Les méthodes traditionnelles de formation d'images ISAR supposent que la cible est rigide et ne tiennent pas compte de ses déformations géométriques. Ces mouvements, qui s'ajoutent au déplacement global de la cible, créent une modulation en fréquence sur le signal réfléchi. Ce phénomène, aussi appelé effet micro-Doppler, se traduit d'un point de vue spectral par un étalement des fréquences autour de la fréquence Doppler centrale. Comme les caractéristiques de ces modulations sont directement reliées aux propriétés géométriques et dynamiques de la cible, l'analyse de l'effet micro-Doppler peut apporter des informations complémentaires aux méthodes existantes de reconnaissance de cibles mobiles. Les travaux précédents ont principalement été consacrés à l'analyse temporelle de l'effet micro-Doppler sans tenir compte de la dimension spatiale. En outre, mis à part les cas d'étude théoriques, il existe très peu de modélisations et de données réelles de cibles déformables. A travers les exemples de la roue et du piéton, cette thèse consiste à caractériser finement les effets des déformations géométriques en imagerie radar, en combinant l'analyse en distance et en Doppler. En outre, un accent est mis sur l'influence de la géométrie relative entre le radar et la cible.\\ Ces travaux s'appuient sur un large volet expérimental où sont exploitées les données issues du radar HYCAM, un système d'acquisition large bande développé par l'ONERA. En complément des mesures, le développement d'un outil de simulation permet de faire le lien entre les données réelles et le modèle de l'objet afin d'extraire des grandeurs physiques du phénomène étudié.

Cette thèse s'inscrit dans le contexte de la vision embarquée pour la détection et la reconnaissance d'obstacles routiers, en vue d'application d'assistance à la conduite automobile.A l'issue d'une étude bibliographique, nous avons constaté que la problématique de détection d'obstacles routiers, notamment des piétons, à l'aide d'une caméra embarquée, ne peut être résolue convenablement sans recourir aux techniques de reconnaissance de catégories d'objets dans les images. Ainsi, une étude complète du processus de la reconnaissance est réalisée, couvrant les techniques de représentation,de classification et de fusion d'informations. Les contributions de cette thèse se déclinent principalement autour de ces trois axes.Notre première contribution concerne la conception d'un modèle d'apparence locale basée sur un ensemble de descripteurs locaux SURF (Speeded Up RobustFeatures) représentés dans un Vocabulaire Visuel Hiérarchique. Bien que ce modèle soit robuste aux larges variations d'apparences et de formes intra-classe, il nécessite d'être couplé à une technique de classification permettant de discriminer et de catégoriser précisément les objets routiers. Une deuxième contribution présentée dans la thèse porte sur la combinaison du Vocabulaire Visuel Hiérarchique avec un classifieur SVM.Notre troisième contribution concerne l'étude de l'apport d'un module de fusion multimodale permettant d'envisager la combinaison des images visibles et infrarouges.Cette étude met en évidence de façon expérimentale la complémentarité des caractéristiques locales et globales ainsi que la modalité visible et celle infrarouge.Pour réduire la complexité du système, une stratégie de classification à deux niveaux de décision a été proposée. Cette stratégie est basée sur la théorie des fonctions de croyance et permet d'accélérer grandement le temps de prise de décision.Une dernière contribution est une synthèse des précédentes : nous mettons à profit les résultats d'expérimentations et nous intégrons les éléments développés dans un système de détection et de suivi de piétons en infrarouge-lointain. Ce système a été validé sur différentes bases d'images et séquences routières en milieu urbain.

