Les radiations sont omniprésentes. Elles ont de nombreuses applications dans des domaines variés: en médecine, elles permettent de réaliser des diagnostiques et de guérir des patients; en communication, tous les systèmes modernes utilisent des formes de rayonnements électromagnétiques; et en science, les chercheurs les utilisent pour découvrir la composition et la structure des matériaux, pour n'en nommer que quelques-unes. Concrètement, la radiation est un processus au cours duquel des particules ou des ondes voyagent à travers différents types de matériaux. La radiation peut être très énergétique, et aller jusqu'à casser les atomes de la matière ordinaire. Dans ce cas, on parlera de radiation ionisante. Il est communément admis que la radiation ionisante peut être bien plus nocif pour les êtres vivants que la radiation non ionisante. Dans cette dissertation, nous traiterons de la radiation ionisante. La radioactivité est le processus d'émission des radiations ionisantes. Elle existe sous forme naturelle, et est présente dans les sols, dans l'air et notre planète entière est bombardée en permanence de rayonnements cosmiques énergétiques. Depuis le début du XXe siècle, les chercheurs sont capables de créer artificiellement de la matière radioactive. Cette découverte a offert de multiples avancées technologiques, mais a eu également de lourdes conséquences pour l'humanité comme l'ont démontrés les évènements de Tchernobyl et de Fukushima ou d'autres accidents dans le monde médical. Cette dangerosité a conduit à l'élaboration d'un système de radioprotection. Dans la pratique, la radioprotection est principalement mise en œuvre en utilisant la méthode ALARA. Cette méthodologie consiste à justifier, optimiser et limiter les doses reçues. Elle est utilisée conjointement avec les limites légales. Le facteur d'optimisation est contraint par le fait que l'exposition volontaire d'un travailleur aux radiations lors d'une opération doit être plus bénéfique que si aucune intervention humaine n'était conduite dans une situation donnée. Dans le monde industriel et scientifique, il existe des infrastructures qui émettent des rayonnements ionisants. La plupart d'entre elles nécessitent des opérations de maintenance. Dans l'esprit du principe ALARA, ces interventions doivent être optimisées pour réduire l'exposition des travailleurs aux rayonnements ionisants. Cette optimisation ne peut pas être réalisée de manière automatique car la faisabilité des interventions nécessite dans tous les cas une évaluation humaine. La planification des interventions peut cependant être facilitée par des moyens techniques et scientifiques comme par exemple un outil informatique. Dans le contexte décrit ci-dessus, cette thèse regroupe des considérations techniques et scientifiques, et présente la méthodologie utilisée pour développer des outils logiciels pour la mise en œuvre de la radioprotection. / Radiation is omnipresent. It has many interesting applications: in medicine, where it allows curing and diagnosing patients; in communication, where modern communication systems make use of electromagnetic radiation; and in science, where it is used to discover the structure of materials; to name a few. Physically, radiation is a process in which particles or waves travel through any kind of material, usually air. Radiation can be very energetic, in which case it can break the atoms of ordinary matter (ionization). If this is the case, radiation is called ionizing. It is known that ionizing radiation can be far more harmful to living beings than non-ionizing radiation. In this dissertation, we are concerned with ionizing radiation. Naturally occurring ionizing radiation in the form of radioactivity is a most natural phenomenon. Almost everything is radioactive: there is radiation emerging from the soil, it is in the air, and the whole planet is constantly undergoing streams of energetic cosmic radiation. Since the beginning of the twentieth century, we are also able to artificially create radio-active matter. This has opened a lot of interesting technological opportunities, but has also given a tremendous responsibility to humanity, as the nuclear accidents in Chernobyl and Fukushima, and various accidents in the medical world have made clear. This has led to the elaboration of a radiological protection system. In practice, the radiological protection system is mostly implemented using a methodology that is indicated with the acronym ALARA: As Low As Reasonably Achievable. This methodology consists of justifying, optimizing and limiting the radiation dose received. This methodology is applied in conjunction with the legal limits. The word "reasonably" means that the optimization of radiation exposure has to be seen in context. The optimization is constrained by the fact that the positive effects of an operation might surpass the negative effects caused by the radiation. Several industrial and scientific procedures give rise to facilities with ionizing radiation. Most technical and scientific facilities also need maintenance operations. In the spirit of ALARA, these interventions need to be optimized in terms of the exposure of the maintenace workers to ionizing radiation. This optimization cannot be automated since the feasibility of the intervention tasks requires human assessment. The intervention planning could however be facilitated by technical-scientific means, e.g. software tools. In the context sketched above, this thesis provides technical-scientific considerations and the development of technical-scientific methodologies and software tools for the implementation of radiation protection.In particular, this thesis addresses the need for an interactive visual intervention planning tool in the context of high energy particle accelerator facilities.

