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PRAC2010 : Prévention des Risques et Aides à la Conduite, Paris, 4-5 mai 2010 Détection de conditions réduites de visibilité par caméra bord de voies Nicolas.

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1 PRAC2010 : Prévention des Risques et Aides à la Conduite, Paris, 4-5 mai 2010 Détection de conditions réduites de visibilité par caméra bord de voies Nicolas Hautière, LEPSIS, INRETS/LCPC Jérémie Bossu, LEPSIS, INRETS/LCPC Erwan Bigorgne, LEPSIS, INRETS/LCPC Didier Aubert, LIVIC, INRETS/LCPC

2 PRAC2010 : Prévention des Risques et Aides à la Conduite, Paris, 4-5 mai 2010 Thème 1 – Caractérisation du risque routier2 Plan de la présentation Contexte Objectif Méthode Outils Résultats Perspectives

3 3 Contexte (1/3) Le projet Européen SAFESPOT : Combiner les informations issues de capteurs placés dans les véhicules avec celles issues de capteurs placés en bord de voies pour prévenir loccurrence dincidents / accidents par lutilisation des communications véhicule à véhicule et véhicule infrastructure

4 4 Capteurs bord de voies Véhicules SAFESPOT Fusion de données Applications Génération dalertes Routeur VANET Véhicules SAFESPOT Horloge GPS Plate-forme bord de voies Carte locale dynamique Contexte (2/3) La plate-forme bord de voies SAFESPOT :

5 5 Cartographie du fournisseur Emplacement, champ de vue des capteurs Détecteur bord de voie Informations régionales temporaires Accident Brouillard diurne Congestion Ego-Véhicule Cycle de feux Véhicules en file dattente Trafic routier ! Contexte (3/3) La carte locale dynamique :

6 6 Objectif Spécifier, développer et tester un capteur bord de voies visant à détecter et caractériser des conditions réduites de visibilité météorologique (brouillard et pluie) Cartographie du fournisseur Emplacement, champ de vue des capteurs Détecteur bord de voie Informations régionales temporaires Accident Brouillard diurne Congestion Ego-Véhicule Cycle de feux Véhicules en file dattente Trafic routier ! On cherche à alimenter

7 7 Visibilité routière Fondé sur la norme Française NF-P Le système doit détecter des visibilités en dessous de 400m Le système doit affecter les visibilités estimées à lune des quatre catégories suivantes : Le système doit déterminer lorigine de la baisse de visibilité : Brouillard, hydrométéores Catégorie de Visibilité Distance de visibilité [m] 1200 to to to 100 4<50

8 8 Méthode (1/2) Pourquoi la vision Capteurs existant coûteux Peu fiables en présence de brouillard dense ou inhomogène Caméras de vidéosurveillance existantes (pas de coût supplémentaire) Si ajout de caméras, la multiplicité des fonctionnalités réduit le coût de cette fonctionnalité.

9 9 Méthode (2/2) Le principe : Spécification dune caméra adaptée Modélisation du fond de la scène référence Comparaison entre la référence et limage courante les nouveautés dans la scène. Dynamique différente entre brouillard et pluie : Détection et caractérisation du brouillard sur le modèle de fond Détection et caractérisation de la pluie parmi les nouveautés

10 10 Outil pour la détection du brouillard Séquence dimages Détection du brouillard + distance de visibilité Météorologique V met Espace navigable distance de visibilité Mobilisée V mob

11 11 Outil pour la détection dhydrométéores Détection Segmentation Classification Séquence dimages

12 12 Enrichissement de la distance de visibilité estimée (1/2) Fusion de données : Combinaison des informations délivréees par différents capteurs pour calculer un seul descripteur de la distance de visibilité La distance de visibilité est le barycentre spatial des sorties des différents capteurs Lincertitude correspondante est la somme pondérée de: Lincertitude sur les mesures capteurs Lincertitude induite par la distance à la source Lincertitude sur le statut des lampes anti-brouillard (véhicules avec lampes allumées et dautres avec lampes éteintes) Autres sources possible : Capteur de brouillard embarqué Statut des lampes anti-brouillard Visibilitimètre

13 13 Résultats sur les pistes de Satory Enrichissement de la distance de visibilité estimée (2/2) Carte dincertitude Carte de la visibilité météo Caméra Caméra embarquée Lampe anti-brouillard activée Lampe anti-brouillard éteinte

14 14 Résultats Brouillard : 100 % de bonne détection (2h de vidéo avec et sans brouillard) Erreur inférieure à 10 % sur lestimation de la distance de visibilité (~50 images sur site avec mire) Pluie : 95 % de bonne détection (10 min avec et sans pluie) Manque de référence terrain pour quantifier la précision sur lestimation de la densité de la pluie

15 15 Perspectives Une évaluation plus systématique doit être effectuée. Traiter le brouillard de nuit Réalisation dune application dalerte sur «Vitesse inadaptée » Alerte sur vitesse Futur tests sur le site de Guerville Brouillard de nuit ! Détection de conditions météo dégradées conditions météo Mise à jour carte Nouvelle carte Vitesse conseillée Définition des vitesses admissibles Alerte au conducteur


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