NDLI: Perception monoculaire de l'environnement pour les systèmes de transport intelligents

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Perception monoculaire de l'environnement pour les systèmes de transport intelligents

Content Provider	Semantic Scholar
Author	Dumortier, Yann
Copyright Year	2009
Abstract	L'evolution des transports, au cours des dernieres decennies, temoigne d'une volonte continue de reduire les contraintes associees a la notion de deplacement. Dans ce but, une part importante des efforts engages a pour objectif de raccourcir la duree des trajets, essentiellement grâce a l'amelioration des infrastructures et la diversification des modes de transport. La multiplicite modale, censee repondre aux differents besoins des usagers, n'a cependant pas suffi a stopper l'essor de l'automobile au sein des agglomerations. La voiture individuelle est ainsi progressivement devenue la principale source de nuisances et d'accidents urbains. Les solutions etudiees pour remedier a cette situation reposent principalement sur la responsabilite du facteur humain. Elles proposent donc essentiellement de remplacer l'automobile par des systemes de transport autonomes. L'automatisation des vehicules, progressivement mise en place par la democratisation des systemes d'aide a la conduite (ADAS), necessite le developpement de modules de perception de l'environnement, qui analysent et traitent l'information acquise a partir d'un ou plusieurs capteurs. Avec l'explosion des capacites computationnelles des systemes embarques, la camera est devenue l'un des capteurs les plus utilises, tant pour la richesse de l'information contenue dans une sequence d'images, que pour son faible cout et son encombrement limite. Les travaux presentes dans ce document apportent une solution originale au probleme de la perception visuelle pour la conduite automatisee, grâce a une approche monoculaire fondee sur l'etude de contraintes geometriques appliquees au mouvement image.
File Format	PDF HTM / HTML
Alternate Webpage(s)	https://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00005607/document
Language	English
Access Restriction	Open
Content Type	Text
Resource Type	Article

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