Ce mémoire présente les travaux réalisés dans le cadre de ma thèse. Celle-ci a été menée dans le groupe GRAVIR (1) du LASMEA (2) au sein de l’équipe ComSee (3) qui se consacre à la vision par ordinateur. Ces travaux s’inscrivent dans le cadre d’un projet de l’Agence Nationale pour la Recherche s’intitulant « Logiciels d’Observation des Vulnérables ». Son but est de concevoir des logiciels détectant des piétons en danger et d’améliorer ainsi la sécurité routière. Ma thèse a pour but de détecter et de reconnaître les piétons dans les images. Celles-ci proviennent d’une caméra embarquée dans un véhicule circulant en milieu urbain. Ce cahier des charges implique de nombreuses contraintes. Il faut notamment obtenir un système fonctionnant en temps réel pour être capable de détecter les piétons avant un éventuel impact. De plus, ces piétons peuvent être sujets à de nombreuses variations (taille, type de vêtements...), ce qui rend la tâche de reconnaissance d’autant plus ardue. La caméra étant mobile, aucune information ne pourra être extraite du fond. Dans ma thèse, nous mettons en oeuvre différentes méthodes de vision par ordinateur, toutes basées apprentissage, qui permettent de répondre à ces attentes. Le problème se traite en deux phases. Dans un premier temps, une étape de traitement hors ligne nous permet de concevoir une méthode valide pour reconnaître des piétons. Nous faisons appel à une base d’apprentissage. Tout d’abord, un descripteur d’images est employé pour extraire des informations des images.Puis, à partir de ces informations, un classifieur est entraîné à différencier les piétons des autres objets. Nous proposons l’utilisation de trois descripteurs (ondelettes de Haar, histogrammes de gradients et descripteur binaire). Pour la classification, nous avons recours à un algorithme de Boosting (AdaBoost) et à des méthodes à noyaux (SVM, RVM, moindres carrés). Chaque méthode a été paramétrée, testée et validée, tant au niveau description d’images que classification.La meilleure association de toutes ces méthodes est également recherchée. Dans un second temps, nous développons un système embarqué temps réel, qui soit capable de détecter les piétons avant une éventuelle collision. Nous exploitons directement des images brutes en provenance de la caméra et ajoutons un module pour segmenter l’image, afin de pouvoir intégrer les méthodes de description et classification précédentes et ainsi répondre à la problématique initiale.1. acronyme de « Groupe d’Automatique, VIsion et Robotique ».2. acronyme de « LAboratoire des Sciences et Matériaux Et d’Automatique ».3. acronyme de « Computers that See ». / This thesis has been realized in the group GRAVIR (4) of the LASMEA (5) with the team Com-See (6), which works on computer vision. My research was involved in a projet of the « Agence Nationale pour la Recherche »nammed « Logiciels d’Observation des Vulnérables ». Its goal was to create softwares to detect endangered pedestrians and thus to improve road safety. My thesis aims to detect and to recognize pedestrians in images. These come from a camera embedded into a vehicle, which is driven in urban areas. These specifications involve many constraints. We have to obtain a real-time system for detect pedestrians before a possible collision. Moreover, pedestrians should be very variable (size, clothes, ...), which make the recognition more complicated. As the camera is moving, no information could be taken from the background. In my thesis, we implement several methods of computer vision, all based on a learning stage, which answer to all theses expectations. The problem is solved in two steps. Firstly, a off-line stage allows us to design a method able to recognize pedestrians. We use a learning database. First of all, an image descriptor is used to extract informations of the images.Then, from these informations, a classifior is trained to differentiate pedestrians to others objects. We suggest to use three descriptors (Haar wavelets, histograms of oriented gradients and binary descriptor). For the classification task, we use a Boosting algorithm (AdaBoost) and kernel methods (SVM, RVM, least squares). We define all the parameters, and each method - of description or classification - is then tested and validated. The best association of these methods is also searched. Secondly, we realize an embedded real-time system, which is able to detect pedestrians before a possible collision. We directly use raw images coming from the camera et add a segmentation stage, so as to insert previous description and classification méthods and thus to answer to the initial problem.4. for « Groupe d’Automatique, VIsion et Robotique ».5. for « LAboratoire des Sciences et Matériaux et d’Automatique ».6. for « Computers that See ».

