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). / Due to the increase of traffic volume and complexity of new transport systems, new Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) are a subject of research of many companies, laboratories and universities. These systems include algorithms with techniques that have been studied during the last decades like Simultaneous Lo- calization and Mapping (SLAM), obstacle detection, stereo vision, etc. Thanks to the advances in electronics, robotics and other domains, new embedded systems are being developed to guarantee the safety of the users of these critical systems. For most of these systems a low power consumption as well as reduced size is required. It creates the constraint of execute the algorithms in embedded devices with limited resources. In most of algorithms, moreover for computer vision ones, a big amount of data must be processed at high frequencies, this amount of data demands strong computing resources. FPGAs satisfy this requirement; its parallel architecture combined with its low power consumption and exibility allows developing and executing some algorithms more efficiently than any other processing platforms. In this thesis different embedded computer vision architectures intended to be used in ADAS using FPGAs are presented such as: We present the implementation of a distortion correction architecture operating at 100 Hz in two cameras simultaneously. The correction module allows also to rectify two images for implementation of stereo vision. Obstacle detection algorithms based on Inverse Perspective Mapping (IPM) and classiffication based on Color/Texture attributes are presented. The IPM transform is based in the perspective effect of a scene perceived from two different points of view. Moreover results of the detection algorithms from color/texture attributes applied on a multi-cameras system, are fused in an occupancy grid. An accelerator to apply homographies on images, is presented; this accelerator can be used for different applications like the generation of Bird's eye view or Side view. Multispectral vision is studied using both infrared images and color ones. Syn- thetic images are generated from information acquired from visible and infrared sources to provide a visual aid to the driver. Image enhancement specific for infrared images is also implemented and evaluated, based on the Contrast Lim- ited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE). An embedded SLAM algorithm is presented with different hardware acceler- ators (point detection, landmark tracking, active search, correlation, matrix operations). All the algorithms were simulated, implemented and verified using as target FPGAs. The validation was done using development kits. A custom board integrating all the presented algorithms is presented. Virtual components developed in this thesis were used in three different projects: PICASSO (stereo vision), COMMROB (obstacle detection from a multi-cameras system) and SART (multispectral vision).

Cette thèse a été réalisée dans le secteur de l'industrie automobile, en collaboration avec le Groupe Renault et concerne en particulier le développement de systèmes d'aide à la conduite avancés et de véhicules autonomes. Les progrès réalisés par la communauté scientifique durant les dernières décennies, dans les domaines de l'informatique et de la robotique notamment, ont été si importants qu'ils permettent aujourd'hui la mise en application de systèmes complexes au sein des véhicules. Ces systèmes visent dans un premier temps à réduire les risques inhérents à la conduite en assistant les conducteurs, puis dans un second temps à offrir des moyens de transport entièrement autonomes. Les méthodes de SLAM multi-objets actuellement intégrées au sein de ces véhicules reposent pour majeure partie sur l'utilisation de capteurs embarqués très performants tels que des télémètres laser, au coût relativement élevé. Les caméras numériques en revanche, de par leur coût largement inférieur, commencent à se démocratiser sur certains véhicules de grande série et assurent généralement des fonctions d'assistance à la conduite, pour l'aide au parking ou le freinage d'urgence, par exemple. En outre, cette implantation plus courante permet également d'envisager leur utilisation afin de reconstruire l'environnement dynamique proche des véhicules en trois dimensions. D'un point de vue scientifique, les techniques de SLAM visuel multi-objets existantes peuvent être regroupées en deux catégories de méthodes. La première catégorie et plus ancienne historiquement concerne les méthodes stéréo, faisant usage de plusieurs caméras à champs recouvrants afin de reconstruire la scène dynamique observée. La plupart reposent