Détection et suivi d'objets mobiles perçus depuis un capteur visuel embarqué

par Dora Luz Almanza Ojeda

Thèse de doctorat en Systèmes embarqués

Sous la direction de Michel Devy et de Ariane Herbulot.

Soutenue en 2011

à Toulouse 3 .


  • Résumé

    Cette thèse traite de la détection et du suivi d'objets mobiles dans un environnement dynamique, en utilisant une caméra embarquée sur un robot mobile. Ce sujet représente encore un défi important car on exploite uniquement la vision mono-caméra pour le résoudre. Nous devons détecter les objets mobiles dans la scène par une analyse de leurs déplacements apparents dans les images, en excluant le mouvement propre de la caméra. Dans une première étape, nous proposons une analyse spatio-temporelle de la séquence d'images, sur la base du flot optique épars. La méthode de clustering a contrario permet le groupement des points dynamiques, sans information a priori sur le nombre de groupes à former et sans réglage de paramètres. La réussite de cette méthode réside dans une accumulation suffisante des données pour bien caractériser la position et la vitesse des points. Nous appelons temps de pistage, le temps nécessaire pour acquérir les images analysées pour bien caractériser les points. Nous avons développé une carte probabiliste afin de trouver les zones dans l'image qui ont les probabilités la plus grandes de contenir un objet mobile. Cette carte permet la sélection active de nouveaux points près des régions détectées précédemment en permettant d'élargir la taille de ces régions. Dans la deuxième étape nous mettons en oeuvre une approche itérative pour exécuter détection, clustering et suivi sur des séquences d'images acquises depuis une caméra fixe en intérieur et en extérieur. Un objet est représenté par un contour actif qui est mis à jour de sorte que le modèle initial reste à l'intérieur du contour. Finalement nous présentons des résultats expérimentaux sur des images acquises depuis une caméra embarquée sur un robot mobile se déplaçant dans un environnement extérieur avec des objets mobiles rigides et non rigides. Nous montrons que la méthode est utilisable pour détecter des obstacles pendant la navigation dans un environnement inconnu a priori, d'abord pour des faibles vitesses, puis pour des vitesses plus réalistes après compensation du mouvement propre du robot dans les images.

  • Titre traduit

    Detection and tracking of mobile objects perceived from an embedded visual sensor


  • Résumé

    This dissertation concerns the detection and the tracking of mobile objets in a dynamic environment, using a camera embedded on a mobile robot. It is an important challenge because only a single camera is used to solve the problem. We must detect mobile objects in the scene, analyzing their apparent motions on images, excluding the motion caused by the ego-motion of the camera. First it is proposed a spatio-remporal analysis of the image sequence based on the sparse optical flow. The a contrario clustering method provides the grouping of dynamic points, without using a priori information and without parameter tuning. This method success is based on the accretion of sufficient information on positions and velocities of these points. We call tracking time, the time required in order to acquire images analyzed to provide the points characterization. A probabilistic map is built in order to find image areas with the higher probabilities to find a mobile objet; this map allows an active selection of new points close the previously detected mobile regions, making larger these regions. In a second step, it is proposed an iterative approach to perform the detection-clustering-tracking process on image sequences acquired from a fixed camera for indoor or outdoor applications. An object is described by an active contour, updated so that the initial object model remains inside the contour. Finally it is presented experimental results obtained on images acquired from a camera embedded on a mobile robot navigating in outdoor environments with rigid or non rigid mobile objects ; it is shown that the method works to detect obstacles during the navigation in a priori unknown environments, first with a weak speed, then with more a realistic speed, compensating the robot ego-motion in images.

Autre version

Cette thèse a donné lieu à une publication en 2014 par [CCSD] [diffusion/distribution] à Villeurbanne

Détection et suivi d'objets mobiles perçus depuis un capteur visuel embarqué

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La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (130 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 123-128

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université Paul Sabatier. Bibliothèque universitaire de sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 2011 TOU3 0352
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