Au cours des dernières décennies, la mobilité dans les villes camerounaises a été marquée par la croissance considérable du trafic des motos-taxis, qui constituent désormais le mode de déplacement dominant. La sédimentation actuelle des deux-roues dans la circulation génère des nuisances, des problèmes et des coûts pour la collectivité et les usagers. La conséquence la plus directe provoquée par cette mutation de la mobilité est l’augmentation croissante des accidents. Les motos sont désormais au coeur de violents conflits d’usage sur la voie publique. L’objectif de notre recherche est double, il s’agit d’abord d’améliorer la prise de conscience de l’importance des enjeux et des externalités et, ensuite, de proposer des pistes de réflexion pour favoriser le passage d’une cohabitation conflictuelle à une cohabitation pacifique entre les motos-taxis et les autres usagers de la route. Celle-ci nécessite une réponse urbanistique, pédagogique, sociologique et politique, elle implique une gouvernance et une gestion urbaine appropriée. / During the last decades, daily urban and rural displacements in Cameroonian towns have suffered from an increase of motorcycle taxis in traffic flow. Those taxis are now considered the major mode of urban transport. This current predominance of two-wheelers in the urban landscape generates an explosive growth of pollution, road traffic accidents and public spending. The most direct and profound impact of this mutation is the increase of motorcycle accidents. Motorcycles are consequently the cause of violent conflicts among road users on the public highway. Our research has two goals: the first one is improving people's awareness of what is at stake concerning the motorcycle system and his negative effect in urban mobility, and the second one is giving food for thought in order to improve relations between motorcycle taxis and the other road users. We also want to help find solutions to manage and integrate motorcycles and their commercial use in the city. To do so, we will focus on urban, instructive, sociological and political approaches and on appropriate urban planning.

Dans ce travail de thèse, nous présentons nos travaux qui portent sur l’identification des cibles en général par un radar Ultra-Large Bande (ULB) et en particulier l’identification des cibles dont la surface équivalente radar est faible telles que les piétons et les cyclistes. Ce travail se décompose en deux parties principales, la détection et la reconnaissance. Dans la première approche du processus de détection, nous avons proposé et étudié un détecteur de radar ULB robuste qui fonctionne avec des données radar 1-D (A-scan) à une dimension. Il exploite la combinaison des statistiques d’ordres supérieurs et du détecteur de seuil automatique connu sous le nom de CA-CFAR pour Cell-Averaging Constant False Alarm Rate. Cette combinaison est effectuée en appliquant d’abord le HOS sur le signal reçu afin de supprimer une grande partie du bruit. Puis, après avoir éliminé le bruit du signal radar reçu, nous implémentons le détecteur de seuil automatique CA-CFAR. Ainsi, cette combinaison permet de disposer d’un détecteur de radar ULB à seuil automatique robuste. Afin d’améliorer le taux de détection et aller plus loin dans le traitement, nous avons évalué l’approche des données radar 2-D (B-Scan) à deux dimensions. Dans un premier temps, nous avons proposé une nouvelle méthode de suppression du bruit, qui fonctionne sur des données B-Scan. Il s’agit d’une combinaison de WSD et de HOS. Pour évaluer les performances de cette méthode, nous avons fait une étude comparative avec d’autres techniques de suppression du bruit telles que l’analyse en composantes principales, la décomposition en valeurs singulières, la WSD, et la HOS. Les rapports signal à bruit -SNR- des résultats finaux montrent que les performances de la combinaison WSD et HOS sont meilleures que celles des autres méthodes rencontrées dans la littérature. A la phase de reconnaissance, nous avons exploité les données des deux approches à 1-D et à 2-D obtenues à partir du procédé de détection. Dans la première approche à 1-D, les techniques SVM et le DBN sont utilisées et évaluées pour identifier la cible en se basant sur la signature radar. Les résultats obtenus montrent que la technique SVM donne de bonnes performances pour le système proposé où le taux de reconnaissance global moyen atteint 96,24%, soit respectivement 96,23%, 95,25% et 97,23% pour le cycliste, le piéton et la voiture. Dans la seconde approche à 1-D, les performances de différents types d’architectures DBN composées de différentes couches ont été évaluées et comparées. Nous avons constaté que l’architecture du réseau DBN avec quatre couches cachées est meilleure et la précision totale moyenne peut atteindre 97,80%. Ce résultat montre que les performances obtenues avec le DBN sont meilleures que celles obtenues avec le SVM (96,24%) pour ce système de reconnaissance