Zhou, Dingfu
[Author]
;
Compiègne
[Contributor];
Frémont, Vincent
[Contributor];
Quost, Benjamin
[Contributor]
Vision-based moving pedestrian recognition from imprecise and uncertain data ; Reconnaissance de piétons par vision à partir de données imprécises et incertaines
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Media type:
E-Book;
Electronic Thesis;
Text
Title:
Vision-based moving pedestrian recognition from imprecise and uncertain data ; Reconnaissance de piétons par vision à partir de données imprécises et incertaines
Footnote:
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Description:
La mise en oeuvre de systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS) basée vision, est une tâche complexe et difficile surtout d’un point de vue robustesse en conditions d’utilisation réelles. Une des fonctionnalités des ADAS vise à percevoir et à comprendre l’environnement de l’ego-véhicule et à fournir l’assistance nécessaire au conducteur pour réagir à des situations d’urgence. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur la détection et la reconnaissance des objets mobiles car leur dynamique les rend plus imprévisibles et donc plus dangereux. La détection de ces objets, l’estimation de leurs positions et la reconnaissance de leurs catégories sont importants pour les ADAS et la navigation autonome. Par conséquent, nous proposons de construire un système complet pour la détection des objets en mouvement et la reconnaissance basées uniquement sur les capteurs de vision. L’approche proposée permet de détecter tout type d’objets en mouvement en fonction de deux méthodes complémentaires. L’idée de base est de détecter les objets mobiles par stéréovision en utilisant l’image résiduelle du mouvement apparent (RIMF). La RIMF est définie comme l’image du mouvement apparent causé par le déplacement des objets mobiles lorsque le mouvement de la caméra a été compensé. Afin de détecter tous les mouvements de manière robuste et de supprimer les faux positifs, les incertitudes liées à l’estimation de l’ego-mouvement et au calcul de la disparité doivent être considérées. Les étapes principales de l’algorithme sont les suivantes : premièrement, la pose relative de la caméra est estimée en minimisant la somme des erreurs de reprojection des points d’intérêt appariées et la matrice de covariance est alors calculée en utilisant une stratégie de propagation d’erreurs de premier ordre. Ensuite, une vraisemblance de mouvement est calculée pour chaque pixel en propageant les incertitudes sur l’ego-mouvement et la disparité par rapport à la RIMF. Enfin, la probabilité de mouvement et le gradient de profondeur sont utilisés pour minimiser ...