Letteratura scientifica selezionata sul tema "Algorithme de suivi d'objets"

ABSTRACTL’étude porte sur les compléments enàetdeplacés à l'initiale d'un énoncé comportant une inversion du sujet nominal. Elle vise à comprendre pourquoi ces compléments sont parfois détachés à l'aide d'une virgule. L'observation de corpus textuels conduit à considérer que la présence ou l'absence de virgule signale deux constructions distinctes: dans la perspective théorique des approches macro-syntaxiques de l’énoncé en termes de ‘noyau’ / ‘affixes’, le complément initial suivi d'une virgule est analysé comme un préfixe détaché co-indexé au terme (vide) de départ du noyau, alors que dans la construction sans virgule le complément initial est intégré au noyau dont il occupe la première position. A cette différence syntaxique correspond une différence dans le mode de structuration informationnelle de l’énoncé (proposition catégorique ayant le complément pour thème et le noyau pour rhème et/ou focusvs. proposition thétique), qui elle-même induit deux types différents de stratégies discursives.

Cet article propose le contrôle d'apprentissage itératif pour les systèmes sous-actionnés non linéaires. Pour améliorer la vitesse de convergence du contrôle d'apprentissage itératif pour de tels systèmes et réduire la fluctuation de l'erreur du système, un algorithme de contrôle d'apprentissage itératif en boucle fermée de type D à gain variable exponentiel a été choisi. L'analyse de simulation MATLAB a ensuite été réalisée sur un système sous-actionné, non linéaire et instable, à savoir le pendule inversé à roue d'inertie. Les résultats de la simulation montrent que l'algorithme est efficace. De bonnes performances de suivi ont été obtenues. Le système converge vers des cycles limites stables après quelques itérations, garantissant des erreurs fluides et une vitesse de convergence satisfaisante.

Résumé L’imagerie satellitaire dans le visible et l’infrarouge permet de cartographier le couvert nival à grande échelle, ce qui n’est pas facilement réalisable à partir des observations locales conventionnelles. Cependant, en raison de leur résolution spatiale inadéquate ou de la faible durée de leurs séries d’observations, les produits satellitaires actuellement disponibles sont inutilisables pour l’étude à long terme du couvert nival. Par conséquent, l’objectif de la présente étude a été de développer un algorithme opérationnel de cartographie de la neige à l’aide des données du capteur AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) embarqué à bord du satellite NOAA. Cette procédure doit permettre de suivre l’évolution spatio-temporelle de la neige au sol sur une longue période de temps et avec une bonne résolution spatiale. Les résultats de la cartographie ont été validés par rapport aux observations de l’occurrence et de l’épaisseur de la neige au sol. L’algorithme a été appliqué au territoire du Québec sur trois périodes spécifiques : 1998-1999, 1991-1992 et 1986-1987. L’algorithme a réussi à identifier la catégorie de surface (neige/non-neige) avec un taux de succès global moyen de 87 %. Les performances de l’algorithme ont été supérieures dans la détection de la neige (90 %) qu’elles l’ont été pour les surfaces sans neige (82 %). Également, l’algorithme a permis de situer le début des périodes de formation et de fonte de la neige, et ce tant au niveau local qu’à l’échelle du bassin versant.