en général sur l'utilisation de paires stéréo identiques et placées à faible distance l'une de l'autre, ce qui permet un appariement dense des points d'intérêt dans les images et l'estimation de cartes de disparités utilisées lors de la segmentation du mouvement des points reconstruits. L'autre catégorie de méthodes, dites monoculaires, ne font usage que d'une unique caméra lors du processus de reconstruction. Cela implique la compensation du mouvement propre du système d'acquisition lors de l'estimation du mouvement des autres objets mobiles de la scène de manière indépendante. Plus difficiles, ces méthodes posent plusieurs problèmes, notamment le partitionnement de l'espace de départ en plusieurs sous-espaces représentant les mouvements individuels de chaque objet mobile, mais aussi le problème d'estimation de l'échelle relative de reconstruction de ces objets lors de leur agrégation au sein de la scène statique. La problématique industrielle de cette thèse, consistant en la réutilisation des systèmes multi-caméras déjà implantés au sein des véhicules, majoritairement composés d'un caméra frontale et de caméras surround équipées d'objectifs très grand angle, a donné lieu au développement d'une méthode de reconstruction multi-objets adaptée aux systèmes multi-caméras hétérogènes en stéréo wide-baseline. Cette méthode est incrémentale et permet la reconstruction de points mobiles éparses, grâce notamment à plusieurs contraintes géométriques de segmentation des points reconstruits ainsi que de leur trajectoire. Enfin, une évaluation quantitative et qualitative des performances de la méthode a été menée sur deux jeux de données distincts, dont un a été développé durant ces travaux afin de présenter des caractéristiques similaires aux systèmes hétérogènes existants. / This Ph.D. thesis, which has been carried out in the automotive industry in association with Renault Group, mainly focuses on the development of advanced driver-assistance systems and autonomous vehicles. The progress made by the scientific community during the last decades in the fields of computer science and robotics has been so important that it now enables the implementation of complex embedded systems in vehicles. These systems, primarily designed to provide assistance in simple driving scenarios and emergencies, now aim to offer fully autonomous transport. Multibody SLAM methods currently used in autonomous vehicles often rely on high-performance and expensive onboard sensors such as LIDAR systems. On the other hand, digital video cameras are much cheaper, which has led to their increased use in newer vehicles to provide driving assistance functions, such as parking assistance or emergency braking. Furthermore, this relatively common implementation now allows to consider their use in order to reconstruct the dynamic environment surrounding a vehicle in three dimensions. From a scientific point of view, existing multibody visual SLAM techniques can be divided into two categories of methods. The first and oldest category concerns stereo methods, which use several cameras with overlapping fields of view in order to reconstruct the observed dynamic scene. Most of these methods use identical stereo pairs in short baseline, which allows for the dense matching of feature points to estimate disparity maps that are then used to compute the motions of the scene. The other category concerns monocular methods, which only use one camera during the reconstruction process, meaning that they have to compensate for the ego-motion of the acquisition system in order to estimate the motion of other objects. These methods are more difficult in that they have to address several additional problems, such as motion segmentation, which consists in clustering the initial data into separate subspaces representing the individual movement of each object, but also the problem of the relative scale estimation of these objects before their aggregation within the static scene. The industrial motive for this work lies in the use of existing multi-camera systems already present in actual vehicles to perform dynamic scene reconstruction. These systems, being mostly composed of a front camera accompanied by several surround fisheye cameras in wide-baseline stereo, has led to the development of a multibody reconstruction method dedicated to such heterogeneous systems. The proposed method is incremental and allows for the reconstruction of sparse mobile points as well as their trajectory using several geometric constraints. Finally, a quantitative and qualitative evaluation conducted on two separate datasets, one of which was developed during this thesis in order to present characteristics similar to existing multi-camera systems, is provided.