Nous présentons les différentes technologies et méthodes permettant de mesurer les mouvements de l'épaule, et les difficultés associées, comme le glissement des tissus. Cela nous permet d'étayer notre choix de réaliser une fusion de données entre des acquisitions de capture de mouvements optoéléctronique où le sujet est immobile, et d'autres où le sujet est en mouvement. Nous proposons de réaliser cette fusion de données par de l'interpolation spatiale de repères de coordonnées à partir de données dispersées, et plus particulièrement avec la méthode d'interpolation par voisins naturels, qui a été adaptée aux besoins de cette étude. Des expérimentations avec un robot manipulateur ont été réalisées afin de vérifier la faisabilité de la méthode développée. Le robot manipulateur fournit une vérité terrain qui serait inaccessible avec l'humain. Les résultats de ces expérimentations nous ont encouragés dans la poursuite de l'étude avec des expérimentations sur l'humain. Les données acquises avec sujets immobiles et celles réalisées avec sujets en mouvement nous ont permis, par l'application de l'interpolation par voisins naturels, d'estimer les mouvements de la scapula par rapport au torse alors que les sujets réalisaient des mouvements d'abduction, de flexion, et d'élévation dans le plan de la scapula. Les résultats obtenus concordent avec la littérature. Ainsi est encouragée l'utilisation d'une part de la méthode que nous avons développée, et d'autre part, plus globalement, de l'approche de l'interpolation spatiale pour la mesure des mouvements des os en compensant les glissements des tissus. / This work takes place in the context of shoulder complex motion measurement in biomechanics. We present the technologies and methods that apply to this problem, and the associated obstacles (particularly the skin tissue deformation), in order to justify our choice of performing data fusion between measurements where the subjects remain still, and other where they are in motion. We suggest to perform this data fusion through spatial interpolation of reference frames from scattered data, specifically with the natural neighbors algorithm, that has been adapted to the framework of this study. A series of experimentations with a manipulator robot has been performed in order to assess the feasibility of the developed method, the robot giving access to ground truth that would be unavailable with human experimentations. The results we obtained encouraged us to pursue the study with human experimentations. These experimentation have been performed using an optoelectronic motion capture technology. The data gathered while subjects remained still, and the one acquired with the subjects in motion allowed us, through natural neighbor’s interpolation, to estimation the motion of the scapula relative to the thorax, for abduction, flexion, and scapular plane elevation movements. The results we obtained were similar to the ones found in the literature, encouraging on the one hand the method we developed, and on the other hand the spatial interpolation approach for bone motion measurement in biomechanics, compensating the skin tissue artefact.

Les systèmes d'aide à la conduite sont de plus en plus présents dans nos véhicules et nous garantissent un meilleur confort et plus de sécurité. Dans cette thèse, nous nous sommes particulièrement intéressés aux systèmes d'adaptation automatique de la vitesse limite. Nous avons proposé une approche alliant vision et navigation pour gérer de façon optimale l'environnement routier.Panneaux, panonceaux et marquages sont autant d'informations visuelles utiles au conducteur pour connaître les limitations temporaires en vigueur sur la route. La reconnaissance des premiers ont fait l'objet ces dernières années d'un grand nombre d'études et sont même commercialisés, contrairement aux seconds. Nous avons donc proposé un module de détection et classification de panonceaux sur des images à niveaux de gris. Un algorithme de reconstruction morphologique associé à une croissance de régions nous ont permis de concentrer la segmentation sur les zones fortement contrastées de l'image entourées d'un ensemble de pixels d'intensité similaire. Les rectangles ainsi détectés ont ensuite fait l'objet d'une classification au moyen de descripteurs globaux de type PHOG et d'une structure hiérarchique de SVMs. Afin d'éliminer en dernier lieu les panonceaux ne s'appliquant pas à la voie sur laquelle circule le véhicule, nous avons pris en compte les informations de marquages à l'aide d'une machine d'états.Après avoir élaboré un module de vision intégrant au mieux toutes les informations disponibles, nous avons amélioré le système de navigation. Son objectif est d'extraire d'une base de données embarquée, le