AbstractThe objective of this study was to develop a shared-care model to enable primary-care physicians to participate more fully in meeting the complex, multidisciplinary healthcare needs of patients with multiple sclerosis (MS).Design:The design consisted of development of consensus recommendations and a shared-care algorithm.Participants:A working group of 11 Canadian neurologists involved in the management of patients with MS were included in this study.Main message:The clinical management of patients with multiple sclerosis is increasing in complexity as new disease-modifying therapies (DMTs) become available, and ongoing safety monitoring is required. A shared-care model that includes primary care physicians is needed. Primary care physicians can assist in the early detection of MS of individuals presenting with neurological symptoms. Additional key roles for family physicians are health promotion, symptom management, and safety and relapse monitoring of DMT-treated patients. General principles of health promotion include counseling MS patients on maintaining a healthy lifestyle; performing standard screening measures; and identifying and treating comorbidities. Of particular importance are depression and anxiety, which occur in >20% of MS patients. Standard work-ups and treatments are needed for common MS-related symptoms, such as fatigue, pain, bladder dysfunction, sexual dysfunction, spasticity, and sleep disorders. Ongoing safety monitoring is required for patients receiving specific DMTs. Multiple sclerosis medications are generally contraindicated during pregnancy, and patients should be counseled to practice effective contraception.Conclusions:Multiple sclerosis is a complex, disabling illness, which, similar to other chronic diseases, requires ongoing multidisciplinary care to meet the evolving needs of patients throughout the clinical course. Family physicians can play an invaluable role in maintaining general health, managing MS-related symptoms and comorbidities, monitoring for treatment-related adverse effects and MS relapses, and coordinating allied health services to ensure continuity of care to meet the complex and evolving needs of MS patients through the disease course.RÉSUMÉ:Élaborer un modèle de soins partagés dans les cas de sclérose en plaques récurrente-rémittente.Objectif:Élaborer un modèle de soins partagés afin de permettre aux médecins de première ligne de mieux répondre aux besoins complexes et multidisciplinaires de patients atteints de la sclérose en plaques (SP).Conception :Recommandations résultant d’un consensus et élaboration d’un algorithme en matière de soins partagés.Participants :Un groupe de travail formé de onze neurologues canadiens impliqués dans la prise en charge de patients atteints de la SP.Message-clé :La prise en charge clinique de patients atteints de la SP est de plus en plus complexe dans la mesure où des médicaments modificateurs de l’évolution de la maladie (MMSP) deviennent accessibles et où un suivi permanent en matière de sécurité est nécessaire. Soulignons aussi qu’un modèle de soins partagés incluant les médecins de première ligne est nécessaire. Ces professionnels peuvent permettre un dépistage plus rapide de la SP chez des individus présentant des symptômes neurologiques. Ils peuvent aussi jouer un rôle de premier plan en matière de promotion de la santé, de soulagement des symptômes et de suivi de patients traités avec des MMSP en ce qui a trait à leur sécurité et à de possibles rechutes. Parmi les principes généraux de promotion de la santé, on peut inclure les suivants : offrir aux patients atteints de la SP des conseils leur permettant de maintenir de saines habitudes de vie ; adopter des mesures de dépistage standards ; identifier et traiter les comorbidités. À cet égard, l’anxiété et la dépression sont d’une importance particulière et sont fréquemment signalées (> 20 %) chez les patients atteints de SP. Des démarches d’investigation et des traitements standards sont nécessaires dans le cas des symptômes courants reliés à la SP, par exemple de la fatigue, des douleurs, une dysfonction vésicale, des dysfonctions sexuelles, de la spasticité et des troubles du sommeil. On l’a dit, un suivi permanent s’impose dans le cas de patients bénéficiant d’un traitement spécifique avec des MMSP. Les médicaments associés à la SP sont généralement contre-indiqués durant la grossesse de sorte qu’on devrait conseiller aux patients d’adopter des méthodes de contraception efficaces.Conclusions :La SP est une maladie complexe et invalidante qui, à l’instar d’autres maladies chroniques, exige des soins multidisciplinaires continus afin de répondre, en lien avec un tableau clinique précis, aux besoins en constante évolution des patients. Les médecins de première ligne peuvent jouer un rôle irremplaçable à plusieurs égards : dans le maintien d’une bonne santé ; le suivi et le soulagement des symptômes et des comorbidités reliés à la SP ; le suivi des rechutes et des effets indésirables associés aux traitements. N’oublions pas non plus la coordination des services paramédicaux afin d’assurer, durant l’évolution de la SP, une continuité des soins répondant aux besoins complexes et en constante évolution des patients atteints de cette maladie.

Background: Co-existence of more than one acute or chronic infectious diseases in a person either concurrently or sequentially with consequent economic burden varies differently from one part of the world to another, with regional and population specific patterns. This study aims to provide co-morbid patho-epidemiological pattern of six infectious diseases; HIV, tuberculosis (TB), malaria, syphilis, hepatitis B and hepatitis C virus infections. Methodology: This research is a ten-year retrospective review of records of patients admitted at various wards of Kogi State University Teaching hospital and referred to the Laboratory Department of the hospital for investigations between June 2012 and July 2021. HIV was screened using the national serial algorithm, TB was diagnosed with the GeneXpert MTB, malaria parasite was identified by blood film microscopy, and syphilis, hepatitis B and hepatitis C viruses were screened using rapid diagnostic kits. Data were analysed with SPSS version 23.0 and association of variables with respect to gender and age group was determined using Chi square, with p< 0.05 considered to be statistically significant. Results: A total of 223 patients were retrospectively reviewed with 102 (45.7%) males and 121 (54.3%) females. Co-morbidities occurred most frequently among age groups 21-30 years (34.1%), 31-40 years (39.0%) and 41-50 years (16.6%). The most frequent co-morbidity pattern was HIV/TB (81.6%) followed by HBV/MP (4.5%), HIV/HBV (4.0%), HIV/MP (3.1%), TB/MP (2.7%), HBV/HCV (2.2%) while HCV/MP, TB/HCV, HCV/syphilis, and TB/HBV were (0.4%) each. There was no significant difference in the frequency of co-morbidity with respect to gender and age groups of patients (p>0.05). Conclusion: Co-existence of chronic infectious disease in a person increases the risk of morbidities and mortalities. Therefore, diagnosis, and concurrent treatment and management of co-morbid infectious diseases should be incorporated into our routine healthcare system and appropriate resources should be allotted for this in health plans. Frebch title: Co-morbidités des maladies infectieuses chez les patients fréquentant l'hôpital universitaire de l'État de Kogi: une étude rétrospective sur dix ans Contexte: La coexistence de plusieurs maladies infectieuses aiguës ou chroniques chez une personne, simultanément ou séquentiellement, avec un fardeau économique conséquent, varie différemment d'une partie du monde à l'autre, avec des schémas régionaux et spécifiques à la population. Cette étude vise à fournir le schéma patho-épidémiologique comorbide de six maladies infectieuses; VIH, tuberculose (TB), paludisme, syphilis, infections par le virus de l'hépatite B et de l'hépatite C. Méthodologie: Cette recherche est un examen rétrospectif sur dix ans des dossiers de patients admis dans divers services de l'hôpital universitaire de l'État de Kogi et référés au département de laboratoire de l'hôpital pour des enquêtes entre juin 2012 et juillet 2021. Le VIH a été dépisté à l'aide de la série nationale algorithme, la tuberculose a été diagnostiquée avec le GeneXpert MTB, le parasite du paludisme a été identifié par microscopie de frottis sanguin et les virus de la syphilis, de l'hépatite B et de l'hépatite C ont été dépistés à l'aide de kits de diagnostic rapide. Les données ont été analysées avec SPSS version 23.0 et l'association des variables par rapport au sexe et au groupe d'âge a été déterminée à l'aide du Chi carré, avec p<0,05 considéré comme statistiquement significatif. Résultats: Un total de 223 patients ont été revus rétrospectivement avec 102 (45,7%) hommes et 121 (54,3%) femmes. Les comorbidités sont survenues le plus fréquemment dans les groupes d'âge 21-30 ans (34,1 %), 31-40 ans (39,0%) et 41-50 ans (16,6%). Le schéma de comorbidité le plus fréquent était le VIH/TB (81,6%), suivi du VHB/MP (4,5%), du VIH/VHB (4,0%), du VIH/MP (3,1%), de la TB/MP (2,7%), du VHB/VHC (2,2%) tandis que VHC/MP, TB/VHC, VHC/syphilis et TB/VHB étaient (0,4%) chacun. Il n'y avait pas de différence significative dans la fréquence des comorbidités en fonction du sexe et des tranches d'âge des patients (p>0,05). Conclusion: La coexistence de maladies infectieuses chroniques chez une personne augmente le risque de morbidité et de mortalité. Par conséquent, le diagnostic, le traitement et la gestion concomitants des maladies infectieuses comorbides doivent être intégrés à notre système de soins de santé de routine et des ressources appropriées doivent être allouées à cet effet dans les plans de santé.

