Suivi robuste d’objets dans des séquences d’images par fusion de sources, application au suivi de véhicules dans des scènes routières

par John Klein

Thèse de doctorat en Physique. Sciences de l'information

Sous la direction de Pierre Miché.

Soutenue en 2008

à Rouen .


  • Résumé

    Ces travaux de thèse sont destinés à une application de suivi visuel de véhicules. Une caméra est placée à l'intérieur d'un véhicule ; il s'agit alors de déterminer, dans chaque image, la position du véhicule précédent. Cette application fait appel à des algorithmes de vision par ordinateur. . Nous avons choisi de concentrer nos efforts sur l'amélioration d'un point particulier d'un algorithme de suivi : la fusion de données. Nous utilisons un algorithme de suivi par filtrage particulaire. Nous proposons une méthode pour réaliser une fusion de données précise et efficace dans ce filtre grâce au cadre des fonctions de croyance. Nous contribuons également à fournir un opérateur de combinaison qui s'adapte aux masses de croyance à fusionner et permet ainsi de cumuler certaines propriétés. L'approche proposée est validée à l'aide de plusieurs tests sur des séquences. Une seule image du véhicule est supposée connue, l'approche ne requiert donc qu'une faible quantité d'a priori.


  • Résumé

    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.

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Informations

  • Détails : 251 p.
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. 297 réf.. Contient des articles en anglais

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université de Rouen. Service commun de la documentation. Section sciences site Madrillet.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 08/ROUE/S031
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