Système Multi-Capteur pour l'Analyse et l'Inspection de Sites Viticoles

par Thibault Clamens

Projet de thèse en Instrumentation et informatique de l'image

Sous la direction de David Fofi et de Éric Fauvet.

Thèses en préparation à Bourgogne Franche-Comté , dans le cadre de École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; Dijon ; Belfort) , en partenariat avec LE2I - Laboratoire d'Electronique, d'Informatique et de l'Image (laboratoire) et de Pôle 6 - Vision pour la robotique (equipe de recherche) depuis le 01-10-2018 .


  • Résumé

    L'objectif est d'ouvrir nos travaux effectués en robotique viticole (i.e. pulvérisation intelligente par analyse 3D de la haie foliaire) à des problématiques plus amont et à étudier les apports d'un système multi-capteur et multi-modal à l'analyse et à l'inspection de sites viticoles. Les données capturées devront servir à l'analyse géométrique, photométrique et temporelle des sites et être adaptées aux problématiques « métier », comme par exemple : * l'analyse de l'efficacité des traitements phytosanitaires dans le temps ; * l'analyse de l'efficacité des traitements phytosanitaires en fonction des conditions atmosphériques et météorologiques ; * le suivi temporel des parcelles ; * la détection précoce des pathologies de la plante ; * etc. Ces travaux aborderont les problématiques de modélisation et de calibrage d'un système multi-capteur, la fusion des données multi-modales, la reconstruction tridimensionnelle enrichie des données photométriques/radiométriques et l'apport des aprioris non-visuels dans les algorithmes développés (hygrométrie, température, etc.). Même si ces travaux entendent essentiellement apporter des solutions géométriques (par la reconstruction 3D) et photométriques (par l'analyse d'images) aux problématiques viticoles évoquées plus haut, nous envisageons de leur adjoindre un module de classification, voire d'intelligence artificielle, permettant une prise de décision qualitative et sémantique (et pas seulement quantitative), notamment pour la détection des pathologies de la plante ou l'analyse du rendement des traitements appliqués.

  • Titre traduit

    Multi-Sensor System for Viticultural Site Analysis and Inspection


  • Résumé

    The objective is to open our work carried out in viticultural robotics (i.e. intelligent spraying by 3D analysis of the foliar hedge) to more upstream problems and to study the contributions of a multi-sensor and multi-modal system to the analysis and inspection of viticultural sites. The captured data should be used for geometric, photometric and temporal analysis of the sites and be adapted to "operational" problems, such as for example : * analysis of the effectiveness of phytosanitary treatments over time; * analysis of the effectiveness of phytosanitary treatments in relation to atmospheric and meteorological conditions ; * the temporal follow-up of the vineyard plots; * early detection of plant pathologies; * and so on… This project will address the modelling and calibration problems of a multi-sensor system, the fusion of multi-modal data, the three-dimensional reconstruction enriched with photometric/radiometric data and the contribution of non-visual apriori in the developed algorithms (hygrometry, temperature, etc.). Even if this work essentially aims to provide geometric (through 3D reconstruction) and photometric (through image analysis) solutions to the above-mentioned viticultural problems, we plan to add a classification module, or even an artificial intelligence module, allowing qualitative and semantic (and not only quantitative) decision-making, especially for the detection of plant pathologies or the analysis of the performance of applied treatments.