Ce travail est une tentative pour étudier et discuter cinq types de techniques MPPT. La technique du suivi du point de puissance maximale, MPPT est utilisée dans les systèmes photovoltaïques pour extraire le maximum de puissance. Les techniques MPPT les plus populaires sont revues et étudiées, telles que: Perturber et Observer, Incrément de la conductance, mesure d’une fraction de la tension en circuit ouvert, ‘FCO’, mesure d’une fraction de courant de court-circuit, ‘FCC’ et contrôle à base de la logique floue, ‘LF’. L’environnement Matlab-Simulink est utilisé pour analyser, puis interpréter les résultats de simulation de ces algorithmes, et par conséquent, montrer les performances et les limites de chaque algorithme.

Nous proposons une méthode pour faire "comprendre" automatiquement à un ordinateur les mouvements d'un être humain filmé par des caméras vidéo, sachant qu'aucun marqueur n'a été placé sur celui-ci. Pour cela, nous avons choisi de nous intéresser à une première étape: l'estimation des variations des paramètres du mouvement d'une personne dans le temps. Nous abordons aussi la deuxième étape qui consiste à interpréter ces variations pour leur donner un sens. Des informations sont extraites des images vidéo et sont comparées à un modèle géométrique de l'objet suivi. Ces informations sont soit une segmentation de la silhouette de l'objet dans le cas où les caméras sont éloignées les unes des autres, soit une reconstruction tridimensionnelle de cet objet dans le cas où les caméras sont rapprochées. Nous expliquons pourquoi cette distinction est faite. Dans chacun des cas nous supposons connue la géométrie de l'objet en construisant un modèle 3D constitué de parties rigides simples articulées entre elles. La minimisation de l'erreur d'estimation des paramètres de position est effectuée en créant des forces et en résolvant les équations de la dynamique pour le modèle 3D articulé. Ces forces sont créées à partir des informations trouvées dans les images. Les différentes étapes de l'algorithme sont abordées: la calibration des caméras, la structure du modèle 3D, l'extraction d'informations des images, l'application de forces au modèle 3D, la dynamique de ce modèle et l'estimation et la prédiction de son mouvement dans la scène grâce à un filtre de Kalman. Enfin nous montrons des résultats encourageants et proposons des idées pour généraliser l'algorithme
We introduce you to a method designed to provide the computer, the ability to automatically understand the motions of a markerless filmed human in a multi-cameras environment. In a first step, we decide to estimate the time extended motions variations. Secondly, these variations are interpreted in order to give them significance. After being retrieved from the video pictures, information are compared to a tracked object geometric model. These information could be a segmentation of the object silhouette in case of far distant cameras from each other, or a three-dimensional reconstruction in case of near distant cameras from each other. We ll explain why this distinction is made. In each case, we assume that the object geometry is known thanks to the build of a 3D model made of simple articulated rigid parts. The position parameters error correction is done by creating forces and by resolving the equations of the 3D articulated model dynamic. Information found in the pictures allow us to create such forces. Different steps of the algorithm are introduced: how to calibrate the cameras, the 3D model structure, the information retrieve process, how to apply forces to the model, its dynamic, the estimation and anticipation of the motion in the scene thanks to a Kalman filter. Finally, we expose encouraging results and try to give ideas in order to generalize the algorithm