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. / Réalisé en cotutelle avec le laboratoire M2S de Rennes 2

L'équipe SCEE de Supélec travaille dans le domaine de la radio logicielle et intelligente, encore appelée Radio Cognitive (CR - Cognitive Radio). Dans cette thèse, nous avons présenté une solution pour l'analyse de visage temps réel dans un équipement de radio cognitive. Dans ce cadre particulier, nous proposons des solutions d'analyse de visage, à savoir "l'estimation de la pose et des caractéristiques faciale d'un visage inconnu orienté ". Nous proposons deux systèmes d'alignement de visages. 1) Le premier exploite un AAM 2.5D et une seule caméra. La phase d'optimisation de cet AAM est hybride: elle mixe un algorithme génétique et une descente de gradient. Notre contribution tient dans l'opérateur de descente de gradient qui travaille de concert avec l'opérateur classique de mutation : de cette manière sa présence ne pénalise pas la vitesse d'exécution du système. 2) Le second met en œuvre un AAM 2.5D mais exploite plusieurs caméras. La recherche de la meilleure solution découle également d'une approche hybride qui mixe une optimisation multi-objectifs : le NSGA-II, avec une descente de gradient. Notre contribution tient dans la proposition d'une méthode efficace pour extraire des informations concernant la pertinence de chacune des vues, ces informations sont ensuite exploitées par la descente de gradient. Des comparaisons quantitatives et qualitatives avec d'autres approches mono et multi-objectifs montrent l'intérêt de notre méthode lorsqu'il s'agit d'évaluer la pose et les traits caractéristiques d'un visage inconnu.

Cette thèse s'inscrit dans le contexte de la vidéosurveillance "intelligente", et s'intéresse à la supervision de réseaux de caméras à champs disjoints, contrainte classique lorsque l'on souhaite limiter l'instrumentation du bâtiment. Il s'agit là de l'un des cas d'application du problème de la ré-identification de personnes. À ce titre, la thèse propose une approche se démarquant de l'état de l'art qui traite classiquement le problème sous l'aspect description, via la mise en correspondance de signatures image à image. Nous l'abordons ici sous l'aspect filtrage : comment intégrer la ré-identification de personne dans un processus de suivi multi-pistes, de manière à maintenir des identités de pistes cohérentes, malgré des discontinuités dans l'observation. Nous considérons ainsi une approche suivi et mises en correspondance, au niveau caméra et utilisons ce module pour ensuite raisonner au niveau du réseau. Nous décrivons dans un premier temps les approches classiques de ré-identification, abordées sous l'aspect description. Nous proposons ensuite un formalisme de filtrage particulaire à états continus et discret pour estimer conjointement position et identité de la cible au cours du temps, dans chacune des caméras. Un second étage de traitement permet d'intégrer la topologie du réseau et les temps d'apparition pour optimiser la ré-identification au sein du réseau. Nous démontrons la faisabilité de l'approche en grande partie sur des données issues de réseaux de caméras déployés au sein du laboratoire, étant donné le manque de données publiques concernant ce domaine. Nous prévoyons de mettre en accès public ces banques de données.

L'une des tâches les plus importantes en robotique mobile est la détection d'obstacles pendant les déplacements du robot. Pour résoudre cette tâche, de nombreuses approches ont été proposées; cependant les propositions applicables dans un milieu structuré, dynamique et fortement encombré du fait de la présence humaine, sont limitées. Dans ce cadre, nous présentons dans ces travaux un système visuel reprogrammable dédié à la détection d'obstacles. Le système est composé de plusieurs micro-caméras disposées autour du robot mobile et d'un système reprogrammable. Le nombre de micro-caméras est grand (4 dans la version courante, 8 dans la version finale) et la performance en temps réel requis dans ce contexte, ne peut pas être satisfaite par un processeur standard. Cela rend obligatoire la conception et la mise en oeuvre d'une architecture dédiée pour le traitement des images. Le parallélisme fourni par les FPGAs permet de répondre aux contraintes de performance et de minimiser l'énergie et le coût unitaire du système. L'objectif est de construire et mettre à jour une grille d'occupation robot-centrée lors de la navigation du robot. Cette opération doit être exécutée à 30Hz, afin de réduire la latence entre l'acquisition des images et la détection des obstacles. La détection des zones du sol occupées est faite par l'algorithme de classification AdaBoost en utilisant un vecteur d'attributs. Les attributs utilisés sont la couleur et la texture. Pour la couleur, nous utilisons l'espace de couleur CIE-Lab, car cela permet d'avoir une plus grande immunité au changement de l'éclairage. Les attributs de texture sont obtenues par une méthode adaptée de la technique des histogrammes de sommes et différences. Cette adaptation réduit considérablement les ressources nécessaires pour calculer les attributs de texture, tout en fournissant un modèle riche de chacun des objets présents dans une scène acquise par une des micro-caméras. Chaque pixel dans l'image est classifié pour savoir s'il appartient ou pas au sol, en fonction de ces attributs couleur-texture. Une fois le pixel classé, il est projeté sur le plan du sol pour enrichir la grille d'occupation courante de l'environnement. Plusieurs paramètres de notre approche ont été sélectionnés afin de développer un système avec le meilleur compromis entre les performances et les ressources consommées. Les graphiques de performances de la classification ainsi que les ressources consommées par les architectures implantées sont présentés. Les architectures ont été développées en VHDL avec les outils Altera; des comparaisons sont présentées avec une approche fondée sur des outils de synthèse haut-niveau (Gaut, labview...). Finalement ces architectures ont été portées et évaluées sur un kit Stratix3 connecté à 4 caméras et embarqué sur un robot mobile.