de cible utilisant un radar ULB. Dans l’approche bidimensionnelle, le réseau de neurones convolutifs a été utilisé et évalué. Nous avons proposé trois architectures de CNN. La première est le modèle modifié d’Alexnet, la seconde est une architecture avec les couches de convolution arborescentes et une couche entièrement connectée, et la troisième est une architecture avec les cinq couches de convolution et deux couches entièrement connectées. Après comparaison et évaluation des performances de ces trois architectures proposées nous avons constaté que la troisième architecture offre de bonnes performances par rapport aux autres propositions avec une précision totale moyenne qui peut atteindre 99,59%. Enfin, nous avons effectué une étude comparative des performances obtenues avec le CNN, DBN et SVM. Les résultats montrent que CNN a les meilleures performances en termes de précision par rapport à DBN et SVM. Cela signifie que l’utilisation de CNN dans les données radar bidimensionnels permet de classer correctement les cibles radar ULB notamment pour les cibles à faible SER et SNR telles que les cyclistes ou les piétons. / In this thesis work, we focused on the study and development of a system identification using UWB-Ultra-Wide-Band short range radar to detect the objects and particularly the vulnerable road users (VRUs) that have low RCS-Radar Cross Section- such as cyclist and pedestrian. This work is composed of two stages i.e. detection and recognition. In the first approach of detection stage, we have proposed and studied a robust UWB radar detector that works on one dimension 1-D radar data ( A-scan). It relies on a combination of Higher Order Statistics (HOS) and the well-known CA-CFAR (Cell-Averaging Constant False Alarm Rate) detector. This combination is performed by firstly applying the HOS to the received radar signal in order to suppress the noise. After eliminating the noise of the received radar signal, we apply the CA-CFAR detector. By doing this combination, we finally have an UWB radar detector which is robust against the noise and works with the adaptive threshold. In order to enhance the detection performance, we have evaluated the approach of using two dimensions 2-D (B-Scan) radar data. In this 2-D radar approach, we proposed a new method of noise suppression, which works on this B-Scan data. The proposed method is a combination of WSD (Wavelet Shrinkage Denoising) and HOS. To evaluate the performance of this method, we performed a comparative study with the other noise removal methods in literature including Principal Component Analysis (PCA), Singular Value Decomposition (SVD), WSD and HOS. The Signal-to-Noise Ratio (SNR) of the final result has been computed to compare the effectiveness of individual noise removal techniques. It is observed that a combination of WSD and HOS has better capability to remove the noise compared to that of the other applied techniques in the literature; especially it is found that it allows to distinguish efficiency the pedestrian and cyclist over the noise and clutters whereas other techniques are not showing significant result. In the recognition phase, we have exploited the data from the two approaches 1-D and 2-D, obtained from the detection method. In the first 1-D approach, Support Vector Machines (SVM) and Deep Belief Networks (DBN) have been used and evaluated to identify the target based on the radar signature. The results show that the SVM gives good performances for the proposed system where the total recognition accuracy rate could achieve up to 96,24%. In the second approach of this 1-D radar data, the performance of several DBN architectures compose of different layers have been evaluated and compared. We realised that the DBN architecture with four hidden layers performs better than those of with two or three hidden layers. The results show also that this architecture achieves up to 97.80% of accuracy. This result also proves that the performance of DBN is better than that of SVM (96.24%) in the case of UWB radar target recognition system using 1-D radar signature. In the 2-D approach, the Convolutional Neural Network (CNN) has been exploited and evaluated. In this work, we have proposed and investigated three CNN architectures. The first architecture is the modified of Alexnet model, the second is an architecture with three convolutional layers and one fully connected layer, and the third is an architecture with five convolutional layers and two fully connected layers. The performance of these proposed architectures have been evaluated and compared. We found that the third architecture has a good performance where it achieves up to 99.59% of accuracy. Finally, we compared the performances obtained using CNN, DBN and SVM. The results show that CNN gives a better result in terms of accuracy compared to that of DBN and SVM. It allows to classify correctly the UWB radar targets like cyclist and pedestrian.

