En raison de l'augmentation du volume et de la complexité des systèmes de transport, de nouveaux systèmes avancés d'assistance à la conduite (ADAS) sont étudiés dans de nombreuses entreprises, laboratoires et universités. Ces systèmes comprennent des algorithmes avec des techniques qui ont été étudiés au cours des dernières décennies, comme la localisation et cartographie simultanées (SLAM), détection d'obstacles, la vision stéréoscopique, etc. Grâce aux progrès de l'électronique, de la robotique et de plusieurs autres domaines, de nouveaux systèmes embarqués sont développés pour garantir la sécurité des utilisateurs de ces systèmes critiques. Pour la plupart de ces systèmes, une faible consommation d'énergie ainsi qu'une taille réduite sont nécessaires. Cela crée la contrainte d'exécuter les algorithmes sur les systèmes embarqués avec des ressources limitées. Dans la plupart des algorithmes, en particulier pour la vision par ordinateur, une grande quantité de données doivent être traitées à des fréquences élevées, ce qui exige des ressources informatiques importantes. Un FPGA satisfait cette exigence, son architecture parallèle combinée à sa faible consommation d'énergie et la souplesse pour les programmer permet de développer et d'exécuter des algorithmes plus efficacement que sur d'autres plateformes de traitement. Les composants virtuels développés dans cette thèse ont été utilisés dans trois différents projets: PICASSO (vision stéréoscopique), COMMROB (détection d'obstacles à partir d'une système multicaméra) et SART (Système d'Aide au Roulage tous Temps).

Ces travaux s'inscrivent dans le cadre du projet VIPA " Véhicule Individuel Public Autonome ", au cours duquel le LASMEA et ses partenaires ont mis au point des véhicules capables de naviguer automatiquement, sans aucune infrastructure extérieure dédiée, dans des zones urbaines (parkings, zones piétonnes, aéroports). Il est doté de deux caméras, l'une à l'avant, et l'autre à l'arrière. Avant son déploiement, le véhicule doit tout d'abord être étalonné et conduit manuellement afin de reconstruire la carte d'amers visuels dans laquelle il naviguera ensuite automatiquement. Les travaux de cette thèse ont pour but de développer et de mettre en oeuvre des méthodes souples permettant d'étalonner cet ensemble de caméras dont les champs de vue sont totalement disjoints. Après une étape préalable d'étalonnage intrinsèque et un état de l'art sur les systèmes multi-caméra, nous développons et mettons en oeuvre différentes méthodes d'étalonnage extrinsèque (déterminant les poses relatives des caméras à champs de vue disjoints). La première méthode présentée utilise un miroir plan pour créer un champ de vision commun aux différentes caméras. La seconde approche consiste à manoeuvrer le véhicule pendant que chaque caméra observe une scène statique composée de cibles (dont la détection est sous-pixellique). Dans la troisième approche, nous montrons que l'étalonnage extrinsèque peut être obtenu simultanément à la reconstruction 3D (par exemple lors de la phase d'apprentissage), en utilisant des points d'intérêt comme amers visuels. Pour cela un algorithme d'ajustement de faisceaux multi-caméra a été développé avec une implémentation creuse. Enfin, nous terminons par un étalonnage déterminant l'orientation du système multi-caméra par rapport au véhicule.