L’objectif de ce travail est d’obtenir un modèle 3D d’un objet à partir d’une série d’images prisesavec un Microscope Electronique à Balayage (MEB). Pour cela, nous utilisons la technique dereconstruction 3D qui est une application bien connue du domaine de vision par ordinateur.Cependant, en raison des spécificités de la formation d’images dans le MEB et dans la microscopieen général, les techniques existantes ne peuvent pas être appliquées aux images MEB. Lesprincipales raisons à cela sont la projection parallèle et les problèmes d’étalonnage de MEB entant que caméra. Ainsi, dans ce travail, nous avons développé un nouvel algorithme permettant deréaliser une reconstruction 3D dans le MEB tout en prenant en compte ces difficultés. De plus,comme la reconstruction est obtenue par auto-étalonnage de la caméra, l’utilisation des mires n’estplus requise. La sortie finale des techniques présentées est un nuage de points dense, pouvant donccontenir des millions de points, correspondant à la surface de l’objet. / The goal of this work is to obtain a 3D model of an object from its multiple views acquired withScanning Electron Microscope (SEM). For this, the technique of 3D reconstruction is used which isa well known application of computer vision. However, due to the specificities of image formation inSEM, and in microscale in general, the existing techniques are not applicable to the SEM images. Themain reasons for that are the parallel projection and the problems of SEM calibration as a camera.As a result, in this work we developed a new algorithm allowing to achieve 3D reconstruction in SEMwhile taking into account these issues. Moreover, as the reconstruction is obtained through cameraautocalibration, there is no need in calibration object. The final output of the presented techniques isa dense point cloud corresponding to the surface of the object that may contain millions of points.

L’objectif de la thèse est de développer un nouveau système de localisation mobile composé de trois caméras 3D de type Kinect et d’une caméra additionnelle de type Fish Eye. La solution algorithmique est basée sur l’odométrie visuelle et permet de calculer la trajectoire du mobile en temps réel à partir des données fournies par les caméras 3D. L’originalité de la méthodologie réside dans l’exploitation d’orthoimages créées à partir des nuages de points acquis en temps réel par les trois caméras. L’étude des différences entre les orthoimages successives acquises par le système mobile permet d’en déduire ses positions successives et d’en calculer sa trajectoire. / The aim of the thesis is to develop a new kind of localization system, composed of three 3D cameras such as Kinect and an additional Fisheye camera. The localization algorithm is based on Visual Odometry principles in order to calculate the trajectory of the mobile platform in real time from the data provided by the 3D cameras.The originality of the processing method lies within the exploitation of orthoimages processed from the point clouds that are acquired in real time by the three cameras. The positions and trajectory of the mobile platform can be derived from the study of the differences between successive orthoimages.

