Robust Learning of a depth map for obstacle avoidance with a monocular stabilized flying camera ; Apprentissage robuste d'une carte de profondeur pour l'évitement d'obstacle dans le cas des cameras volantes, monoculaires et stabilisées
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Media type:
E-Book;
Electronic Thesis;
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Title:
Robust Learning of a depth map for obstacle avoidance with a monocular stabilized flying camera ; Apprentissage robuste d'une carte de profondeur pour l'évitement d'obstacle dans le cas des cameras volantes, monoculaires et stabilisées
Footnote:
Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
Description:
Le drone orienté grand public est principalement une caméra volante, stabilisée et de bonne qualité. Ceux-ci ont démocratisé la prise de vue aérienne, mais avec leur succès grandissant, la notion de sécurité est devenue prépondérante.Ce travail s'intéresse à l'évitement d'obstacle, tout en conservant un vol fluide pour l'utilisateur.Dans ce contexte technologique, nous utilisons seulement une camera stabilisée, par contrainte de poids et de coût.Pour leur efficacité connue en vision par ordinateur et leur performance avérée dans la résolution de tâches complexes, nous utilisons des réseaux de neurones convolutionnels (CNN). Notre stratégie repose sur un systeme de plusieurs niveaux de complexité dont les premieres étapes sont de mesurer une carte de profondeur depuis la caméra. Cette thèse étudie les capacités d'un CNN à effectuer cette tâche.La carte de profondeur, étant particulièrement liée au flot optique dans le cas d'images stabilisées, nous adaptons un réseau connu pour cette tâche, FlowNet, afin qu'il calcule directement la carte de profondeur à partir de deux images stabilisées. Ce réseau est appelé DepthNet.Cette méthode fonctionne en simulateur avec un entraînement supervisé, mais n'est pas assez robuste pour des vidéos réelles. Nous étudions alors les possibilites d'auto-apprentissage basées sur la reprojection différentiable d'images. Cette technique est particulièrement nouvelle sur les CNNs et nécessite une étude détaillée afin de ne pas dépendre de paramètres heuristiques.Finalement, nous développons un algorithme de fusion de cartes de profondeurs pour utiliser DepthNet sur des vidéos réelles. Plusieurs paires différentes sont données à DepthNet afin d'avoir une grande plage de profondeurs mesurées. ; Customer unmanned aerial vehicles (UAVs) are mainly flying cameras. They democratized aerial footage, but with thei success came security concerns.This works aims at improving UAVs security with obstacle avoidance, while keeping a smooth flight. In this context, we use only one stabilized camera, ...