Le transport thermique dans les puces électroniques est un excellent exemple des classes de problèmes non encore maîtrisés. Cette difficulté peut être attribuée à de nombreux problèmes qui ne peuvent pas être traités par des moyens classiques. Il est également connu que plus de 50% des défaillances électroniques sont reliées à la thermique. Un problème majeur dans la conception thermique des puces électroniques est lié à des phénomènes thermiques à grande vitesse qui peuvent survenir dans certains composants de tailles micrométriques. Actuellement, les caméras IR commercialisées ont une cadence relativement limitée, soit quelques centaines d'images par seconde, au mieux, ce qui est très lent comparé aux hautes fréquences transitoires impliquées dans le transfert de chaleur dans les puces, soit plus de quelques kHz. Dans ce mémoire, nous proposons une procédure expérimentale qui permet l'amélioration des capacités de la résolution temporelle de systèmes d'imagerie IR. La procédure est basée sur une approche hétérodyne et est utilisée pour l'observation de la température en fonction du temps sur de minuscules microrésistances chauffées par effet Joule de façon périodique. L'approche hétérodyne consiste à utiliser une fréquence d'acquisition pour le système d'imagerie IR qui serait légèrement différente de la fréquence du phénomène de transfert de chaleur sous observation. L'intégration de l'approche hétérodyne à un système d'imagerie IR n'est pas aussi simple qu'il semble être, de nombreux défis doivent être résolus. Nous décrivons ici notre configuration hétérodyne, intégrée à la caméra IR Phoenix MWIR de FLIR Systems (qui présente un taux d'acquisition en trame entière d'environ 90 FIz). Nous avons montré aussi que des estimations de diffusivité thermique dans le plan ou transverse peuvent également être possibles par une méthode d'hétérodynage en flash répétés. On utilisera la méthode de Degiovanni qui tient compte des pertes pour l'analyse de la diffusivité dans l'épaisseur (méthode flash ID) et les méthodes Lachi et Philippi pour la diffusivité dans le plan (méthode flash 2D). Contrairement .à l'application microélectronique, nous réalisons ainsi dans le volet thermophysique non seulement une analyse qualitative mais également une analyse quantitative.

L'emploi de véhicules aériens sans pilote pour surveiller l'environnement entourant les navires militaires est une avenue intéressante pour contrecarrer des menaces potentielles. Cet ouvrage présente le banc d'essais développé pour l'évaluation et l'analyse comparative d'algorithmes de surveillance de cible. Un système vidéo commercial de poursuite de cible a été intégré à un système "hardware in the loop" (HIL) d'avion sans pilote afin de retrouver la position d'une cible dans un environnement virtuel 3D. La démarche pour l'évaluation de la position de la cible est présentée. Le système HIL utilisé, les modifications matérielles et logicielles apportées ainsi que la performance du système sont décrits. Des algorithmes de surveillance allant des plus simples comme la navigation circulaire aux plus complexes basés sur la commande prédictive sont présentés, simulés sur le système HIL et comparés. Les résultats de cette analyse permettent d'établir les lignes directrices d'une stratégie de guidage efficace.

Ce projet a pour objectif d'étudier les aspects relatifs au suivi de piétons dans le projet MONNET. Pour ce faire, nous adoptons une approche hybride où le suivi est effectué indépendamment pour les images des caméras infrarouge et visible avant d'être combiné. Le suivi se fait à 3 niveaux : au niveau des blobs, au niveau des objets (groupe de blobs) et au niveau des objet fusionnés (détectés dans les deux images). De plus, une méthode robuste de gestion des occultations adaptée à l'environnement intérieur est utilisée pour assurer un suivi adéquat en présence de plusieurs piétons.

Ce mémoire porte sur la conception d'une station d'acquisition d'images infrarouges et d'autres données. La station d'acquisition permet à des chercheurs de faire l'acquisition d'images infrarouges et visibles dans un environnement quelconque depuis leur laboratoire en contrôlant la caméra à distance. Il est également possible d'investiguer des cibles étendues en procédant à un balayage du champ de vision de la caméra infrarouge par le biais d'une unité Pan-Tilt contrôlée à distance. Un télémètre permettant de mesurer une distance et un angle d'inclinaison peut aussi être contrôlé à distance. Il est utilisé ici pour déterminer la distance et l'orientation de la scène sous observation par rapport à la station d'acquisition. Une simple interface web permet de réaliser certaines captures en temps réel. De même, un interpréteur Python permet d'exécuter des séquences d'actions et d'acquisition de données.

