Vision automatique appliquée à la détection d'obstacles dans un environnement routier / Aimé Meygret ; sous la direction de Marc Berthod

Date :

Editeur / Publisher : [Lieu de publication inconnu] : [éditeur inconnu] , 1990

Type : Livre / Book

Type : Thèse / Thesis

Langue / Language : français / French

Vision artificielle (robotique)

Télévision en relief

Reconnaissance des formes (informatique)

Berthod, Marc (19..-....) (Directeur de thèse / thesis advisor)

Université de Nice (1965-2019) (Organisme de soutenance / degree-grantor)

Université de Nice-Sophia Antipolis. Faculté des sciences (Organisme de soutenance / degree-grantor)

Relation : Vision automatique appliquée à la détection d'obstacles dans un environnement routier / Aimé Meygret ; sous la direction de Marc Berthod / Grenoble : Atelier national de reproduction des thèses , 1990

Résumé / Abstract : Dans le cadre des recherches du projet Eureka Prométhéus nous nous intéressons à la détection d'obstacles en environnement routier au moyen de différentes techniques de vision. Dans la première partie de cette thèse nous étudions la stéréovision passive afin de produire une représentation tridimensionnelle de l'environnement. Nous présentons un algorithme original de mise en correspondance de points de chaines de contours, basé sur une approche multi-résolution. Des hypothèses d'obstacles sont ensuite générées par un processus de reconnaissance basé sur une coopération entre une émission d'hypothèses 2D (traitement monoculaire basé sur les groupements perceptuels) et une validation 3D (utilisant les résultats de l'algorithme de stéréovision). Dans la deuxième partie de cette thèse nous nous intéressons à l'analyse du mouvement dans une séquence d'images. Une adaptation de l'algorithme de mise en correspondance développé dans la première partie, permet de détecter le flot optique (projection dans le plan image des vecteurs vitesses réelles) par mise en correspondance d'images prises à des instants différents. Une segmentation des données stéréo permet de détecter des objets (au sens large du terme) qui sont classés rigide ou déformable à partir d'une segmentation du flot optique. Dans chaque partie nous présentons et analysons des résultats expérimentaux sur des données réelles