contexte de conduite lié à la position du véhicule. Ville ou non, classe fonctionnelle et type de la route, vitesse limite sont extraits et modélisés sous forme d'attributs. La fiabilité du capteur est ensuite calculée en fonction du nombre de satellites visibles et de la qualité de numérisation du réseau. La confiance en chaque vitesse limite sera alors fonction de ces deux ensembles.La fusion des deux sources au moyen de Demspter-Shafer a conduit à de très bonnes performances sur nos bases de données et démontré l'intérêt de tous ces éléments. / ADAS (Autonomous Driving Assistance Systems) are more and more integrated in vehicles and provide to drivers more confort and safety. In this thesis, we focused on Intelligent Speed Adaptation. We proposed an approach combining vision and navigation in order to optimally manage the driving context information.Roadsigns, subsigns and markings are visual data used by the driver to determine the current temporary speed limitations. Many research were conducted during last years to recognise the first one, contrary to the second. Commercialised products are even implemented in vehicles. We thus developped a subsign detection and classification module using greyscale images. A morphological reconstruction with a growing region helped us to focus the segmentation on highly contrasted pixels surrounded by homogeneous regions. Global descriptors such as PHOGs combined to a hierarchical structure of SVMs were then used to classify the output rectangles. Finally, we eliminated subsigns which are not applicable to the current lane by considering markings.After having developed a vision module integrating all the available information, we improved the navigation system. The objective was to extract from an embedded database the driving context related to the vehicle position. Urban context or not, functional class, road type and speed limit were collected and modelised into criteria. The sensor reliability was then computed and depended on the satellite configuration and the network digitisation quality. Confidence in each speed limit combined all these elements.Fusion of both sources with the Dempster-Shafer theory led to very good performances on our databases et showed the importance of all the used information.

Le travail réalisé au cours de cette thèse se concentre sur la fusion des données d'une caméra et de capteurs inertiels afin d'effectuer une estimation robuste de mouvement pour des applications vidéos embarquées. Les appareils visés sont principalement les téléphones intelligents et les tablettes. On propose une nouvelle technique d'estimation de mouvement 2D temps réel, qui combine les mesures visuelles et inertielles. L'approche introduite se base sur le RANSAC préemptif, en l'étendant via l'ajout de capteurs inertiels. L'évaluation des modèles de mouvement se fait selon un score hybride, un lagrangien dynamique permettant une adaptation à différentes conditions et types de mouvements. Ces améliorations sont effectuées à faible coût, afin de permettre une implémentation sur plateforme embarquée. L'approche est comparée aux méthodes visuelles et inertielles. Une nouvelle méthode d'odométrie visuelle-inertielle temps réelle est présentée. L'interaction entre les données visuelles et inertielles est maximisée en effectuant la fusion dans de multiples étapes de l'algorithme. A travers des tests conduits sur des séquences acquises avec la vérité terrain, nous montrons que notre approche produit des résultats supérieurs aux techniques classiques de l'état de l'art. / This thesis deals with sensor fusion between camera and inertial sensors measurements in order to provide a robust motion estimation algorithm for embedded video applications. The targeted platforms are mainly smartphones and tablets. We present a real-time, 2D online camera motion estimation algorithm combining inertial and visual measurements. The proposed algorithm extends the preemptive RANSAC motion estimation procedure with inertial sensors data, introducing a dynamic lagrangian hybrid scoring of the motion models, to make the approach adaptive to various image and motion contents. All these improvements are made with little computational cost, keeping the complexity of the algorithm low enough for embedded platforms. The approach is compared with pure inertial and pure visual procedures. A novel approach to real-time hybrid monocular visual-inertial odometry for embedded platforms is introduced. The interaction between vision and inertial sensors is maximized by performing fusion at multiple levels of the algorithm. Through tests conducted on sequences with ground-truth data specifically acquired, we show that our method outperforms classical hybrid techniques in ego-motion estimation.