Un besoin applicatif existe en terme de localisation 3D d’objets par vision. Cette technologie devient en effet de plus en plus populaire dans le milieu industriel où elle peut être utile lors de contrôle qualité, de robotisation de tâches ou encore d’aide à la maintenance par Réalité Augmentée. Néanmoins, le déploiement de telles applications est actuellement limité en raison de la difficulté à allier qualité de localisation, facilité de mise en oeuvre et généricité de la solution. En effet, la majorité des solutions implique : soit des étapes de mise en oeuvre complexes comme avec l’installation de capteurs de mouvement ou une préparation supervisée du modèle CAO; soit un manque de précision de la localisation dans le cadre de certaines applications nécessitant de prendre en compte des mouvements de fortes amplitudes de la caméra (provoquant du flou de bouger et des tremblements dans le flux vidéo) ainsi que des occultations partielles ou totales de l’objet ; soit enfin une restriction sur la nature de l’objet, celui-ci devant être texturé, de petite taille ou encore polyédrique pour avoir une bonne localisation. La plupart des solutions de localisation existantes correspondent à des approches de suivi basé modèle. Cette méthode consiste à estimer la pose relative entre la caméra et l’objet d’intérêt par mises en correspondance de primitives 3D extraites du modèle avec des primitives 2D extraites d’images d’un flux vidéo. Pour autant, cette approche atteint ses limites lorsque l’objet est difficilement observable dans l’image.Afin d’améliorer la localisation lorsque l’application concerne un objet fixe, de récentes solutions se sont appuyées en complément des primitives du modèle, sur des primitives de l’environnement reconstruites au cours du processus de localisation. Ces approches combinent algorithmes de SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) et de suivi d’objet basé contours en utilisant les informations du modèle comme contrainte dans le processus d’optimisation du SLAM. Pour cela, un terme d’erreur est ajouté à la fonction de coût classique.Celui-ci mesure l’erreur de re-projection entre des primitives 3D issues des arêtes franches du modèle et les points de contour 2D dans l’image qui leur sont associés. L’ajout de cette contrainte permet d’exprimer la localisation du SLAM dans le repère de l’objet d’intérêt tout en réduisant sa dérive. Les solutions de SLAM contraint au modèle n’exploitant cependant que les contours francs du modèle, ne sont pas génériques et ne permettent de localiser que des objets polyédriques. De plus, l’ajout de cette contrainte entraîne une forte augmentation de la consommation mémoire, les images de contours nécessaires à l’étape de mise en correspondance devant être conservées.Les travaux présentés dans ce mémoire de thèse visent à fournir une solution répondant simultanément à l’ensemble des besoins concernant la facilité de déploiement, la qualité de localisation et la généricité sur la nature des objets suivis. Aussi, notre solution basée sur un algorithme de SLAM visuel contraint basé images clés, se restreint-elle au seul usage d’une caméra couleur, les caméras RGBD impliquant généralement une limite sur le volume, la nature réflective ou absorbante de l’objet, et sur la luminosité de son environnement. Cette étude est en outre restreinte à la seule exploitation de modèles 3D géométrique non texturés, les textures pouvant difficilement être considérées comme stables dans le temps (usure, taches...) et pouvant varier pour un même objet manufacturé. De plus, les modèles à base de nuages de descripteurs locaux ou les modèles surfaciques texturés sont actuellement des données peu disponibles dans l’industrie. Enfin, nous faisons le choix d’estimer la pose de la caméra de manière géométrique et non par apprentissage. Le suivi d’objets à l’aide d’apprentissage automatique est en effet encore difficilement exploitable en milieu industriel. (...)
In the industry domain, applications such as quality control, automation of complex tasks or maintenance support with Augmented Reality (AR) could greatly benefit from visual tracking of 3D objects. However, this technology is under-exploited due to the difficulty of providing deployment easiness, localization quality and genericity simultaneously. Most existing solutions indeed involve a complex or an expensive deployment of motion capture sensors, or require human supervision to simplify the 3D model. And finally, most tracking solutions are restricted to textured or polyhedral objects to achieved an accurate camera pose estimation.Tracking any object is a challenging task due to the large variety of object forms and appearances. Industrial objects may indeed have sharp edges, or occluding contours that correspond to non-static and view-point dependent edges. They may also be textured or textureless. Moreover, some applications require to take large amplitude motions as well as object occlusions into account, tasks that are not always dealt with common model-based tracking methods. These approaches indeed exploit 3D features extracted from a model, that are matched with 2D features in the image of a video-stream. However the accuracy and robustness of the camera localization depend on the visibility of the object as well as on the motion of the camera. To better constrain the localization when the object is static, recent solutions rely on environment features that are reconstructed online, in addition to the model ones. These approaches combine SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) and model-based tracking solutions by using constraints from the 3D model of the object of interest. Constraining SLAM algorithms with a 3D model results in a drift free localization. However, such approaches are not generic since they are only adapted for textured or polyhedral objects. Furthermore, using the 3D model to constrain the optimization process may generate high memory consumption,and limit the optimization to a temporal window of few cameras. In this thesis, we propose a solution that fulfills the requirements concerning deployment easiness, localization quality and genericity. This solution, based on a visual key-frame-based constrained SLAM, only exploits an RGB camera and a geometric CAD model of the static object of interest. An RGB camera is indeed preferred over an RGBD sensor, since the latter imposes limits on the volume, the reflectiveness or the absorptiveness of the object, and the lighting conditions. A geometric CAD model is also preferred over a textured model since textures may hardly be considered as stable in time (deterioration, marks,...) and may vary for one manufactured object. Furthermore, textured CAD models are currently not widely spread. Contrarily to previous methods, the presented approach deals with polyhedral and curved objects by extracting dynamically 3D contour points from a model rendered on GPU. This extraction is integrated as a structure constraint into the constrained bundle adjustment of a SLAM algorithm. Moreover we propose different formalisms of this constraint to reduce the memory consumption of the optimization process. These formalisms correspond to hybrid structure/trajectory constraints, that uses output camera poses of a model-based tracker. These formalisms take into account the structure information given by the 3D model while relying on the formalism of trajectory constraints. The proposed solution is real-time, accurate and robust to occlusion or sudden motion. It has been evaluated on synthetic and real sequences of different kind of objects. The results show that the accuracy achieved on the camera trajectory is sufficient to ensure a solution perfectly adapted for high-quality Augmented Reality experiences for the industry

