Les activités basées sur l'exploitation de données vidéo se sont développées de manière fulgurante ces dernières années : nous assisté à une démocratisation de certaines de ces activités (vidéo-surveillance) mais également à une diversification importante des applications opérationnelles (suivi de ressources naturelles, reconnaissance etc). Cependant, le volume de données vidéo généré est aujourd'hui astronomique et l'efficacité de ces activités est limitée par le coût et la durée nécessaire à l'interprétation humaine des données vidéo. L'analyse automatique de flux vidéos est donc devenue une problématique cruciale pour de nombreuses applications. L'approche semi-automatique développée dans le cadre de cette thèse se concentre plus spécifiquement sur l'analyse de vidéos aériennes, et permet d'assister l'analyste image dans sa tâche en suggérant des zones d'intérêt potentiel par détection de changements. Pour cela, nous effectuons une modélisation tridimensionnelle des apparences observées dans les vidéos de référence. Cette modélisation permet ensuite d'effectuer une détection en ligne des changements significatifs dans une nouvelle vidéo, en identifiant les déviations d'apparence par rapport aux modèles de référence. Des techniques spécifiques ont également été proposées pour effectuer l'estimation des paramètres d'acquisition ainsi que l'atténuation des effets de l'illumination. De plus, nous avons développé plusieurs techniques de consolidation permettant d'exploiter la connaissance a priori relative aux changements à détecter. L'intérêt et les bonnes performances de notre approche a été minutieusement démontré à l'aide de données réelles et synthétiques. / Business activities based on the use of video data have developed at a dazzling speed these last few years: not only has the market of some of these activities widely expanded (video-surveillance) but the operational applications have also greatly diversified (natural resources monitoring, intelligence etc). However, nowadays, the volume of generated data has become overwhelming and the efficiency of these activities is now limited by the cost and the time required by the human interpretation of this video data. Automatic analysis of video streams has hence become a critical problem for numerous applications. The semi-autmoatic approach developed in this thesis focuses more specifically on the automatic analysis of aerial videos and enables assisting the image analyst in his task by suggesting areas of potential interest identified using change detection. For that purpose, our approach proceeds to a tridimensional modeling of the appearances observed in the reference videos. Such a modeling then enables the online detection of significant changes in a new video, by identifying appearance deviations with respect to the reference models. Specific techniques have also been developed to estimate the acquisition parameters and to attenuate illumination effects. Moreover, we developed several consolidation techniques making use of a priori knowledge related to targeted changes, in order to improve detection accuracy. The interest and good performance of our change detection approach has been carefully demonstrated using both real and synthetical data.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2013ENST0028 |
| Date | 24 May 2013 |
| Creators | Bourdis, Nicolas |
| Contributors | Paris, ENST, Sahbi, Hichem |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French, English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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