Cette thèse a pour but d'étudier et de quantifier la contribution de la perception multimodale assistée par le contexte pour détecter et suivre des objets en mouvement. Cette étude sera appliquée à la détection et la reconnaissance des objets pertinents dans les environnements de la circulation pour les véhicules intelligents (VI). Les résultats à obtenir devront permettre de transposer le concept proposé à un ensemble plus large de capteurs et de classes d'objets en utilisant une approche système intégrative qui implique des méthodes d'apprentissage. En particulier, ces méthodes d'apprentissage vont examiner comment l'implantation dans un système intégré, qui prévoie une multitude des sources de données différentes, peut conduire à apprendre 1) sans ou avec une supervision limitée, réduite en exploitant des corrélations 2) de façon incrémentale à la connaissance stockée au lieu de faire un entraînement complet à chaque fois qu’une nouvelle donnée arrive 3) collectivement à chaque instant d'apprentissage dans le système entraîné d'une manière qui assure approximativement une fusion optimale. Concrètement, le couplage fort entre les classifier des objets en modalités multiples aussi bien que l'extraction du contexte de la géométrie de la scène sont à étudier: d'abord en théorie, après en application du trafic routier. La nouveauté de l'approche d'intégration envisagée se pose dans le couplage fort entre les composants du système, tels que la segmentation, le suivi des objets, l'estimation de la géométrie de la scène et la catégorisation des objets basée sur la stratégie de l'inférence probabiliste. Une telle stratégie caractérise des systèmes où toutes les composants de perception émettent et reçoivent les distributions des résultats possibles avec leur score de croyance probabiliste attribué. De cette façon, chaque composant de traitement peut prendre en compte les résultats des autres composants au niveau plus bas par rapport aux combinaisons des résultats finaux. Cela diminue beaucoup le temps et les ressources pour le calcul, quand les techniques de l'application de l'inférence Bayésienne garantissent que les données d'entrée peu plausible n'apportent pas des impacts négatifs. / This thesis project will investigate and quantify the contribution of context-aided multimodal perception for detecting and tracking moving objects. This research study will be applied to the detection and recognition ofrelevant objects in road traffic environments for Intelligent Vehicles (IV). The results to be obtained will allow us to transpose the proposed concept to a wide range of state-of-the-art sensors and object classes by means of an integrative system approach involving learning methods. In particular, such learning methods will investigate how the embedding into an embodied system providing a multitude of different data sources, can be harnessed to learn 1) without, or with reduced, explicit supervision by exploiting correlations 2) incrementally, by adding to existing knowledge instead of complete retraining every time new data arrive 3) collectively, each learning instance in the system being trained in a way that ensures approximately optimal fusion. Concretely, a tight coupling between object classifiers in multiple modalities as well as geometric scene context extraction will be studied, first in theory, then in the context of road traffic. The novelty of the envisioned integration approach lies in the tight coupling between system components such as object segmentation, object tracking, scene geometry estimation and object categorization based on a probabilistic inference strategy. Such a strategy characterizes systems where all perception components broadcast and receive distributions of multiple possible results together with a probabilistic belief score. In this way, each processing component can take into account the results of other components at a much earlier stage (as compared to just combining final results), thus hugely increasing its computation power, while the application of Bayesian inference techniques will ensure that implausible inputs do not cause negative effects.

Au sein des systèmes avancés d’aide à la conduite (Advanced Driver Assistance Systems - ADAS) pour les systèmes de transport intelligents (Intelligent Transport Systems - ITS), les systèmes de positionnement, ou de localisation, du véhicule jouent un rôle primordial. Le système GPS (Global Positioning System) largement employé ne peut donner seul un résultat précis à cause de facteurs extérieurs comme un environnement contraint ou l’affaiblissement des signaux. Ces erreurs peuvent être en partie corrigées en fusionnant les données GPS avec des informations supplémentaires provenant d'autres capteurs. La multiplication des systèmes d’aide à la conduite disponibles dans les véhicules nécessite de plus en plus de capteurs installés et augmente le volume de données utilisables. Dans ce cadre, nous nous sommes intéressés à la fusion des données provenant de capteurs bas cout pour améliorer le positionnement du véhicule. Parmi ces sources d’information, en parallèle au GPS, nous avons considérés les caméras disponibles sur les véhicules dans le but de faire de l’odométrie visuelle (Visual Odometry - VO), couplée à une carte de l’environnement. Nous avons étudié les caractéristiques de cette trajectoire reconstituée dans le but d’améliorer la qualité du positionnement latéral et longitudinal du véhicule sur la route, et de détecter les changements de voies possibles. Après avoir été fusionnée avec les données GPS, cette trajectoire générée est couplée avec la carte de l’environnement provenant d’Open-StreetMap (OSM). L'erreur de positionnement latérale est réduite en utilisant les informations de distribution de voie fournies par OSM, tandis que le positionnement longitudinal est optimisé avec une correspondance de courbes entre la trajectoire provenant de l’odométrie visuelle et les routes segmentées