Le transport de sédiments en rivières et torrents reste un phénomène mal compris en raison de la polydispersité des particules et de la ségrégation résultante. Il a été mené une étude expérimentale sur un canal permettant d’étudier la ségrégation en charriage d’un mélange de deux classes de billes. Le déplacement collectif des billes est enregistré sous la forme de séquences vidéos. Cette thèse traite des méthodes de traitement d’images développées pour analyser les données obtenues. Premièrement, nous avons développé une méthode de segmentation d’images pour étudier l’influence de l’infiltration de particules fines sur l’évolution d’un lit mobile. Avec cette méthode d’analyse, une étude expérimentale a permis de montrer que l’évolution de la pente du lit présente une décroissance exponentielle. Deuxièmement, nous avons optimisé les algorithmes déterministes de suivi de particules pour permettre l’étude des trajectoires sur l’intégralité du phénomène de ségrégation, ce qui n’était pas possible dans les travaux précédemment effectués à Irstea. Nous avons de plus mis en place des mesures d’évaluation et conçu des vérités terrains afin d’apprécier la qualité des résultats. Des gains de temps, cohérence, précision et mémoire ont été quantifiés. Troisièmement, nous avons développé un nouvel algorithme basé sur le filtrage particulaire à modèles multiples pour mieux gérer les dynamiques complexes des particules et gagner en robustesse. Cette approche permet de prendre en compte les erreurs du détecteur, les corriger et ainsi éviter des difficultés lors du suivi de trajectoires que nous rencontrons notamment avec l’algorithme déterministe
Sediment transport in rivers and mountain streams remains poorly understood partly due to the polydispersity of particles and resulting segregation. Experiments in a channel were carried out to study bedload transport of bimodal bead mixtures. The behavior of the beads is recorded through video sequences. This work is about the development of image processing methods to analyse the obtained data. Firstly, we developed a method of image segmentation to study the infiltration of fine particles and its influence on the evolution of bed mobility. Thanks to this method, an experimental study shows that the bed slope evolution follows an exponential decay. Secondly, we optimised deterministic tracking algorithms to enable the study of trajectories on long-duration phenomena of segregation, which was not possible with previous work done at Irstea. Moreover we set up relevant evaluation measures and elaborated ground truth sequences to quantify the results. We observed benefits in execution time, consistency, precision and memory. Thirdly, we developed a new algorithm based on multiple model particle filtering to better deal with complex dynamics of particles and to gain robustness. This approach allows taking unreliable detections into account, correcting them and thus avoiding difficulties in the target tracking as encountered with the deterministic algorithm

Dans cette thèse, nous nous intéressons à la détection d'objets mobiles dans des séquences vidéo. En particulier, nous proposons une nouvelle méthode d'estimation du fond qui peut s'adapter aux différentes variations de la scène (ex. changements d'illumination, du fond). Cette méthode est composée d'un algorithme de soustraction du fond pour détecter les pixels du fond et d'un algorithme de post-traitement pour éliminer les changements d'illumination tels que les ombres des objets mobiles. Pour que cette méthode puisse s'adapter à une scène dynamique, nous proposons un contrôleur avec deux stratégies d'adaptation. La première stratégie supervise l'algorithme de soustraction du fond pour mettre à jour la représentation du fond en fonction du type d'objets détectés et des conditions d'illumination. Cette stratégie permet aux algorithmes de soustraction du fond de résoudre des problèmes concernant des petits bruits, des changements soudains d'illumination, la gestion des objets stationnaires, et aussi la détection des objets d'intérêt quand ils s'arrêtent de bouger. La deuxième stratégie règle les valeurs des paramètres de l'algorithme de soustraction du fond pour qu'il puisse s'adapter aux conditions courantes de la scène telles que le niveau de bruit. Pour atteindre ces objectifs, le contrôleur utilise les résultats des tâches de classification et de suivi, les informations diverses des algorithmes (ex. la sémantique des paramètres), ainsi que la nature de la scène observée (ex. scènes intérieures ou extérieures) . L'algorithme de soustraction du fond proposé est une extension du modèle de Mélange de Gaussiennes et il prend en compte les caractéristiques de la scène tels que les mouvements du fond et les changements dynamiques du fond. Cet algorithme propose également une nouvelle méthode pour mieux estimer la moyenne et l'écart type des distributions gaussiennes dans la représentation du fond. L'étape de post-traitement consiste en un algorithme pour supprimer les changements d'illumination à l'aide d'un nouvel espace de couleurs. Cet espace de couleurs est robuste aux changements d'illumination, ainsi que des irrégularités de caméras (la balance de blanc, la transformation non-linéaire lorsque l'intensité de lumière est faible par exemple). Cette méthode a été validée dans la base de données publiques ETISEO et dans une vidéo d'une heure du projet GERHOME.

