Detection des deux-roues par capteurs vidéo fixes

Two-wheeled vehicles detection by static video sensor

• Auteur / Autrice : Nicolas Tronson
• Direction : Philippe Lepert
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie civil
• Date : Soutenance en 2013
• Etablissement(s) : Ecole centrale de Nantes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur, Géosciences, Architecture (Nantes)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux (France ; 2011-2019)
• Jury : Président / Présidente : Luce Morin
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Laurent Trassoudaine, Didier Aubert, Jérôme Idier
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Sylvie Treuillet, Pascal Vasseur, Majdi Khoudeir

Mots clés

Mots clés contrôlés

Télévision en relief

Mots clés libres

Stéréovision

Optique fisheye

Deux-roues

Calibration

Reconstruction 3D

Résumé

Les travaux de thèse présentés dans ce mémoire ont pour objectif la création d’un système optique permettant la détection des deux-roues en milieu urbain. Pour cela, nous avons fait le choix, à la vue des limites des systèmes actuels principalement lié aux ombres portées des véhicules, pénalisant ainsi leur détection, d’opter pour un système de prise de vue en stéréovision. L’originalité du système présenté ici réside dans le choix des optiques et la disposition des caméras. Nous utilisons en effet, deux caméras avec optique fisheye placées l’une au dessus de l’autre, alignées et orientées selon un axe vertical. Nous choisissons cette configuration pour des raisons de stabilité et de couverture de la scène. Nous étudions ensuite la calibration de ce système à partir d’un outil général de calibration de système de stéréovision, ainsi qu’à partir d’une approche développée spécifiquement et permettant de prendre en compte les particularités du système. En ce qui concerne le traitement des données pour effectuer la mise en correspondance entre les images et ainsi obtenir une carte 3D, nous proposons trois approches. Les deux premières sont largement inspirées de l’état de l’art. La troisième approche, que nous avons conçue, est assez originale et permet de cibler plus précisément la zone de recherche 3D en décomposant la scène en différentes couches correspondant à différentes hauteurs au dessus du niveau de la route. Pour pouvoir enfin détecter, classifier et suivre les véhicules, les informations 3D apportant la position et la dimension des véhicules sont intégrées dans un logiciel de suivi déjà existant.

The objective of the work presented in this thesis is the creation of an optic system able to detect the two-wheeled vehicles in urban areas. To this prospect, we choose, owing to the limits of current systems primarily due to shadows cast by vehicles, thus penalizing their detection, to opt for a stereovision system. The originality of the system presented here is the optics and cameras placement choice. We use two cameras placed one above the other, oriented and aligned along a vertical axes. We choose this configuration for stability reasons, and because it makes it possible to cover the entire scene. Then, we study the system calibration, in one hand with a generic calibration tool for stereo systems, in the other hand with an approach specifically developed to consider the characteristics of the system. With regard to data processing, to perform the matching between images and thus obtain a 3D map, we propose three approaches. The first two are largely based on the state of the art. The third one, which was designed as a part of this thesis, is quite original and can target more precisely the search area by decomposing the 3D scene in different layers corresponding to different heights above the road level. To finally be able to detect, classify and track vehicles, 3D information providing the position and size of vehicles is integrated into an existing tracking software.