La sécurité des personnes et des équipements est un élément capital dans le domaine des transports routiers et ferroviaires. Depuis quelques années, les Passages à Niveau (PN) ont fait l'objet de davantage d'attention afin d'accroître la sécurité des usagers sur cette portion route/rail considérée comme dangereuse. Nous proposons dans cette thèse un système de vision stéréoscopique pour la détection automatique des situations dangereuses. Un tel système permet la détection et la localisation d'obstacles sur ou autour du PN. Le système de vision proposé est composé de deux caméras supervisant la zone de croisement. Nous avons développé des algorithmes permettant à la fois la détection d'objets, tels que des piétons ou des véhicules, et la localisation 3D de ces derniers. L'algorithme de détection d'obstacles se base sur l'Analyse en Composantes Indépendantes et la propagation de croyance spatio-temporelle. L'algorithme de localisation tridimensionnelle exploite les avantages des méthodes locales et globales, et est composé de trois étapes : la première consiste à estimer une carte de disparité à partir d'une fonction de vraisemblance basée sur les méthodes locales. La deuxième étape permet d'identifier les pixels bien mis en correspondance ayant des mesures de confiances élevées. Ce sous-ensemble de pixels est le point de départ de la troisième étape qui consiste à ré-estimer les disparités du reste des pixels par propagation de croyance sélective. Le mouvement est introduit comme une contrainte dans l'algorithme de localisation 3D permettant l'amélioration de la précision de localisation et l'accélération du temps de traitement.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00618031 |
| Date | 14 June 2011 |
| Creators | Fakhfakh, Nizar |
| Publisher | Ecole Centrale de Lille |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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