Date : 2002
Type : Livre / Book
Type : Thèse / ThesisLangue / Language : français / French
Systèmes à paramètres répartis
Systèmes de grandes dimensions
Objets usuels -- Télédétection
Résumé / Abstract : Ce travail présente l'architecture d'un système de perception distribuée. Des modules de vision constitués de caméras et d'unités de traitement analysent la scène selon des points de vue distincts et sans recouvrement. Les objectifs du système d'interprétation globale sont la classification et le suivi global des objets dans les scènes autoroutières. Le suivi global est réalisé par l'intermédiaire d'une ré-identification des objets perçus par plusieurs caméras. Les difficultés du système d'interprétation concernent la gestion des erreurs lors de l'identification des objets d'une part, mais également les contraintes temps réel que le système doit respecter. La gestion des erreurs est prise en charge par un raisonnement approximatif basé sur la théorie des possibilités et les aspects temps réel du système sont gérés par un raisonnement distribué et temporel. Deux algorithmes d'association liés à des contextes d'utilisation différents sont développés. L'approche par la programmation dynamique traite l'association en tenant compte d'un ensemble d'objet attendu au niveau de chaque module de vision. Le deuxième algorithme utilisant une approche de fusion temporelle multi-capteurs pour la surveillance prolonge les raisonnements approximatifs et temporels en gérant dans le temps la qualité des décisions.
Résumé / Abstract : This work presents the architecture of the distributed perception system. The system is composed by several vision units analysing the scene from distinct points of view and without recovery. The objectives of the interpretation are the classification and tracking of objects in motorway scenes. The global tracking is carried out by a re-identification of objects perceived by several cameras. The difficulties of the system concern firstly the management of the uncertainty at the re-identification stage, and also the real time constraints of the application. The management of the uncertainty is dealt with an approximate reasoning by using the possibility theory. Real time constraints are taken into account by a distributed and temporal algorithm. Two algorithms of association for object re-identification are developed. The first is based on a dynamic programming algorithm. It decides for a majority of awaited objects independently for each vision unit. For surveillance applications, a temporal fusion approach for association is proposed in order to control the instantaneous quality of each decision over the system.