Détection et prédiction des collisions en environnement non structuré
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Abstract EN:
The objective of this thesis is to introduce a System for predicting vehicle collision in an unstructured environment. The device is designed for high traffic areas located on ports or civil engineering projects, environments in which traffic moves without lane actually materialized. While many studies have been made on the detection of collision risk in structured environment (traffic lanes, roads, intersection, urban, etc. . . ), very few open areas concemed. The proposed system is static, positioned at critical points. From the images acquired by cameras wide field of view, the estimated position and velocity of the moving parts in order to be able to avoid collisions. We have developed in this thesis, methods for predicting and tracking trajectories of a set of moving vehicles in a scene monitoring. These vehicles have no specific sensors. The identification of critical situations is carried out in a first time from a busy grid of the treated area. And in a second step, the prediction of collisions is performed using a geometric approach, the exploitation of intersections of ellipses uncertainties to justify the risk of danger existing between the objects involved in the collision
Abstract FR:
L'objectif de cette thèse est de présenter un système de prédiction de collision entre véhicules dans un environnement non structuré. Le dispositif est destiné à des zones de trafic intense situées sur des ports ou des chantiers de génie civil, milieux dans lesquels la circulation s'effectue sans voie de circulation réellement matérialisée. Si de nombreux travaux ont été réalisés sur la détection des risques de collision en milieu structuré (voies de circulations, routes, intersection, milieu urbain, etc. . . ), très peu concernent les milieux ouverts. Le système proposé est statique, positionné sur des points critiques. À partir des images acquises par des caméras à large champ de vue, on estime la position et la vitesse des éléments mobiles afin d'être en mesure de prévenir les collisions. Nous avons développé, dans le cadre de cette thèse, des méthodes de prédiction et de suivi de trajectoires d'un ensemble de véhicules évoluant dans une scène de surveillance. Ces véhicules sont dépourvus de capteurs spécifiques. La mise en évidence des situations critiques est effectuée dans un premier temps à partir d'une grille d'occupation de la zone traitée. Et dans un deuxième temps, la prédiction de collisions est effectuée à partir d'une approche géométrique, qui exploite des intersections des ellipses d'incertitudes pour justifier le risque de danger existant entre les objets impliqués dans la collision