE. L'APPROCHE ENVISAGEE TRAITE DES SEQUENCES D'IMAGES DE SCENES PROCHES ACQUISES AVEC UNE CAMERA FIXE. LE FONCTIONNEMENT GENERAL DE LA METHODE SE DECOMPOSE EN QUATRE PRINCIPALES ETAPES: A) CONSTRUCTION DES MASQUES DES OBJETS ET DES MASQUES DE LEUR OMBRE, PAR COMPARAISON DE L'IMAGE COURANTE ET DE L'IMAGE DU FOND. CETTE COMPARAISON, BASEE SUR LA LUMINANCE ET LES CONTOURS, CONDUIT A UN ETIQUETAGE DOUBLE. UN PROCESSUS DE RELAXATION, AVEC MODELISATION MARKOVIENNE DU CHAMP DES ETIQUETTES, PERMET D'OPTIMISER LA DETECTION. B) SEPARATION DES OBJETS GRACE A LA PRISE EN COMPTE DE LEUR MOUVEMENT. CETTE TECHNIQUE EST EGALEMENT BASEE SUR UNE RELAXATION AVEC MODELISATION MARKOVIENNE. C) PREDICTION TEMPORELLE DES MASQUES DES OBJETS ET DE LEUR MOUVEMENT AFIN D'AUGMENTER LA ROBUSTESSE DES PRECEDENTES ETAPES. D) ENFIN, UN PROCESSUS DE SUIVI TEMPOREL DES MASQUES DES OBJETS EST MIS EN UVRE AFIN D'OBTENIR LA TRAJECTOIRE DE CHAQUE OBJET
Author: Aurélie Bugeau
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 177
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Book Description
De nombreuses applications en vision par ordinateur nécessitent la détection et le suivi d'objets en mouvement dans une séquence d'images. Le but de cette thèse est de détecter et suivre les objets mobiles dans des séquences ayant un fond dynamique, avec de forts changements d'illumination, de faibles contrastes et éventuellement acquises par une caméra mobile. Cette thèse est décomposée en deux parties. Dans la première, une méthode de détection est proposée. Elle repose sur la définition d'une grille de points décrits par leur mouvement et leur photométrie. Ces points sont ensuite regroupés en "clusters en mouvement" avec un algorithme mean shift à noyau variable et une méthode de sélection automatique de la taille des noyaux. La deuxième partie propose une méthode de suivi combinant des distributions de couleur et de mouvement, la prédiction de l'objet et des observations extérieures (pouvant être les clusters en mouvement) dans une fonction d'énergie minimisée par coupe minimale/flot maximal dans un graphe.
Author: Julian Murgia
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 0
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Book Description
Cette thèse s'inscrit dans un cadre de vidéo-surveillance, et s'intéresse plus précisément à la détection robustesd'objets mobiles dans une séquence d'images. Une bonne détection d'objets mobiles est un prérequis indispensableà tout traitement appliqué à ces objets dans de nombreuses applications telles que le suivi de voitures ou depersonnes, le comptage des passagers de transports en commun, la détection de situations dangereuses dans desenvironnements spécifiques (passages à niveau, passages piéton, carrefours, etc.), ou encore le contrôle devéhicules autonomes. Un très grand nombre de ces applications utilise un système de vision par ordinateur. Lafiabilité de ces systèmes demande une robustesse importante face à des conditions parfois difficiles souventcausées par les conditions d'illumination (jour/nuit, ombres portées), les conditions météorologiques (pluie, vent,neige) ainsi que la topologie même de la scène observée (occultations). Les travaux présentés dans cette thèsevisent à améliorer la qualité de détection d'objets mobiles en milieu intérieur ou extérieur, et à tout moment de lajournée.Pour ce faire, nous avons proposé trois stratégies combinables :i) l'utilisation d'invariants colorimétriques et/ou d'espaces de représentation couleur présentant des propriétésinvariantes ;ii) l'utilisation d'une caméra stéréoscopique et d'une caméra active Microsoft Kinect en plus de la caméra couleurafin de reconstruire l'environnement 3D partiel de la scène, et de fournir une dimension supplémentaire, à savoirune information de profondeur, à l'algorithme de détection d'objets mobiles pour la caractérisation des pixels ;iii) la proposition d'un nouvel algorithme de fusion basé sur la logique floue permettant de combiner les informationsde couleur et de profondeur tout en accordant une certaine marge d'incertitude quant à l'appartenance du pixel aufond ou à un objet mobile.
Author: Vincent Grégoire
Publisher:
ISBN:
Category : Computer vision
Languages : fr
Pages : 0
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Book Description
Author: CLAUDE.. INGLEBERT
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages :
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Book Description
LE TRAVAIL PRESENTE DANS CE MEMOIRE EST UNE CONTRIBUTION A LA CONDUITE ASSISTEE DE VEHICULES SUR ROUTES A PARTIR D'IMAGES PRISES PAR UNE CAMERA EMBARQUEE. LES PROBLEMES ABORDES SONT RELATIFS AU SUIVI DE LIGNES BLANCHES SUR ROUTE: DETECTION, SUIVI, RECONSTRUCTION DE LA ROUTE ET LOCALISATION DU VEHICULE. CE MEMOIRE DECRIT LES DEUX METHODES QUE NOUS AVONS ELABOREES POUR RESOUDRE CES PROBLEMES. LA PREMIERE EST UNE METHODE SIMPLE ET RAPIDE QUI A PERMIS D'EFFECTUER LE SUIVIE EN TEMPS REEL JUSQU'A DES VITESSES DE 60 KM/H EN UTILISANT UN MODELE DE LA ROUTE ET UN MODELE DU MOUVEMENT DE LA CAMERA. LA SECONDE METHODE UTILISE LES PROPRIETES DIFFERENTIELLES DES SURFACES SPATIO-TEMPORELLES ENGENDREES PAR DES COURBES EN MOUVEMENT. DANS UN PREMIER TEMPS, NOUS MONTRONS TOUTES LES EGALITES LIANT LES CARACTERISTIQUES DIFFERENTIELLES DE LA SURFACE SPATIO-TEMPORELLE, LES GRANDEURS 3D DE LA COURBE ET LES PARAMETRES DU MOUVEMENT. PUIS, GRACE A LA PRISE EN COMPTE DES CONNAISSANCES A PRIORI SUR LES CONDITIONS EXPERIMENTALES, L'ETUDE DU FLOT OPTIQUE DES LIGNES OBSERVEES PERMET LA DETERMINATION DU MOUVEMENT DE LA CAMERA ET UNE MEILLEURE RECONSTRUCTION DES LIGNES BLANCHES. UN DES MERITES DE CETTE APPROCHE EST DE MOINS CONTRAINDRE LA FORME DES LIGNES QUE DANS LA PREMIERE METHODE. ENFIN, NOUS PROPOSONS UNE EXPERIMENTATION SUR DES DONNEES SYNTHETIQUES DE LA DETERMINATION DU MOUVEMENT A PARTIR DE L'ETUDE DES SURFACES SPATIO-TEMPORELLES DE COURBES QUELCONQUES
