Détection de mouvement par analyse de séquences d'images monoculaires : application à l'estimation de flux de piétons en milieu urbain

par Patrick Vannoorenberghe

Thèse de doctorat en Productique, automatique et informatique industrielle

Sous la direction de Jack-Gérard Postaire et de Cina Motamed.

Soutenue en 1997

à Littoral , en partenariat avec Laboratoire d'Analyse des Systèmes du Littoral (Calais, Pas-de-Calais) (laboratoire) .

Le président du jury était Daniel Boucher.

Le jury était composé de Jean-Marc Blosseville, Mohammed Benjelloun, François Cabestaing.

Les rapporteurs étaient Jean Devars, Claude Laurgeau.


  • Résumé

    Le travail présenté dans cette thèse vise à estimer le mouvement d’objets déformables à partir de l’analyse d’une séquence d’images monoculaires. Dans un contexte où la caméra est fixe, la détection de mouvement peut être envisagée en comparant chaque image de la séquence à une image de référence. La mise à jour de l’image de référence est contrôlée par un filtre récursif en validant des contraintes liées au comportement des objets dans la scène. Dans une première partie, la notion de structure, définie comme un ensemble de gradients directionnels, permet de fiabiliser la décision en ce qui concerne le mouvement dans chacune des images de la séquence analysée. Une procédure de suivi, basée sur mise en correspondance de structures extraites de deux images successives de la séquence, est proposée. Dans le cadre du projet Carrefour Intelligent, le capteur ainsi créé est utilisé pour mesurer en temps réel des informations concernant les piétons. L’acquisition de certains paramètres tels que les temps de traversée ou les flux d’attente permet de gérer de façon optimale le trafic en privilégiant les déplacements des piétons par rapport aux véhicules. Des résultats probants de détection et de mesure ont été obtenus sur des séquences d’images réelles correspondant à des situations complexes de scènes d’extérieur en milieu urbain.


  • Résumé

    The aim of this thesis consists in detecting the motion of deformable objects using analysis of monocular image sequences. Working with a fixed camera permits to detect the motion by a simple comparison between each image of the sequence and a reference image. The updating of the reference image is controlled by means of a recursive filter which takes into account the behavior of the objects evolving in the scene. In a first part, a new “structure” concept, defined as a set of directional gradients, allows to improve the motion detection decision in each image of the sequence. Then, a tracking procedure, based on a matching of structural features extracted from two successive images of the sequence, is proposed. In the framework of the project “Intelligent Cross-road”, the proposed sensor is used in order to estimate realtime information concerning the pedestrians. The acquisition of parameters like traverse times or waiting flows allows an optimal traffic regulation which can privilege pedestrians displacements towards vehicles. Results of detection and tracking are presented on real image sequences corresponding to complex situations in an urban environment.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (V-192 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p.165-179.

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  • Bibliothèque : Université du Littoral-Côte d'Opale (Calais, Pas-de-Calais). Bibliothèque. Section Sciences.
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  • Disponible pour le PEB

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  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : MF-1997-VAN
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