En raison de leurs impacts dévastateurs sur les populations et les infrastructures des pays concernés, l'évolution future de l'activité cyclonique tropicale dans le contexte du réchauffement climatique est une question de grande importance. Deux méthodes existent pour évaluer l'activité cyclonique tropicale en changement climatique dans les modèles de climat : l'utilisation d'algorithmes de détection (traqueurs) de cyclones ou l'utilisation d'indices de cyclogénèse qui traduisent des relations statistiques liant l'activité cyclonique observée à des variables atmosphériques de grande échelle. Ces deux méthodes tendent à fournir des projections opposées dans les simulations climatiques. Motivée par ce désaccord, cette thèse propose alors d'explorer ces deux approches dans le but d'apporter des améliorations à chacune d'elles. Dans un premier temps, le traqueur de cyclones tropicaux du CNRM est appliqué à la réanalyse ERA5 du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme, et évalué à l'aide de la base de données d'observations des cyclones IBTrACS. Ses performances sont évaluées en termes de probabilité de détection et de taux de fausses alarmes (POD et FAR), après optimisation des paramètres de détection, et en appliquant un filtre des systèmes de moyennes latitudes adéquat. Plusieurs métriques d'évaluation de la similarité des trajectoires détectées dans ERA5 avec celles observées sont ensuite proposées puis comparées. Ces métriques novatrices sont complémentaires au POD et au FAR et montrent que l'optimisation des paramètres de détection s'accompagne d'une légère amélioration de la similarité des trajectoires. De nouveaux indices de cyclogénèse sont ensuite construits sur ERA5 par régression de Poisson entre des prédicteurs de grande échelle thermiques et dynamiques, et la base de données IBTrACS. Les régressions sont déclinées à différentes résolutions spatiales et temporelles ainsi qu'à l'échelle globale et pour les différents bassins océaniques. La résolution temporelle accrue permet la correction du biais équatorial présent dans les indices les plus communément utilisés. La variabilité interannuelle des indices apparaît cependant robuste aux modifications apportées aux coefficients de pondération des variables de grande échelle. Suite à ce constat, l'apport de l'ajout de prédicteurs dans les régressions est évalué sur ERA5 ainsi que dans le modèle ARPEGE ; d'une part en ajoutant explicitement un diagnostique du mode de variabilité El Niño (ENSO) dans l'indice, et d'autre part en remplaçant l'humidité relative à 600 hPa par le déficit de saturation d'humidité intégré sur la colonne (VPD). L'ajout du diagnostique ENSO permet alors d'améliorer la variabilité interannuelle de l'indice dans la plupart des bassins océaniques. Les corrélations avec les séries observées est rendue statistiquement significative au seuil de 95% dans tous les bassins à l'exception du Nord Atlantique. L'utilisation du VPD permet quant à elle d'annuler les tendances à la hausse dans la période historique observée dans les indices basés sur l'humidité relative. L'indice obtenu présente donc un meilleur accord avec les observations. Lorsqu'appliqué à des simulations climatiques ARPEGE à très haute résolution, sous le scénario RCP8.5, le VPD amplifie également la diminution de l'activité cyclonique
Given their devastating impact on the populations and infrastructures of the countries concerned the future evolution of tropical cyclone activity in the context of global warming is an issue of great importance. Two methods exist for assessing tropical cyclone activity under climate change in climate models: the use of cyclone detection algorithms (trackers) or the use of cyclogenesis indices, which translate statistical relationships linking observed cyclone activity to large-scale atmospheric variables. These two methods tend to provide opposite projections in climate simulations. Motivated by this disagreement, this thesis proposes to explore these two approaches, with the aim of making improvements to each. Firstly, the CNRM tropical cyclone tracker is applied to the ERA5 reanalysis of the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, and evaluated using the IBTrACS database of cyclone observations. Its performance is evaluated in terms of detection probability and false alarm rate (POD and FAR), after optimizing detection parameters and applying an appropriate mid-latitude system filter. Several metrics for assessing the similarity of the tracks detected in ERA5 with those observed are then proposed and compared. These innovative metrics are complementary to POD and FAR, and show that optimizing detection parameters is accompanied by a slight improvement in track similarity. New cyclogenesis indices are then constructed on ERA5 by Poisson regression between large-scale thermal and dynamic predictors, and the IBTrACS database. The regressions are run at different spatial and temporal resolutions, as well as on a global scale and for different ocean basins. The increased temporal resolution enables the equatorial bias present in the most commonly used indices to be corrected. However, the interannual variability of the indices appears to be robust to changes in the weighting coefficients of the large-scale variables. Following this observation, the contribution of adding predictors to the regressions is evaluated on ERA5 as well as in the ARPEGE model; on the one hand by explicitly adding a diagnostic of the El Niño (ENSO) variability mode to the index, and on the other hand by replacing the relative humidity at 600 hPa by the integrated moisture saturation deficit on the column (VPD). The addition of ENSO diagnostics improves the interannual variability of the index in most ocean basins. Correlations with observed series are made statistically significant at the 95% threshold in all basins except the North Atlantic. The use of the VPD cancels out the upward trends in the historical period observed in indices based on relative humidity. The resulting index is therefore in better agreement with observations. When applied to very high-resolution ARPEGE climate simulations, under the RCP8.5 scenario, the VPD also amplifies the decrease in cyclonic activity

