Estimation des conditions de visibilité météorologique par caméras routières

par Raouf Babari

Thèse de doctorat en Traitement du Signal et des Images

Sous la direction de Nicolas Paparoditis.

Le président du jury était Jack-Gérard Postaire.

Le jury était composé de Nicolas Paparoditis, Pierre Charbonnier, Nicolas Hautière, Jacques Parent-du-Chatelet.

Les rapporteurs étaient Abdelaziz Bensrhair, Thierry Chateau.


  • Résumé

    La mesure de la visibilité météorologique est un élément important pour la sécurité des transports routiers et aériens. Nous proposons dans ce travail de recherche un indicateur de la visibilité météorologique adapté aux caméras fixes de vidéo surveillance du réseau routier. Il est fondé sur le module du gradient sélectionné dans des zones dont le comportement suit une loi de réflexion de Lambert vis à vis des conditions d'éclairage. La réponse de cet indicateur est issue d'une modélisation fondée sur une hypothèse de la distribution des profondeurs dans la scène. Celle-ci est calibrée avec des données provenant d'un visibilimètre ou bien avec une carte de profondeurs issue d'un modèle numérique de terrain. Les estimations sont ensuite comparées avec des données de référence obtenues par un visibilimètre et montrent une erreur moyenne similaire pour des images prises dans différentes conditions d'éclairage et de visibilité météorologique

  • Titre traduit

    Estimation of meteorologic visibility by highway cameras


  • Résumé

    The measurement of the meteorological visibility is an important element for the safety of road and air transport. We propose in this thesis a meteorological visibility indicator adapted to video surveillance cameras of the road network. This descriptor is based on the module of the gradient selected in areas that follow Lambert's reflection law. The response of this descriptor is derived from a model based on the statistical distribution of depth in the scene. Calibration is performed with data from a visibilimeter, or with a depth map from a digital terrainmodel. The results are then compared with reference data obtained from a visibilimeter and show a similar mean error for images taken in different illumination and meteorological visibility conditions


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