INTRODUCTION : En milieu urbain, l’amélioration de la sécurité des piétons pose un défi de santé publique. Pour chaque décès attribuable aux collisions routières, il y a des centaines de personnes blessées et, dans les pays riches, la diminution du nombre annuel de piétons décédés s’expliquerait en partie par la diminution de la marche. Les stratégies préventives prédominantes n’interviennent pas sur le volume de circulation automobile, un facteur pourtant fondamental. De plus, les interventions environnementales pour améliorer la sécurité des infrastructures routières se limitent habituellement aux sites comptant le plus grand nombre de décès ou de blessés. Cette thèse vise à décrire la contribution des volumes de circulation automobile, des pratiques locales de marche et de la géométrie des routes au nombre et à la répartition des piétons blessés en milieu urbain, et d’ainsi établir le potentiel d’une approche populationnelle orientée vers la reconfiguration des environnements urbains pour améliorer la sécurité des piétons. MÉTHODE : Le devis est de type descriptif et transversal. Les principales sources de données sont les registres des services ambulanciers d’Urgences-santé (blessés de la route), l’enquête Origine-Destination (volumes de circulation automobile), la Géobase du réseau routier montréalais (géométrie des routes) et le recensement canadien (pratiques locales de marche, position socioéconomique). Les analyses descriptives comprennent la localisation cartographique (coordonnées x,y) de l’ensemble des sites de collision. Des modèles de régression multi-niveaux nichent les intersections dans les secteurs de recensement et dans les arrondissements. RÉSULTATS : Les analyses descriptives démontrent une grande dispersion des sites de collision au sein des quartiers. Les analyses multivariées démontrent les effets significatifs, indépendants du volume de circulation automobile, de la présence d’artère(s) et d’une quatrième branche aux intersections, ainsi que du volume de marche dans le secteur, sur le nombre de piétons blessés aux intersections. L’analyse multi-niveaux démontre une grande variation spatiale de l’effet du volume de circulation automobile. Les facteurs environnementaux expliquent une part substantielle de la variation spatiale du nombre de blessés et du gradient socioéconomique observé. DISCUSSION : La grande dispersion des sites de collision confirme la pertinence d’une approche ne se limitant pas aux sites comptant le plus grand nombre de blessés. Les résultats suggèrent que des stratégies préventives basées sur des approches environnementales et populationnelle pourraient considérablement réduire le nombre de piétons blessés ainsi que les inégalités observées entre les quartiers. / INTRODUCTION: In an urban environment, improving pedestrian safety is a public health challenge. For every death attributable to road injuries, there are hundreds of injured people and, in richer countries, decreases in the number of pedestrian deaths may reflect a reduction of walking as a mode of transportation. The predominant preventive strategies have limited or no effect on traffic volume, which is the most important predictor of the number of pedestrians injured by motor vehicles. Moreover, environmental interventions are usually limited to sites that have had the greatest number of deaths or injuries. The purpose of this thesis is to describe the contribution of environmental factors such as traffic volume, local walking practices and street geometry, on the number and the distribution of pedestrian injuries in an urban setting. METHOD: The design of the study is descriptive and cross-sectional. The main data sources were Urgences-santé ambulance service records (road injuries), the Origin-Destination survey (traffic volume), the Geobase for the Montreal road network (street geometry) and the census of Canada (local walking practices, socioeconomic status). The descriptive analyses included map locations (x, y coordinates) for all collision sites. Multi-level regression models nested intersections in census sectors and in boroughs. RESULTS: The descriptive analyses showed a great deal of dispersion of collision sites within neighbourhoods. The multivariate analyses showed the significant effects, independent of traffic volume, of the presence of an artery and of a fourth leg at the intersection, and of pedestrian volume in the neighbourhood, on the number of pedestrian injuries at intersections. The multi-level analysis showed extensive spatial variation in the effect of traffic volume. This spatial variation in the number of casualties, and the socioeconomic gradient observed, were in large part explained by traffic volume, the presence of an artery and of a fourth leg at the intersection. DISCUSSION: The great dispersion of collision sites supports an approach which is not limited to sites with the highest number of injured pedestrians. This thesis suggests that preventive strategies based on environmental and population approaches could considerably reduce the number of injured pedestrians , as well as road injury inequalities across urban neighbourhoods.

