Conception Et Integration Vlsi D Un Systeme De Vision Generique Application A La Detection Et A La Localisation D Objets A L Aide De Support Vector Machines
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Conception et intégration VLSI d'un système de vision générique. Application à la détection et à la localisation d'objets à l'aide de "Support vector machines"
L'objectif de ce travail de thèse est de montrer que la méthode d'apprentissage statistique appelée Support Vector Machines peut être efficacement utilisée comme le module principal (classification) d'un système de reconnaissance d'objets sur des images fixes issues d'une caméra standard. L'évaluation de la méthode SVM sur trois applications réelles est présentée : la détection de codes à barres matriciels, la détection du visage du passager automobile et la détection de la ligne blanche de la route. D'excellents résultats de généralisation sont obtenus dans les trois applications. L'introduction des modules de post-traitement ou d'une modification de la fonction de généralisation peut apporter plus de précision dans les résultats. Le deuxième objectif de cette thèse a été de matérialiser la fonction de généralisation de la méthode SVM sur la forme d'un circuit VLSI numérique en technologie FPGA. La principale raison de proposer une implémentation matérielle se trouve au niveau des temps d'exécution de la fonction de généralisation sur une implémentation logicielle qui résulte inexploitable pour un système temps réel. Le développement a été réalisé en langage VHDL en utilisant une démarche de conception descendante. L'architecture proposée est une architecture parallèle-pipeline à mémoire distribuée. Il s'agit de la première implémentation matérielle numérique de la fonction de décision SVM. À côté de ces contributions essentielles, nous présentons dans ce rapport de thèse une introduction aux méthodes d'apprentissage et aux machines SVM dans différents contextes d'application. Nous discutons également les options architecturales parallèles de base et les architectures générales des systèmes de vision pour la reconnaissance d'objets. Cet état de l'art, couvre les aspects architecturaux et technologiques. Nous présentons le développement des outils nécessaires pour l'évaluation de la méthode SVM, à savoir, les programmes d'apprentissage et généralisation, les programmes de création de bases de données, ainsi que le programme pour l'interface de visualisation d'images. Nous détaillons la conception du circuit que nous avons appelé H-SVM. Nous expliquons l'utilisation du cœur PCIlight pour pouvoir intégrer le circuit H-SVM sur une platte-forme PC sous la forme d'une carte PCI. Le circuit H-SVM dispose de 32 processeurs élémentaires, et a été dimensionné pour 128 support vectors, avec une précision de 8 bits pour les support vectors et pour les données d'entrée, et une précision de 24 bits pour les poids de l'architecture SVM. Le circuit proposé a une puissance de calcul de 528 Mips pour une vitesse de traitement de 15 images (256x256 pixels) par seconde avec une fenêtre de détection de 16x16 pixels et un pas de balayage de 8 bits.
Embedded visual perception system applied to safe navigation of vehicles
Les études développées dans ce projet doctoral ont concerné deux problématiques actuelles dans le domaine des systèmes robotiques pour la mobilité terrestre: premièrement, le problème associé à la navigation autonome et (semi)-autonome des véhicules terrestres dans un environnement inconnu ou partiellement connu. Cela constitue un enjeu qui prend de l'importance sur plusieurs fronts, notamment dans le domaine militaire. Récemment, l'agence DARPA1 aux États-Unis a soutenu plusieurs challenges sur cette problématique robotique; deuxièmement, le développement de systèmes d'assistance à la conduite basés sur la vision par ordinateur. Les acteurs de l'industrie automobile s'intéressent de plus en plus au développement de tels systèmes afin de rendre leurs produits plus sûrs et plus confortables à toutes conditions climatiques ou de terrain. De plus, grâce à l'électronique embarquée et à l’utilisation des systèmes visuels, une interaction avec l'environnement est possible, rendant les routes et les villes plus sûres pour les conducteurs et les piétons. 1) Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA): est une agence du département de la Défense des États- Unis chargée de la recherche et développement des nouvelles technologies destinées à un usage militaire. 2) L'objectif principal de ce projet doctoral a été le développement de méthodologies qui permettent à des systèmes mobiles robotisés de naviguer de manière autonome dans un environnement inconnu ou partiellement connu, basées sur la perception visuelle fournie par un système de vision monoculaire embarqué. Un véhicule robotisé qui doit effectuer des tâches précises dans un environnement inconnu, doit avoir la faculté de percevoir son environnement proche et avoir un degré minimum d'interaction avec celui-ci. Nous avons proposé un système de vision embarquée préliminaire, où le temps de traitement de l'information (point critique dans des systèmes de vision utilisés en temps-réel) est optimisé par une méthode d'identification et de rejet d'informations redondantes. Suite à ces résultats, on a proposé une étude innovante par rapport à l ́état de l ́art en ce qui concerne la gestion énergétique du système de vision embarqué, également pour le calcul du temps de collision à partir d'images monoculaires. Ainsi, nous proposons le développement des travaux en étudiant une méthodologie robuste et efficace (utile en temps-réel) pour la détection de la route et l'extraction de primitives d'intérêts appliquée à la navigation autonome des véhicules terrestres. Nous présentons des résultats dans un environnement réel, dynamique et inconnu. Afin d'évaluer la performance de l'algorithme proposé, nous avons utilisé un banc d’essai urbain et réel. Pour la détection de la route et afin d'éviter les obstacles, les résultats sont présents en utilisant un véhicule réel afin d'évaluer la performance de l'algorithme dans un déplacement autonome.
The human visual system as a complete solution for image processing
Author: Alexandre Benoît (auteur en traitement du signal).)
language: fr
Publisher:
Release Date: 2007
L'objectif de ce travail est de mettre en évidence l'intérêt d'utiliser des modélisations du système visuel humain pour développer des outils de traitement d'images. En effet, il est reconnu que le SVH peut s'affranchir d'un certain nombre de difficultés couramment rencontrées en vision par ordinateur : les problèmes d'éclairage, les contre-jours, le bruit, etc. Nous proposons un ensemble de modules de traitement d'image bas niveau qui permettent de réaliser des tâches spécifiques telles que l'extraction de contours, l'analyse spectrale et la détection de mouvement. Ces outils sont assemblés dans le but d'effectuer des tâches d'analyse de plus haut niveau. Nous présentons deux applications possibles : un système d'analyse du visage capable de détecter les clignements d'yeux, les bâillements, inséré dans un système de détection de l'hypovigilance chez le conducteur. Une seconde application traite de l'analyse du mouvement en général avec un système de suivi et de reconnaissance d'objets.