Le suivi d’objets est de plus en plus utilisé dans les applications de vision par ordinateur. Compte tenu des exigences des applications en termes de performance, du temps de traitement, de la consommation d’énergie et de la facilité du déploiement des systèmes de suivi, l’utilisation des architectures embarquées de calcul devient primordiale. Dans cette thèse, nous avons conçu un système de suivi d’objets pouvant fonctionner en temps réel sur une caméra intelligente de faible coût et de faible consommation équipée d’un processeur embarqué ayant une architecture légère en ressources de calcul. Le système a été étendu pour le suivi d’objets dans un réseau de caméras avec des champs de vision non-recouvrant. La chaîne algorithmique est composée d’un étage de détection basé sur la soustraction de fond et d’un étage de suivi utilisant un algorithme probabiliste Gaussian Mixture Probability Hypothesis Density (GMPHD). La méthode de soustraction de fond que nous avons proposée combine le résultat fournie par la méthode Zipfian Sigma-Delta avec l’information du gradient de l’image d’entrée dans le but d’assurer une bonne détection avec une faible complexité. Le résultat de soustraction est traité par un algorithme d’analyse des composantes connectées afin d’extraire les caractéristiques des objets en mouvement. Les caractéristiques constituent les observations d’une version améliorée du filtre GMPHD. En effet, le filtre GMPHD original ne traite pas les occultations se produisant entre les objets. Nous avons donc intégré deux modules dans le filtre GMPHD pour la gestion des occultations. Quand aucune occultation n’est détectée, les caractéristiques de mouvement des objets sont utilisées pour le suivi. Dans le cas d’une occultation, les caractéristiques d’apparence des objets, représentées par des histogrammes en niveau de gris sont sauvegardées et utilisées pour la ré-identification à la fin de l’occultation. Par la suite, la chaîne de suivi développée a été optimisée et implémentée sur une caméra intelligente embarquée composée de la carte Raspberry Pi version 1 et du module caméra RaspiCam. Les résultats obtenus montrent une qualité de suivi proche des méthodes de l’état de l’art et une cadence d’images de 15 − 30 fps sur la caméra intelligente selon la résolution des images. Dans la deuxième partie de la thèse, nous avons conçu un système distribué de suivi multi-objet pour un réseau de caméras avec des champs non recouvrants. Le système prend en considération que chaque caméra exécute un filtre GMPHD. Le système est basé sur une approche probabiliste qui modélise la correspondance entre les objets par une probabilité d’apparence et une probabilité spatio-temporelle. L’apparence d’un objet est représentée par un vecteur de m éléments qui peut être considéré comme un histogramme. La caractéristique spatio-temporelle est représentée par le temps de transition des objets et la probabilité de transition d’un objet d’une région d’entrée-sortie à une autre. Le temps de transition est modélisé par une loi normale dont la moyenne et la variance sont supposées être connues. L’aspect distribué de l’approche proposée assure un suivi avec peu de communication entre les noeuds du réseau. L’approche a été testée en simulation et sa complexité a été analysée. Les résultats obtenus sont prometteurs pour le fonctionnement de l’approche dans un réseau de caméras intelligentes réel. / Multi-object tracking constitutes a major step in several computer vision applications. The requirements of these applications in terms of performance, processing time, energy consumption and the ease of deployment of a visual tracking system, make the use of low power embedded platforms essential. In this thesis, we designed a multi-object tracking system that achieves real time processing on a low cost and a low power embedded smart camera. The tracking pipeline was extended to work in a network of cameras with nonoverlapping field of views. The tracking pipeline is composed of a detection module based on a background subtraction method and on a tracker using the probabilistic Gaussian Mixture Probability Hypothesis Density (GMPHD) filter. The background subtraction, we developed, is a combination of the segmentation resulted from the Zipfian Sigma-Delta method with the gradient of the input image. This combination allows reliable detection with low computing complexity. The output of the background subtraction is processed using a connected components analysis algorithm to extract the features of moving objects. The features are used as input to an improved version of GMPHD filter. Indeed, the original GMPHD do not manage occlusion problems. We integrated two new modules in GMPHD filter to handle occlusions between objects. If there are no occlusions, the motion feature of objects is used for tracking. When an occlusion