La mesure de la forme 3D du visage est une problématique qui attire de plus en plus de chercheurs et qui trouve son application dans des domaines divers tels que la biométrie, l'animation et la chirurgie faciale. Les solutions actuelles sont souvent basées sur des systèmes projecteur/caméra et utilisent de la lumière structurée pour compenser l'insuffisance de la texture faciale. L'information 3D est ensuite calculée en décodant la distorsion des patrons projetés sur le visage. Une des techniques les plus utilisées de la lumière structurée est la codification sinusoïdale par décalage de phase qui permet une numérisation 3D de résolution pixélique. Cette technique exige une étape de déroulement de phase, sensible à l'éclairage ambiant surtout quand le nombre de patrons projetés est limité. En plus, la projection de plusieurs patrons impacte le délai de numérisation et peut générer des artefacts surtout pour la capture d'un visage en mouvement. Une alternative aux approches projecteur-caméra consiste à estimer l'information 3D par appariement stéréo suivi par une triangulation optique. Cependant, le modèle calculé par cette technique est généralement non-dense et manque de précision. Des travaux récents proposent la super-résolution pour densifier et débruiter les images de profondeur. La super-résolution a été particulièrement proposée pour les caméras 3D TOF (Time-Of-Flight) qui fournissent des scans 3D très bruités. Ce travail de thèse propose une solution de numérisation 3D à faible coût avec un schéma de super-résolution spatio-temporelle. Elle utilise un système multi-caméra étalonné assisté par une source de projection non-étalonnée. Elle est particulièrement adaptée à la reconstruction 3D de visages, i.e. rapide et mobile. La solution proposée est une approche hybride qui associe la stéréovision et la codification sinusoïdale par décalage de phase, et qui non seulement profite de leurs avantages mais qui surmonte leurs faiblesses. Le schéma de la super-résolution proposé permet de corriger l'information 3D, de compléter la vue scannée du visage en traitant son aspect déformable.

La mesure de la forme 3D du visage est une problématique qui attire de plus en plus de chercheurs et qui trouve son application dans des domaines divers tels que la biométrie, l'animation et la chirurgie faciale. Les solutions actuelles sont souvent basées sur des systèmes projecteur/caméra et utilisent de la lumière structurée pour compenser l'insuffisance de la texture faciale. L'information 3D est ensuite calculée en décodant la distorsion des patrons projetés sur le visage. Une des techniques les plus utilisées de la lumière structurée est la codification sinusoïdale par décalage de phase qui permet une numérisation 3D de résolution pixélique. Cette technique exige une étape de déroulement de phase, sensible à l'éclairage ambiant surtout quand le nombre de patrons projetés est limité. En plus, la projection de plusieurs patrons impacte le délai de numérisation et peut générer des artefacts surtout pour la capture d'un visage en mouvement. Une alternative aux approches projecteur-caméra consiste à estimer l'information 3D par appariement stéréo suivi par une triangulation optique. Cependant, le modèle calculé par cette technique est généralement non-dense et manque de précision. Des travaux récents proposent la super-résolution pour densifier et débruiter les images de profondeur. La super-résolution a été particulièrement proposée pour les caméras 3D TOF (Time-Of-Flight) qui fournissent des scans 3D très bruités. Ce travail de thèse propose une solution de numérisation 3D à faible coût avec un schéma de super-résolution spatio-temporelle. Elle utilise un système multi-caméra étalonné assisté par une source de projection non-étalonnée. Elle est particulièrement adaptée à la reconstruction 3D de visages, i.e. rapide et mobile. La solution proposée est une approche hybride qui associe la stéréovision et la codification sinusoïdale par décalage de phase, et qui non seulement profite de leurs avantages mais qui surmonte leurs faiblesses. Le schéma de la super-résolution proposé permet de corriger l'information 3D, de compléter la vue scannée du visage en traitant son aspect déformable.