L'objectif principal de cette thèse est le développement d'algorithmes événementiels pour la détection et le suivi d'objets. Ces algorithmes sont spécifiquement conçus pour travailler avec une sortie produite par des caméras neuromorphiques. Ce type de caméras sont un nouveau type de capteurs bio inspirés, dont le principe de fonctionnement s'inspire de la rétine: chaque pixel est indépendant et génère des événements de manière asynchrone lorsqu'un changement de luminosité suffisamment important est détecté à la position correspondante du plan focal. Cette nouvelle façon d'encoder l'information visuelle requiert de nouvelles méthodes pour la traiter. D'abord, un suiveur (tracker) plan est décrit. Cet algorithme associe à un objet une série de formes simples reliées par des ressorts. Le système mécanique virtuel résultant est mis à jour pour chaque événement. Le chapitre suivant présente un algorithme de détection de lignes et de segments, pouvant constituer une caractéristique (feature) événementielle de bas niveau. Ensuite, deux méthodes événementielles pour l'estimation de la pose 3D sont présentées. Le premier de ces algorithmes 3D est basé sur l'hypothèse que l'estimation de la pose est toujours proche de la position réelle, et requiert donc une initialisation manuelle. Le deuxième de ces algorithmes 3D est conçu pour surmonter cette limitation. Toutes les méthodes présentées mettent à jour l'estimation de la position (2D ou 3D) pour chaque événement. Cette thèse montre que la vision événementielle permet de reformuler une vaste série de problèmes en vision par ordinateur, souvent donnant lieu à des algorithmes plus simples mais toujours précis
The main goal of this thesis is the development of event-based algorithms for visual detection and tracking. This algorithms are specifically designed to work on the output of neuromorphic event-based cameras. This type of cameras are a new type of bioinspired sensors, whose principle of operation is based on the functioning of the retina: every pixel is independent and generates events asynchronously when a sufficient amount of change is detected in the luminance at the corresponding position on the focal plane. This new way of encoding visual information calls for new processing methods. First, a part-based shape tracking is presented, which represents an object as a set of simple shapes linked by springs. The resulting virtual mechanical system is simulated with every incoming event. Next, a line and segment detection algorithm is introduced, which can be employed as an event-based low level feature. Two event-based methods for 3D pose estimation are then presented. The first of these 3D algorithms is based on the assumption that the current estimation is close to the true pose of the object, and it consequently requires a manual initialization step. The second of the 3D methods is designed to overcome this limitation. All the presented methods update the estimated position (2D or 3D) of the tracked object with every incoming event. This results in a series of trackers capable of estimating the position of the tracked object with microsecond resolution. This thesis shows that event-based vision allows to reformulate a broad set of computer vision problems, often resulting in simpler but accurate algorithms

Nous nous intéressons dans cette thèse à la vision à travers les murs (VTM) par radar ULB, avec comme objectif la mise au point d’une chaîne de traitement de l’information (CTI) complète pouvant être utilisée par différents types de radar imageur VTM. Pour ce faire, nous souhaitons prendre en compte le moins possible d’information a priori, ni sur les cibles, ni sur leur contexte environnemental. De plus, la CTI doit répondre à des critères d’adaptabilité et de modularité pour pouvoir traiter les informations issues de deux types de radar, notamment, le pulsé et le FMCW, développés dans deux projets dans lesquels s’inscrivent les travaux de cette thèse. L’imagerie radar est un point important dans ce contexte, nous l’abordons par la combinaison des algorithmes de rétroprojection et trilatération, et montrons l’amélioration apportée avec l’utilisation d’un détecteur TFAC prenant en compte la forme des signatures des cibles. La mise au point de la CTI est notre principale contribution. Le flux d’images radar obtenu est scindé en deux parties. La première séquence dynamique contient les cibles mobiles qui sont ensuite suivies par une approche multihypothèse. La seconde séquence statique contient les cibles stationnaires ainsi que les murs intérieurs qui sont détectés par une méthode s’appuyant sur la transformée de Radon. Nous avons produit un simulateur VTM fonctionnant dans le domaine temporel et fréquentiel pour mettre au point les algorithmes de la CTI et tester leur robustesse. Plusieurs scénarios de simulation ainsi que de mesures expérimentales, montrent que la CTI construite est pertinente et robuste. Elle est ainsi validée pour les deux systèmes radar
This report is focused on Through-the-wall surveillance (TTS) using UWB radar, with the objective of developing a complete information processing pipeline (IPP) which can be used by different types of imaging radar. To do this, we want to take into account any a priori information, nor on the target, or their environmental context. In addition, the IPP must meet criteria of adaptability and modularity to process information from two types of radar, including pulsed and FMCW developed in two projects that are part of the work of this thesis. Radar imaging is an important point in this context ; we approach it by combining backprojection and trilateration algorithms and show the improvement with the use of a CFAR detector taking into account the shape of the targets signatures.The development of the IPP is our main contribution. The flow of radar images obtained is divided into two parts. The first dynamic sequence contains moving targets are tracked by a multiple hypothesis approach. The second static sequence contains stationary targets and interior walls that are highlighted by Radon transformbases approach. We developed a simulator operating in time and frequency domain to design the algorithms of the IPP and test their robustness. Several simulated scenarios and experimental measurements show that our IPP is relevant and robust. It is thus validated for both radar systems

Cette thèse résulte d'une collaboration CIFRE avec Thalès Optronique, société qui conçoit et développe des systèmes de désignation aéroportés pour des armements guidés laser. Le mode opératoire utilisé par ces systèmes requiert de la part du pilote une charge de travail importante. L'objectif de cette thèse est d'alléger cette charge, en rendant les systèmes de suivi actuels plus robustes face à des effets de perspective.

Le thème principal de cette thèse est donc le suivi d'objets à partir d'images aériennes. Nous souhaitons utiliser la faisabilité d'une extraction d'information 3D à partir de séquences vidéo afin d'améliorer les algorithmes de suivi de matériels aéroportés existants. Pour cela, nous nous plaçons dans un cadre bayésien et formulons le suivi de manière probabiliste, au moyen d'un filtre particulaire. Nous avons mis en place trois algorithmes:

Le premier est basé sur des histogrammes de couleurs, que l'on combine à un filtrage particulaire;
c'est un suivi purement 2D dans le sens où aucune information 3D réelle de la scène est utilisée.

