La reconstruction de bâtiments à partir de photographies aériennes et d’autres données spatiales urbaines multi-sources est une tâche qui utilise une multitude de méthodes automatisées et semi-automatisées allant des processus ponctuels au traitement classique des images et au balayage laser. Dans cette thèse, un système de relaxation itératif est développé sur la base de l'examen du contexte local de chaque bord en fonction de multiples sources d'entrée spatiales (masques optiques, d'élévation, d'ombre et de feuillage ainsi que d'autres données prétraitées, décrites au chapitre 6). Toutes ces données multisource et multirésolution sont fusionnées de manière à extraire les segments de ligne probables ou les arêtes correspondant aux limites des bâtiments. Deux nouveaux sous-systèmes ont également été développés dans cette thèse. Ils ont été conçus dans le but de fournir des informations supplémentaires, plus fiables, sur les contours des bâtiments dans une future version du système de relaxation proposé. La première est une méthode de réseau de neurones à convolution profonde (CNN) pour la détection de frontières de construction. Le réseau est notamment basé sur le modèle SRCNN (Dong C. L., 2015) de super-résolution à la pointe de la technologie. Il accepte des photographies aériennes illustrant des données de zones urbaines densément peuplées ainsi que leurs cartes d'altitude numériques (DEM) correspondantes. La formation utilise trois variantes de cet ensemble de données urbaines et vise à détecter les contours des bâtiments grâce à une nouvelle cartographie hétéroassociative super-résolue. Une autre innovation de cette approche est la conception d'une couche de perte personnalisée modifiée appelée Top-N. Dans cette variante, l'erreur quadratique moyenne (MSE) entre l'image de sortie reconstruite et l'image de vérité de sol (GT) fournie des contours de bâtiment est calculée sur les 2N pixels de l'image avec les valeurs les plus élevées. En supposant que la plupart des N pixels de contour de l’image GT figurent également dans les 2N pixels supérieurs de la reconstruction, cette modification équilibre les deux catégories de pixels et améliore le comportement de généralisation du modèle CNN. Les expériences ont montré que la fonction de coût Top-N offre des gains de performance par rapport à une MSE standard. Une amélioration supplémentaire de la capacité de généralisation du réseau est obtenue en utilisant le décrochage. Le deuxième sous-système est un réseau de convolution profonde à super-résolution, qui effectue un mappage associatif à entrée améliorée entre les images d'entrée à basse résolution et à haute résolution. Ce réseau a été formé aux données d’altitude à basse résolution et aux photographies urbaines optiques à haute résolution correspondantes. Une telle différence de résolution entre les images optiques / satellites optiques et les données d'élévation est souvent le cas dans les applications du monde réel. / Building reconstruction from aerial photographs and other multi-source urban spatial data is a task endeavored using a plethora of automated and semi-automated methods ranging from point processes, classic image processing and laser scanning. In this thesis, an iterative relaxation system is developed based on the examination of the local context of each edge according to multiple spatial input sources (optical, elevation, shadow & foliage masks as well as other pre-processed data as elaborated in Chapter 6). All these multisource and multiresolution data are fused so that probable line segments or edges are extracted that correspond to prominent building boundaries.Two novel sub-systems have also been developed in this thesis. They were designed with the purpose to provide additional, more reliable, information regarding building contours in a future version of the proposed relaxation system. The first is a deep convolutional neural network (CNN) method for the detection of building borders. In particular, the network is based on the state of the art super-resolution model SRCNN (Dong C. L., 2015). It accepts aerial photographs depicting densely populated urban area data as well as their corresponding digital elevation maps (DEM). Training is performed using three variations of this urban data set and aims at detecting building contours through a novel super-resolved heteroassociative mapping. Another innovation of this approach is the design of a modified custom loss layer named Top-N. In this variation, the mean square error (MSE) between the reconstructed output image and the provided ground truth (GT) image of building contours is computed on the 2N image pixels with highest values . Assuming that most of the N contour pixels of the GT image are also in the top 2N pixels of the re-construction, this modification balances the two pixel categories and improves the generalization behavior of the CNN model. It is shown in the experiments, that the Top-N cost function offers performance gains in comparison to standard MSE. Further improvement in generalization ability of the network is achieved by using dropout.The second sub-system is a super-resolution deep convolutional network, which performs an enhanced-input associative mapping between input low-resolution and high-resolution images. This network has been trained with low-resolution elevation data and the corresponding high-resolution optical urban photographs. Such a resolution discrepancy between optical aerial/satellite images and elevation data is often the case in real world applications. More specifically, low-resolution elevation data augmented by high-resolution optical aerial photographs are used with the aim of augmenting the resolution of the elevation data. This is a unique super-resolution problem where it was found that many of -the proposed general-image SR propositions do not perform as well. The network aptly named building super resolution CNN (BSRCNN) is trained using patches extracted from the aforementioned data. Results show that in comparison with a classic bicubic upscale of the elevation data the proposed implementation offers important improvement as attested by a modified PSNR and SSIM metric. In comparison, other proposed general-image SR methods performed poorer than a standard bicubic up-scaler.Finally, the relaxation system fuses together all these multisource data sources comprising of pre-processed optical data, elevation data, foliage masks, shadow masks and other pre-processed data in an attempt to assign confidence values to each pixel belonging to a building contour. Confidence is augmented or decremented iteratively until the MSE error fails below a specified threshold or a maximum number of iterations have been executed. The confidence matrix can then be used to extract the true building contours via thresholding.

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.