Réalisé en cotutelle avec le laboratoire M2S de Rennes 2 / Cette thèse s’intéresse à définir de nouvelles méthodes cliniques d’investigation permettant de juger de l’impact de l’avance en âge sur la motricité. En particulier, cette thèse se focalise sur deux principales perturbations possibles lors de l’avance en âge : la chute et l’altération de la marche.Ces deux perturbations motrices restent encore mal connues et leur analyse en clinique pose de véritables défis technologiques et scientifiques. Dans cette thèse, nous proposons des méthodes originales de détection qui peuvent être utilisées dans la vie courante ou en clinique, avec un minimum de contraintes techniques. Dans une première partie, nous abordons le problème de la détection de la chute à domicile, qui a été largement traité dans les années précédentes. En particulier, nous proposons une approche permettant d’exploiter le volume du sujet, reconstruit à partir de plusieurs caméras calibrées. Ces méthodes sont généralement très sensibles aux occultations qui interviennent inévitablement dans le domicile et nous proposons donc une approche originale beaucoup plus robuste à ces occultations. L’efficacité et le fonctionnement en temps réel ont été validés sur plus d’une vingtaine de vidéos de chutes et de leurres, avec des résultats approchant les 100% de sensibilité et de spécificité en utilisant 4 caméras ou plus. Dans une deuxième partie, nous allons un peu plus loin dans l’exploitation des volumes reconstruits d’une personne, lors d’une tâche motrice particulière : la marche sur tapis roulant, dans un cadre de diagnostic clinique. Dans cette partie, nous analysons plus particulièrement la qualité de la marche. Pour cela nous développons le concept d’utilisation de caméras de profondeur pour la quantification de l’asymétrie spatiale au cours du mouvement des membres inférieurs pendant la marche. Après avoir détecté chaque pas dans le temps, cette méthode réalise une comparaison de surfaces de chaque jambe avec sa correspondante symétrique du pas opposé. La validation effectuée sur une cohorte de 20 sujets montre la viabilité de la démarche. / This thesis is concerned with defining new clinical investigation method to assess the impact of ageing on motricity. In particular, this thesis focuses on two main possible disturbance during ageing : the fall and walk impairment. This two motricity disturbances still remain unclear and their clinical analysis presents real scientist and technological challenges. In this thesis, we propose novel measuring methods usable in everyday life or in the walking clinic, with a minimum of technical constraints. In the first part, we address the problem of fall detection at home, which was widely discussed in previous years. In particular, we propose an approach to exploit the subject’s volume, reconstructed from multiple calibrated cameras. These methods are generally very sensitive to occlusions that inevitably occur in the home and we therefore propose an original approach much more robust to these occultations. The efficiency and real-time operation has been validated on more than two dozen videos of falls and lures, with results approaching 100 % sensitivity and specificity with at least four or more cameras. In the second part, we go a little further in the exploitation of reconstructed volumes of a person at a particular motor task : the treadmill, in a clinical diagnostic. In this section we analyze more specifically the quality of walking. For this we develop the concept of using depth camera for the quantification of the spatial and temporal asymmetry of lower limb movement during walking. After detecting each step in time, this method makes a comparison of surfaces of each leg with its corresponding symmetric leg in the opposite step. The validation performed on a cohort of 20 subjects showed the viability of the approach.

Les Réseaux de Neurones Convolutifs profonds (CNNs) ont connu un large succès au cours de la dernière décennie, devenant un standard de la vision par ordinateur. Ce succès s’est fait au détriment d’un large coût de calcul, où le déploiement des CNNs reste une tâche ardue surtout sous des contraintes de temps réel.Afin de rendre ce déploiement possible, la littérature exploite le parallélisme important de ces algorithmes, ce qui nécessite l’utilisation de plate-formes matérielles dédiées. Dans les environnements soumis à des contraintes de consommations énergétiques, tels que les nœuds des caméras intelligentes, les cœurs de traitement à base de FPGAs sont reconnus comme des solutions de choix pour accélérer les applications de vision par ordinateur. Ceci est d’autant plus vrai pour les CNNs, où les traitements se font naturellement sur un flot de données, rendant les architectures matérielles à base de FPGA d’autant plus pertinentes. Dans ce contexte, cette thèse aborde les problématiques liées à l’implémentation des CNNs sur FPGAs. En particulier, ces travaux visent à améliorer l’efficacité des implantations grâce à deux principales stratégies d’optimisation; la première explore le modèle et les paramètres des CNNs, tandis que la seconde se concentre sur les architectures matérielles adaptées au FPGA. / Deep Convolutional Neural Networks (CNNs) have become a de-facto standard in computer vision. This success came at the price of a high computational cost, making the implementation of CNNs, under real-time constraints, a challenging task.To address this challenge, the literature exploits the large amount of parallelism exhibited by these algorithms, motivating the use of dedicated hardware platforms. In power-constrained environments, such as smart camera nodes, FPGA-based processing cores are known to be adequate solutions in accelerating computer vision applications. This is especially true for CNN workloads, which have a streaming nature that suits well to reconfigurable hardware architectures.In this context, the following thesis addresses the problems of CNN mapping on FPGAs. In Particular, it aims at improving the efficiency of CNN implementations through two main optimization strategies; The first one focuses on the CNN model and parameters while the second one considers the hardware architecture and the fine-grain building blocks.