Dans un contexte de saturation des réseaux de circulation liée à l'accélération de l'urbanisation, le but de cette recherche est d’alimenter le débat scienti8ique sur les réponses à apporter à cet enjeu social par l’étude des comportements de régulation des distances physiques entre les piétons dans les lieux publics. La composante urbaine de la théorie de la proxémie d'Edward T. Hall est prise comme inspiration liminaire. Celle-ci soutient qu'il existe une corrélation entre l'organisation de l'espace macro de la Société et celui micro des comportements individuels. Elle conduit Hall à une distinction entre « cultures du contact » et du « non – contact », les premières préférant une plus grande proximité physique entre les corps. Toutefois, la différenciation des aires culturelles de Hall (par exemple : « monde arabe »= « culture du contact ») n'apparaît plus pertinente à l'ère de la mondialisation urbaine.Une nouvelle théorie « micromacro », fondée sur 4 macro-orientations susceptibles d'avoir une influence sur les comportements, est alors proposée : égalité entre citadins, individualisation, urbanité relative et régulation de l'urbanisme. Deux autres appréciations de l’existence d’une corrélation scalaire entre des niveaux de description des relations spatiales sont également testées. L'une, appelée « micromeso », s’inspire de la théorie des « sites comportementaux » de Roger Barker. Elle considère que les comportements proxémiques sont corrélés avec des unités intermédiaires définies par un lieu et une heure spécifiques telles que «le métro à l'heure de pointe». L'autre théorie,appelée « micro », affirme que toute forme de corrélation scalaire est une erreur écologique.Delhi, Los Angeles, Paris et Tokyo, qui répondent différemment aux macro-orientations de la théorie micromacro sont prises comme terrains d’étude. Les comportements à l'intérieur et à l'extérieur du métro de chacune de ces aires métropolitaines sont observés (théorie micromeso). Dans ces deux conditions, des niveaux similaires d’enjeu spatial sont étudiés (théorie micro). Les résultats amènent à conclure que les relations de circulation sont mieux décrites par ordre d'efficacité lorsqu'on les considère cumulativement comme micro > micromeso >micromacro. Je défends alors la thèse selon laquelle les sociétés devraient débattre des améliorations des microconditions des relations de circulation plutôt que de se concentrer sur les explications micromacro et micromeso des dysfonctionnements de celles-ci, qui peuvent par exemple être identifiées dans la mise en compétition des individus autour du thème de la civilité. / In a context of traf8ic networks saturation related to urbanisation acceleration, thisresearch is aimed at contributing to the scienti8ic debate on this issue by building a model to describe dynamic pedestrians’ physical distances regulation behaviours in public places.The urban dimension of Edward T. Hall’s theory of proxemics is taken as an initial inspiration. This author argues that a correlation exists between the organisation of space at the macro level of Society and the micro level of individual behaviours. It leads him to a synthetic distinction between ‘contact cultures’ and ‘non-contact cultures’. The former tends to prefer smaller distances at all scales of space organisation compared to the latter.This hypothesis is considered seriously in the research. Nonetheless, Hall’s macroculturalist anthropological area distinction (e.g.: the ‘Arab World’ = ‘contact culture’) isnot relevant anymore in the urban globalization era. Therefore, a new ‘micromacro’theory, based on 4 macro orientations expected to have an influence on micro behaviours,is proposed: equality between urban citizens, individualisation, relative urbanity and urban planning regulation.Two other scalar correlation theories of spatial relations description are also tested. One,called ‘micromeso’, is based on Roger Barker’s behaviour setting theory. It states thatproxemical behaviours are correlated with intermediate units related to a specific placeand time such as ‘the subway at peak hours’. The other theory, called ‘micro’, states thatany form of scalar correlation is an ecological fallacy. Accordingly, the description processhas to remain at the very level of physical distance relations between individuals.These different theories are tested empirically in Delhi, Los Angeles, Paris and Tokyowhich all answer differently to the macro orientations of the micromacro theory. Behaviours inside the metro and outside of it are observed (micromeso theory). In each condition, similar levels of spatial competition for places are taken into consideration (micro theory).The results lead to conclude that traffic relations between pedestrians are best describedwhen considered cumulatively as micro > micromeso > micromacro by order of efficiency. Eventually, I defend the thesis that urban dwellers should debate of traffic relationshipsmicro conditions improvements rather than focusing on micromacro and micromeso explanations of the networks breakdowns which can be found for instance in the competition promoted between individuals on civil behaviours.