Le second est basé sur des modèles géométriques (qui peuvent être 2D ou 3D), que l'on combine à un filtrage particulaire. Nous ajoutons une étape supplémentaire au filtrage particulaire classique, nous permettant de changer de modèle lorsque l'algorithme le juge nécessaire.

Enfin, le dernier algorithme combine les deux précédents; l'intégration d'histogrammes de couleurs et d'informations de contours dans un filtre particulaire permet non seulement de rendre le suivi d'objets plus robuste, mais aussi de prendre en compte de l'information 3D réelle de la scène observée.

Un protocole d'évaluation a été mis en place pour évaluer les performances de ces algorithmes. Des résultats illustrent les performances de ces algorithmes.

Visual recognition is the problem of learning visual categories from a limited set of samples and identifying new instances of those categories, the problem is often separated into two types: the specific case and the generic category case. In the specific case the objective is to identify instances of a particular object, place or person. Whereas in the generic category case we seek to recognize different instances that belong to the same conceptual class: cars, pedestrians, road signs and mugs. Specific object recognition works by matching and geometric verification. In contrast, generic object categorization often includes a statistical model of their appearance and/or shape.This thesis proposes a computer vision system for detecting and tracking multiple targets in videos. A preliminary work of this thesis consists on the adaptation of color according to lighting variations and relevance of the color. Then, literature shows a wide variety of tracking methods, which have both advantages and limitations, depending on the object to track and the context. Here, a deterministic method is developed to automatically adapt the tracking method to the context through the cooperation of two complementary techniques. A first proposition combines covariance matching for modeling characteristics texture-color information with optical flow (KLT) of a set of points uniformly distributed on the object . A second technique associates covariance and Mean-Shift. In both cases, the cooperation allows a good robustness of the tracking whatever the nature of the target, while reducing the global execution times .The second contribution is the definition of descriptors both discriminative and compact to be included in the target representation. To improve the ability of visual recognition of descriptors two approaches are proposed. The first is an adaptation operators (LBP to Local Binary Patterns ) for inclusion in the covariance matrices . This method is called ELBCM for Enhanced Local Binary Covariance Matrices . The second approach is based on the analysis of different spaces and color invariants to obtain a descriptor which is discriminating and robust to illumination changes.The third contribution addresses the problem of multi-target tracking, the difficulties of which are the matching ambiguities, the occlusions, the merging and division of trajectories.Finally to speed algorithms and provide a usable quick solution in embedded applications this thesis proposes a series of optimizations to accelerate the matching using covariance matrices. Data layout transformations, vectorizing the calculations (using SIMD instructions) and some loop transformations had made possible the real-time execution of the algorithm not only on Intel classic but also on embedded platforms (ARM Cortex A9 and Intel U9300).

Dans cette thèse nous proposons de nouveaux algorithmes d'analyse vidéo. La première contribution de cette thèse concerne le domaine de la segmentation de vidéos avec pour objectif d'obtenir une segmentation dense et spatio-temporellement cohérente. Nous proposons de combiner les aspects spatiaux et temporels d'une vidéo en une seule notion, celle de Fibre. Une fibre est un ensemble de trajectoires qui sont spatialement connectées par un maillage. Les fibres sont construites en évaluant simultanément les aspects spatiaux et temporels. Par rapport a l’état de l'art une segmentation de vidéo a base de fibres présente comme avantages d’accéder naturellement au voisinage grâce au maillage et aux correspondances temporelles pour la plupart des pixels de la vidéo. De plus, cette segmentation à base de fibres a une complexité quasi linéaire par rapport au nombre de pixels. La deuxième contribution de cette thèse concerne le suivi d'objets multiples. Nous proposons une approche de suivi qui utilise des caractéristiques des points suivis, la cinématique des objets suivis et l'apparence globale des détections. L'unification de toutes ces caractéristiques est effectuée avec un champ conditionnel aléatoire. Ensuite ce modèle est optimisé en combinant les techniques de passage de message et une variante de processus ICM (Iterated Conditional Modes) pour inférer les trajectoires d'objet. Une troisième contribution mineure consiste dans le développement d'un descripteur pour la mise en correspondance d'apparences de personne. Toutes les approches proposées obtiennent des résultats compétitifs ou meilleurs (qualitativement et quantitativement) que l’état de l'art sur des base de données
In this thesis we propose novel algorithms for video analysis. The first contribution of this thesis is in the domain of video segmentation wherein the objective is to obtain a dense and coherent spatio-temporal segmentation. We propose joining both spatial and temporal aspects of a video into a single notion Fiber. A fiber is a set of trajectories which are spatially connected by a mesh. Fibers are built by jointly assessing spatial and temporal aspects of the video. Compared to the state-of-the-art, a fiber based video segmentation presents advantages such as a natural spatio-temporal neighborhood accessor by a mesh, and temporal correspondences for most pixels in the video. Furthermore, this fiber-based segmentation is of quasi-linear complexity w.r.t. the number of pixels. The second contribution is in the realm of multiple object tracking. We proposed a tracking approach which utilizes cues from point tracks, kinematics of moving objects and global appearance of detections. Unification of all these cues is performed on a Conditional Random Field. Subsequently this model is optimized by a combination of message passing and an Iterated Conditional Modes (ICM) variant to infer object-trajectories. A third, minor, contribution relates to the development of suitable feature descriptor for appearance matching of persons. All of our proposed approaches achieve competitive and better results (both qualitatively and quantitatively) than state-of-the-art on open source datasets