La fusion de données consiste à combiner plusieurs observations d'un environnement ou d'un phénomène afin de produire une description plus robuste, plus précise ou plus complète. Parmi les nombreux domaines d'application, les systèmes de surveillance multi capteurs étudiés dans ce travail occupent une place importante. Notre objectif est de fusionner les informations afin de compter le nombre de cibles, d'affiner la localisation et suivre les pistes en mouvement. D'un point de vue théorique, le problème a été abordé dans le contexte spécifique de la théorie des fonctions de croyance. Cette représentation qui constitue la première contribution originale de ce travail offre plusieurs avantages déterminants. Elle permet tout d'abord de modéliser des détections caractérisées par des incertitudes de géométries très différentes. Le modèle permet également d'intégrer des a priori topographiques en les modélisant par des BBAs spécifiques. Cette méthode d'intégration d'a priori constitue le deuxième élément orignal de ce travail. La troisième contribution concerne la définition d'un critère d'association entre les pistes et les détections à partir de la même représentation crédibiliste des localisations. Ce critère, maximisant la probabilité pignistique jointe des associations permet de réaliser de manière cohérente l'ensemble des traitements relatifs à la fusion sans avoir à définir un nouveau cadre de discernement. Malgré ces avantages, la taille du cadre de discernement exceptionnellement grande constitue un obstacle à l'exploitation de la théorie des croyances transférables. Pour contourner cette difficulté, chaque détection est projetée sur un cadre de discernement de plus petit cardinal grâce à une opération de conditionnement et de grossissement. De plus, le nombre d'éléments focaux peut augmenter considérablement en raison du caractère itératif de la fusion dans notre application. Afin de garder des temps de calcul raisonnables, il est donc impératif de simplifier régulièrement les BBAs. Ce point a fait l'objet d'une étude particulière à partir de laquelle une méthode de simplification reposant sur la décomposition canonique a été proposée. Enfin, au niveau système nous avons proposé une architecture décentralisée pour la réalisation de l'ensemble des traitements. Chaque nœud collabore alors avec ses voisins afin que les informations envoyées au poste de supervision forment un ensemble complet et cohérent. La validation du système de fusion a constitué une part importante de ce travail. Certains choix ont ainsi pu être justifiés en comparant les performances de différentes solutions envisageables au moyen de simulations. Parallèlement, la fusion a été testée lors de scénarios réels grâce à l'implantation d'un module dans le système de détection SmartMesh. Ces expériences ont été nécessaires d'une part pour quantifier de manière réaliste les erreurs relatives à chaque capteur mais aussi pour intégrer dans le plan de validation les difficultés liées aux interfaces avec les autres composants. / Data fusion combines several observations in order to produce a more accurate and complete description of the studied phenomenon. In this scope, the multi sensors detection system is a key element. In this work, we aim at merging information pieces from various sensors in order to count the objects or targets in the scene, localize and track the moving targets. In addition, when several targets are simultaneously present, we aim at managing multiple targets. In term of theoretic framework, the problem was addressed in the specific context of the belief functions theory. This choice implies the development of a credibilistic representation of the localization uncertainties such that each detection is modeled by a basic belief assignment (BBA) defined on a discrete paving of the scene. This model, which is the first contribution, allows us to represent the uncertainties about target location, respecting their specific geometric forms of imprecision, e.g. corresponding either to omnidirectional sensors or to directional sensors. As a second contribution, we propose to define a specific BBA, to represent and take into account some a priori knowledge such as topographic information pieces: obstacles partially occulting the vision or roads on which the target presence is more plausible. These BBAs are then merged with the detections to improve the localization. Based on the available belief model on target location, we also proposed (third contribution) a method for data association between tracks and detections. The new function to maximize is derived from the joint pignistic probability of associations. This criterion allows us to perform all processing in the same frame of discernment. Belief function theory main drawback for our application derives from the size of the frame of discernment. To address this issue, we have defined an adaptive discernment frame using conditioning and coarsening operators. Moreover, since the number of focal elements can also dramatically increase due to the iterative nature of our application, the BBAs should be regularly simplified. To address this issue, we have proposed a new method based on the canonical decomposition. Finally, the developed fusion system was implemented in a decentralized architecture. Each node cooperates with its neighbors to produce a coherent set of targets. Validation was the last but not least part of our work. Firstly, simulations were used to evaluate the proposed solutions versus the already existing methods. Secondly, the fusion process was tested in real-life scenarios by implementing a module in the SmartMesh surveillance system. These experiments were necessary both to quantify the errors for each sensor and to integrate difficulties related to interfaces with other components.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2013PA112320 |
| Date | 10 December 2013 |
| Creators | André, Cyrille |
| Contributors | Paris 11, Le Hégarat, Sylvie |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text, Image, StillImage |
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