décrites dans OSM. Pour vérifier la robustesse du système, la méthode a été validée avec des jeux de données KITTI en considérant des données GPS bruitées par des modèles de bruits usuels. Plusieurs méthodes d’odométrie visuelle ont été utilisées pour comparer l’influence de la méthode sur le niveau d'amélioration du résultat après fusion des données. En utilisant la technique d’appariement des courbes que nous proposons, la précision du positionnement connait une amélioration significative, en particulier pour l’erreur longitudinale. Les performances de localisation sont comparables à celles des techniques SLAM (Simultaneous Localization And Mapping), corrigeant l’erreur d’orientation initiale provenant de l’odométrie visuelle. Nous avons ensuite employé la trajectoire provenant de l’odométrie visuelle dans le cadre de la détection de changement de voie. Cette indication est utile dans pour les systèmes de navigation des véhicules. La détection de changement de voie a été réalisée par une somme cumulative et une technique d’ajustement de courbe et obtient de très bon taux de réussite. Des perspectives de recherche sur la stratégie de détection sont proposées pour déterminer la voie initiale du véhicule. En conclusion, les résultats obtenus lors de ces travaux montrent l’intérêt de l’utilisation de la trajectoire provenant de l’odométrie visuelle comme source d’information pour la fusion de données à faible coût pour la localisation des véhicules. Cette source d’information provenant de la caméra est complémentaire aux données d’images traitées qui pourront par ailleurs être utilisées pour les différentes taches visée par les systèmes d’aides à la conduite. / With the growing research on Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) for Intelligent Transport Systems (ITS), accurate vehicle localization plays an important role in intelligent vehicles. The Global Positioning System (GPS) has been widely used but its accuracy deteriorates and susceptible to positioning error due to factors such as the restricting environments that results in signal weakening. This problem can be addressed by integrating the GPS data with additional information from other sensors. Meanwhile, nowadays, we can find vehicles equipped with sensors for ADAS applications. In this research, fusion of GPS with visual odometry (VO) and digital map is proposed as a solution to localization improvement with low-cost data fusion. From the published works on VO, it is interesting to know how the generated trajectory can further improve vehicle localization. By integrating the VO output with GPS and OpenStreetMap (OSM) data, estimates of vehicle position on the map can be obtained. The lateral positioning error is reduced by utilizing lane distribution information provided by OSM while the longitudinal positioning is optimized with curve matching between VO trajectory trail and segmented roads. To observe the system robustness, the method was validated with KITTI datasets tested with different common GPS noise. Several published VO methods were also used to compare improvement level after data fusion. Validation results show that the positioning accuracy achieved significant improvement especially for the longitudinal error with curve matching technique. The localization performance is on par with Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) SLAM techniques despite the drift in VO trajectory input. The research on employability of VO trajectory is extended for a deterministic task in lane-change detection. This is to assist the routing service for lane-level direction in navigation. The lane-change detection was conducted by CUSUM and curve fitting technique that resulted in 100% successful detection for stereo VO. Further study for the detection strategy is however required to obtain the current true lane of the vehicle for lane-level accurate localization. With the results obtained from the proposed low-cost data fusion for localization, we see a bright prospect of utilizing VO trajectory with information from OSM to improve the performance. In addition to obtain VO trajectory, the camera mounted on the vehicle can also be used for other image processing applications to complement the system. This research will continue to develop with future works concluded in the last chapter of this thesis.

La présente étude porte sur la capacité d'améliorer la détection des Activités de la Vie Quotidienne, AVQ (ou ADL :"Activity of Daily Life") par l'utilisation de capteur [i.e. capteurs] de mouvements portés par l'occupant d'un habitat intelligent. Les données provenant de ces capteurs devraient fusionner avec les informations issues de l'appartement pour donner une information plus pertinente par le principe de synergie [21]. La solution choisie pour le dispositif porté par la personne est l'innovation principale du projet : un réseau de capteurs disposés à plusieurs endroits sur le corps, communicant sans fil entre eux et avec le contrôle de l'appartement. Les données extraites sont le mouvement relatif du corps, et plus spécifiquement des mains et du tronc, par rapport à la verticale. De par les propriétés de ces éléments - nécessairement petits, discrets - des MEMS seront utilisés pour satisfaire ces critères. Le projet repose sur la conception des dispositifs embarqués sur l'occupant dans l'optique d'en étendre les fonctionnalités à d'autres analyses tels [i.e. telles] que le son, la position dans l'environnement, le statut médical, etc. Pour prouver la faisabilité, des capteurs externes seront ajoutés pour compléter les informations de base et donc étendre la qualité des inférences sur les activités en cours. Le mouvement est une donnée facilement détectable de par sa relative simplicité de mise en oeuvre et il fournit une bonne base de travail pour étudier de façon systématique les différents points clés de l'étude : la communication, la synergie des informations, l'analyse des activités, etc.