is detected, the appearance features of the objects are saved to be used for re-identification at the end of the occlusion. The proposed tracking pipeline was optimized and implemented on an embedded smart camera composed of the Raspberry Pi version 1 board and the camera module RaspiCam. The results show that besides the low complexity of the pipeline, the tracking quality of our method is close to the stat of the art methods. A frame rate of 15 − 30 was achieved on the smart camera depending on the image resolution. In the second part of the thesis, we designed a distributed approach for multi-object tracking in a network of non-overlapping cameras. The approach was developed based on the fact that each camera in the network runs a GMPHD filter as a tracker. Our approach is based on a probabilistic formulation that models the correspondences between objects as an appearance probability and space-time probability. The appearance of an object is represented by a vector of m dimension, which can be considered as a histogram. The space-time features are represented by the transition time between two input-output regions in the network and the transition probability from a region to another. Transition time is modeled as a Gaussian distribution with known mean and covariance. The distributed aspect of the proposed approach allows a tracking over the network with few communications between the cameras. Several simulations were performed to validate the approach. The obtained results are promising for the use of this approach in a real network of smart cameras.

En informatique, la vision par ordinateur s’attache à extraire de l’information à partir de caméras. Les capteurs de celles-ci peuvent être produits avec la technologie CMOS que nous retrouvons dans les appareils mobiles en raison de son faible coût et d’un encombrement réduit. Cette technologie permet d’acquérir rapidement l’image en exposant les lignes de l’image de manière séquentielle. Cependant cette méthode produit des déformations dans l’image s’il existe un mouvement entre la caméra et la scène filmée. Cet effet est connu sous le nom de «Rolling Shutter» et de nombreuses méthodes ont tenté de corriger ces artefacts. Plutôt que de le corriger, des travaux antérieurs ont développé des méthodes pour extraire de l’information sur le mouvement à partir de cet effet. Ces méthodes reposent sur une extension de la modélisation géométrique classique des caméras pour prendre en compte l’acquisition séquentielle et le mouvement entre le capteur et la scène, considéré uniforme. À partir de cette modélisation, il est possible d’étendre le calcul de pose habituel (estimation de la position et de l’orientation de la scène par rapport au capteur) pour estimer aussi les paramètres du mouvement. Dans la continuité de cette démarche, nous présenterons une généralisation à des mouvements non-uniformes basée sur un lissage des dérivées des paramètres de mouvement. Ensuite nous présenterons une modélisation polynomiale du «Rolling Shutter» et une méthode d’optimisation globale pour l’estimation de ces paramètres. Correctement implémenté, cela permet de réaliser une mise en correspondance automatique entre le modèle tridimensionnel et l’image. Pour terminer nous comparerons ces différentes méthodes tant sur des données simulées que sur des données réelles et conclurons. / Computer Vision, a field of Computer Science, is about extracting information from cameras. Their sensors can be produced using the CMOS technology which is widely used on mobile devices due to its low cost and volume. This technology allows a fast acquisition of an image by sequentially exposin the scan-line. However this method produces some deformation in the image if there is a motion between the camera and the filmed scene. This effect is known as Rolling Shutter and various methods have tried to remove these artifacts. Instead of correcting it, previous works have shown methods to extract information on the motion from this effect. These methods rely on a extension of the usual geometrical model of cameras by taking into account the sequential acquisition and the motion, supposed uniform, between the sensor and the scene. From this model, it’s possible to extend the usual pose estimation (estimation of position and orientation of the camera in the scene) to also estimate the motion parameters. Following on from this approach, we will present an extension to non-uniform motions based on a smoothing of the derivatives of the motion parameters. Afterwards, we will present a polynomial model of the Rolling Shutter and a global optimisation method to estimate the motion parameters. Well implemented, this enables to establish an automatic matching between the 3D model and the image. We will conclude with a comparison of all these methods using either simulated or real data.