En réponse au nombre toujours élevé de décès provoqués par les accidents routiers, l'industrie automobile a fait de la sécurité un sujet majeur de son activité global. Les radars automobiles qui étaient de simples capteurs pour véhicule de confort, sont devenus des éléments essentiels de la norme de sécurité routière. Le domaine de l’automobile est un domaine très exigent en terme de sécurité et les radars automobiles doivent avoir des performances de détection très élevées et doivent répondre à des nombreuses contraintes telles que la facilité de production et/ou le faible coût. Cette thèse concerne le développement d’algorithmes pour la détection et la localisation de piétons et de cyclistes pour des radars automobiles de nouvelle génération. Nous avons proposé une architecture de réseau d'antennes non uniforme optimale et des méthodes d'estimation spectrale à haute résolution permettant d’estimer avec précision la position angulaire des objets à partir de la direction d'arrivée (DoA) de leur réponse. Ces techniques sont adaptées à l'architecture du réseau d'antennes proposé et les performances sont évaluées à l'aide de données radar automobiles simulées et réelles acquises dans le cadre de scénarios spécifiques. Nous avons également proposé un détecteur de cible de collision, basé sur la décomposition en sous-espaces Doppler, dont l'objectif principal est d'identifier des cibles latérales dont les caractéristiques de trajectoire représentent potentiellement un danger de collision. Une méthode de calcul d'attribut de cible est également développée et un algorithme de classification est proposé pour discriminer les piétons, cyclistes et véhicules. Les différents algorithmes sont évalués et validés à l'aide de données radar automobiles réelles sur plusieurs scenarios. / In response to the persistently high number of deaths provoked by road crashes, the automotive industry has promoted safety as a major topic in their global activity. Automotive radars have been transformed from being simple sensors for comfort vehicle, to becoming essential elements of safety standard. The design of new generations automotive radars has to face various constraints and generally proposes a compromise between reliability, robustness, manufacturability, high-performance and low cost. The main objective of this PhD thesis is to design algorithms for the detection and localization of pedestrians and cyclists using new generation automotive radars. We propose an optimal non-uniform antenna array architecture and some high resolution spectral estimation methods to accurately estimate the position of objects from the direction of arrival (DOA) of their responses to the radar. These techniques are adapted to the proposed antenna array architecture and the performance is evaluated using both simulated and real automotive radar data, acquired in the frame of specific scenarios. We propose a collision target detector, based on the orthogonality of angle-Doppler subspaces, whose main goal is to identify lateral targets, whose trajectory features represent potentially a danger of collision. A target attribute calculation method is also developed and classification algorithm is proposed to classify pedestrian, cyclists and vehicles. This classification algorithm is evaluated and validated using real automotive radar data with several scenarios.

INTRODUCTION : En milieu urbain, l’amélioration de la sécurité des piétons pose un défi de santé publique. Pour chaque décès attribuable aux collisions routières, il y a des centaines de personnes blessées et, dans les pays riches, la diminution du nombre annuel de piétons décédés s’expliquerait en partie par la diminution de la marche. Les stratégies préventives prédominantes n’interviennent pas sur le volume de circulation automobile, un facteur pourtant fondamental. De plus, les interventions environnementales pour améliorer la sécurité des infrastructures routières se limitent habituellement aux sites comptant le plus grand nombre de décès ou de blessés. Cette thèse vise à décrire la contribution des volumes de circulation automobile, des pratiques locales de marche et de la géométrie des routes au nombre et à la répartition des piétons blessés en milieu urbain, et d’ainsi établir le potentiel d’une approche populationnelle orientée vers la reconfiguration des environnements urbains pour améliorer la sécurité des piétons. MÉTHODE : Le devis est de type descriptif et transversal. Les principales sources de données sont les registres des services ambulanciers d’Urgences-santé (blessés de la route), l’enquête Origine-Destination (volumes de circulation automobile), la Géobase du réseau routier montréalais (géométrie des routes) et le recensement canadien (pratiques locales de marche, position socioéconomique). Les analyses descriptives comprennent la localisation cartographique (coordonnées x,y) de l’ensemble des sites de collision. Des modèles de régression multi-niveaux nichent les intersections dans les secteurs de recensement et dans les arrondissements. RÉSULTATS : Les analyses descriptives démontrent une grande dispersion des sites de collision au sein des quartiers. Les analyses multivariées démontrent les effets significatifs, indépendants du volume de circulation automobile, de la présence d’artère(s) et d’une quatrième branche aux intersections, ainsi que du volume de marche dans le secteur, sur le nombre de piétons blessés aux intersections. L’analyse multi-niveaux démontre une grande variation spatiale de l’effet du volume de circulation automobile. Les facteurs environnementaux expliquent une part substantielle de la variation spatiale du nombre de blessés et du gradient socioéconomique observé. DISCUSSION : La grande dispersion des sites de collision confirme la pertinence d’une approche ne se limitant pas aux sites comptant le plus grand nombre de blessés. Les résultats suggèrent que des stratégies préventives basées sur des approches environnementales et populationnelle pourraient considérablement réduire le nombre de piétons blessés ainsi que les inégalités observées entre les quartiers. / INTRODUCTION: In an urban environment, improving pedestrian safety is a public health challenge. For every death attributable to road injuries, there are hundreds of injured people and, in richer countries, decreases in the number of pedestrian deaths may reflect a reduction of walking as a mode of transportation. The predominant preventive strategies have limited or no effect on traffic volume, which is the most important predictor of the number of pedestrians injured by motor vehicles. Moreover, environmental interventions are usually limited to sites that have had the greatest number of deaths or injuries. The purpose of this thesis is to describe the contribution of environmental factors such as traffic volume, local walking practices and street geometry, on the number and the distribution of pedestrian injuries in an urban setting. METHOD: The design of the study is descriptive and cross-sectional. The main data sources were Urgences-santé ambulance service records (road injuries), the Origin-Destination survey (traffic volume), the Geobase for the Montreal road network (street geometry) and the census of Canada (local walking practices, socioeconomic status). The descriptive analyses included map locations (x, y coordinates) for all collision sites. Multi-level regression models nested intersections in census sectors and in boroughs. RESULTS: The descriptive analyses showed a great deal of dispersion of collision sites within neighbourhoods. The multivariate analyses showed the significant effects, independent of traffic volume, of the presence of an artery and of a fourth leg at the intersection, and of pedestrian volume in the neighbourhood, on the number of pedestrian injuries at intersections. The multi-level analysis showed extensive spatial variation in the effect of traffic volume. This spatial variation in the number of casualties, and the socioeconomic gradient observed, were in large part explained by traffic volume, the presence of an artery and of a fourth leg at the intersection. DISCUSSION: The great dispersion of collision sites supports an approach which is not limited to sites with the highest number of injured pedestrians. This thesis suggests that preventive strategies based on environmental and population approaches could considerably reduce the number of injured pedestrians , as well as road injury inequalities across urban neighbourhoods.

Le nombre des collisions avec des piétons aux passages à niveau restant stable dans les dernières années, c’est un problème majeur au niveau international. Suite à la revue étendue de la littérature, des lacunes scientifiques importantes liées à l’étude du comportement du piéton ont été identifiées. L’objectif principal de ce programme de recherche était de contribuer à mieux comprendre le comportement du piéton aux passages à niveau actifs en Australie, où malgré la mise en place des protections renforcées pour les piétons, le nombre de collisions reste plus important que sur les autres types de passages à niveau. Trois études ont été réalisées pour répondre aux trois buts de recherche que nous nous proposons d'examiner dans le cadre de ce programme. La première étape de recherche qui est exploratoire a été réalisée dans le cadre des études 1 et 2 dont les conclusions ont permis d'identifier les facteurs influençant la prise de décision aux passages à niveau. A la fin de cette étape un nouveau modèle systémique a été développé pour servir d’instrument à l’analyse du comportement du piéton, influencé par des facteurs de tous les niveaux du système. Dans la deuxième étape empirique de recherche, nous avons mené l’étude 3 pour examiner l’impact de facteurs clés sur les comportements à risque dans différentes situations à risque de traversée des piétons. L’articulation des trois études est une illustration des bénéfices associés avec l’utilisation à la fois des méthodes systémiques et traditionnelles, résultant des contributions théoriques et pratiques importantes. / Level crossing collisions with pedestrians are a major issue worldwide and in Australia, where their number remains stable in recent years. An extended review of the literature highlighted a number of important scientific gaps in current knowledge on the factors shaping specifically pedestrian behaviour. The main objective of this research program was to contribute to the better understanding of pedestrian behaviour at active level crossings in Austalia, where a larger number of collisions are reported despite the reinforced safety measures in place. Three research aims were formulated and supported the development of three studies.Study 1 and 2 were part of the first explorative stage of research and informed on the main factors shaping crossing decisions of pedestrians. At the end of this stage a new systems-based framework was developed as a tool for the analysis of pedestrian behaviour as influenced by factors across all system levels. Study 3, part of the empirical stage of research, examined in depth the influence of key precursors of unsafe behaviour across different crossing situations. The articulation of the three studies demonstrates the benefits of using systems-based and traditional individual-centred methods in a complementary manner resulting in important theoretical and practical contributions.