Return to search

Reconnaissance des objets manufacturés dans des vidéos sous-marines

Les mines sous marines sont très utilisées dans les conflits. Pour contrer cette menace, les marines s'équipent de moyens de lutte anti-mine autonomes afin d'éviter l'intervention humaine. Une mission de guerre des mines se découpe en quatre étapes distinctes : la détection des objets, la classification et l'identification puis la neutralisation. Cette thèse propose des solutions algorithmiques pour l'étape d'identification par caméra vidéo. Le drone d'identification connaît la position approximative de l'objet à identifier. La première mission de ce drone est de re-détecter l'objet avant de le classifier et de l'identifier. Le milieu sous-marin perturbe les images acquises par la caméra (absorption, diffusion). Pour faciliter la détection et la reconnaissance (classification et identification), nous avons prétraité les images. Nous avons proposé deux méthodes de détection des objets. Tout d'abord nous modifions le spectre de l'image afin d'obtenir une image dans laquelle il est possible de détecter les contours des objets. Une seconde méthode a été développée à partir de la soustraction du fond, appris en début de séquence vidéo. Les résultats obtenus avec cette seconde méthode ont été comparés à une méthode existante. Lorsqu'il y a une détection, nous cherchons à reconnaître l'objet. Pour cela, nous utilisons la corrélation. Les images de référence ont été obtenues à partir d'images de synthèse 3D des mines. Pour les différentes méthodes utilisées, nous avons optimisés les résultats en utilisant les informations de navigation. En effet, selon les déplacements du drone, nous pouvons fixer des contraintes qui vont améliorer la détection et réduire le temps de calcul nécessaire à l'identification.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00780647
Date28 September 2012
CreatorsLéonard, Isabelle
PublisherUniversité de Bretagne occidentale - Brest
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
Languagefra
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

Page generated in 0.0016 seconds