Suivi de trajectoires par vision Y. Goyat, T. Chateau, L. Trassoudaine 1

Plan Introduction Principe de la méthode Résultats Perspectives

Introduction projet PREDIT SARI Surveillance Automatisée des Routes pour l'Information des conducteurs et des gestionnaires

Principe

Filtrage temporel Principe Estimation récursive de la densité conditionnelle : État à l’instant tHistorique des mesures

Filtrage temporel 2 étapes observation prédiction

Filtrage temporel Approximation par une méthode de Monte-Carlo Ensemble de particules avec poids associé Filtre à particules

Filtrage temporel

Définition de 3 modèles : Modèle d’état Modèle de prédiction Modèle d’observation

Vecteur d’état Utilisation d’un modèle bicyclette

Vecteur d’état Utilisation d’un modèle bicyclette

Modèle de prédiction Lié au modèle bicyclette : période d’échantillonnage

Modèle d’observation

Extraction de fond

Modèle d’observation

Extraction de fond : le vue-mètre Modèle probabiliste : 1 v. aléatoire discrète associée à chaque pixel 2 états possibles : fond (  1 ) ou forme (  2 ) Mesures : composantes RVB marginalisation

Extraction de fond : le vue-mètre marginalisation Approximation discrète Fonction de masse Fonction de Kronecker

Extraction de fond

Extraction de fond : le vue-mètre Mise à jour temporelle du modèle par un paramètre

Extraction de fond

Modèle 3D de véhicule

Calcul du poids associé à une particule Projection dans l’image : poids définit comme la différence entre le nombre de points formes et le nombre de points fond (seuillé pour être positif)

Calcul du poids Amélioration des temps de calcul 1) : approximation de la projection de modèle 3D par son enveloppe convexe 2) : utilisation d’une image intégrale par ligne

Initialisation - Position : recherche du centre d’un amas de points dans l’image- - Orientation, angle volant : prior lié au rayon de courbure du virage - Vitesse : prior lié au virage

Résultats Vue de dessus

Résultats Modèle étalonné sur véhicule 406

Résultats Variation du nombre de particules

Résultats Variation du nombre de cubes dans le modèle

Conclusion Mise en œuvre d’un système de suivi de trajectoires par vision Précision obtenue de l’ordre de 20 à 40 cm Point critique : extraction fond forme

Perspectives Amélioration de l’extraction fond forme Fusion de capteurs (utilisation d’un télémètre laser à balayage)