Définie comme un processus qui réduit le potentiel de production des sols ou de l'utilité des ressources naturelles, la dégradation des sols est un problème environnemental majeur qui affecte plus de 41 % des terres émergées et plus de 80 % de la population affectée par ce phénomène vit dans les pays en voie de développement. Le présent projet a pour objectif général, la caractérisation des différents types d'occupation et d'utilisation du sol et la détection de leurs changements spatio-temporels à partir de données radar (ERS 1-2, RADARSAT-1 et ENVISAT) en vue d'une modélisation spatio-temporelle de la vulnérabilité du milieu à la dégradation des sols en milieu semi-aride. Étant donné la forte sensibilité du signal radar aux conditions d'observation du capteur et de la cible, une répartition judicieuse des images en fonction des conditions du milieu (condition humide et condition sèche) et des configurations angulaires des images radar (23° et [33°-35°-471) est d'abord réalisée. Une bonne caractérisation et une évolution temporelle des quatre types d'occupation et d'utilisation du sol d'intérêt sont obtenues avec des niveaux de contrastes différents selon l'angle d'incidence et les conditions du milieu. En complément de l'approche « pixellaire » pour la détection des changements (Différenciation d'images et ACP), un suivi de l'occupation du sol par approche orientée objet focalisée sur deux types d'occupation du sol (végétation et sol nu) a été développé. Cette méthode permet une fine cartographie des occurrences de sol nu en fonction des conditions du milieu. Enfin, avec l'apport de diverses sources d'information, une modélisation de la vulnérabilité du milieu à la dégradation des sols par la règle de fusion probabiliste de Dempster-Shafer est réalisée dans le sud-ouest du Niger. Les cartes de décision qui en résultent sont statistiquement acceptables avec des taux de réussite de 93 % et 91 % et des valeurs Kappa de 86 % et 84 % respectivement en conditions sèche et humide. Aussi, la carte globale de vulnérabilité du milieu à la dégradation des sols dans ce milieu semi-aride est-elle produite à partir de ces deux cartes de décision.

Les avancées technologiques notables dans le domaine de la communication sans fil ont ouvert de nouvelles perspectives pour améliorer les systèmes d'aide à la conduite existants. En effet il a été prouvé que l'échange de données de positionnement absolu et relatif entre des véhicules d'un même groupe peut améliorer la précision de la localisation de tous ces membres. Le travail présenté dans ce manuscrit s'inscrit dans ce cadre et propose une approche totalement distribuée permettant de combiner les informations provenant des capteurs de tous les véhicules d'un groupe pour obtenir l'estimation la plus précise possible de la pose de ces derniers tout en minimisant les informations transmises sur le réseau de communication. Le principe de l'approche proposée est que chaque véhicule utilise ses propres capteurs pour mettre à jour une estimation de l'état du groupe puis la transmet à ses congénères. La fusion des états reçus et l'état construit dans chaque véhicule donne l'estimation de l'état global du groupe qui intègre les informations provenant de tous ces membres. L'approche proposée a été validée expérimentalement en simulation et dans un environnement réel avec un groupe de deux véhicules urbains.

Les travaux présentés dans cette thèse ont pour cadre la vision par ordinateur et concernent la détection et le suivi de piéton se trouvant sur la trajectoire d'un véhicule routier circulant en milieu urbain. Dans ce type d'environnement complexe, une des difficultés majeurs est la capacité à discerner les piétons des nombreux autres obstacles situés sur la chaussée. Un autre point essentiel est de pouvoir les suivre afin de prédire leur déplacement et ainsi le cas échéant éviter le contact avec le véhicule. D'autres contraintes s'ajoutent dans le contexte industriel des véhicules routiers intelligents. Il est nécessaire de proposer des algorithmes robustes temps réel avec des capteurs les moins chers possible