Recherche Avancée

Thèse soutenue

Détection d'éléments en approche dans une zone mobile par vision artificielle et applications

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Auteur / Autrice : Yves Berviller
Direction : Etienne Tisserand
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Micro-électronique et instrumentation
Date : Soutenance en 1998
Etablissement(s) : Nancy 1
Partenaire(s) de recherche : autre partenaire : Université Henri Poincaré Nancy 1. Faculté des sciences et techniques

Résumé

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L’objectif de ce travail est de proposer une méthode d'estimation de la vitesse d'objet en approche dans une séquence d'images vidéo (au format standard à 25 images par seconde) ainsi que sa validation et son intégration dans une architecture électronique temps réel. Pour mener une étude à caractère applicatif dans ce domaine, il nous semble indispensable de satisfaire la triple adéquation : méthode - application - architecture. D’inévitables compromis entre ces trois domaines ont donc été introduits dans notre démarche. Premièrement la prise en compte des paramètres expérimentaux nous permet une simplification de l'approche théorique mais lui fait perdre son caractère généralisable. En deuxième lieu, nous avons limité l'exploitation de la méthode aux prise de vue à champ limite. Enfin, l'architecture élaborée est entièrement dédiée à la solution proposée. La solution que nous présentons n'a pas pour objectif de concurrencer les systèmes basés sur les techniques radar. La tendance actuelle étant à la fusion multi-capteurs, notre système peut être considéré comme une approche supplémentaire dans l'arsenal des techniques d'estimation de mouvement. Nous avons testé notre système dans deux cas de figures : lorsque la camera est fixe et lorsqu'elle est embarquée dans un véhicule automobile. Le premier cas nous a permis de quantifier les performances du système en terme de précision des vitesses estimées et de capacités de poursuite. Le second cas constitue une application de rétroviseur électronique d'alerte pour laquelle nous fournissons les résultats obtenus avec une séquence réelle de près de 2000 images