Fusion d'informations pour la compréhension de scènes - Laboratoire Franco-Chinois d'Informatique, d'Automatique et de Mathématiques Appliquées Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Traitement du Signal Année : 2014

Fusion d'informations pour la compréhension de scènes

Résumé

Cet article traite du problème de la compréhension de scènes routières pour des systèmes d'aide à la conduite. Afin de pouvoir reconnaître le grand nombre d'objets pouvant être présents dans la scène, plusieurs capteurs et algorithmes de classification doivent être utilisés. L'approche proposée est fondée sur la représentation de toutes les informations disponibles au niveau d'une image sur-segmentée. La principale nouveauté de la méthode est sa capacité à inclure de nouvelles classes d'objets ainsi que de nouveaux capteurs ou méthodes de détection. Plusieurs classes comme le sol, la végétation et le ciel sont considérées, ainsi que trois capteurs différents. L'approche est validée sur des données réelles de scènes routières en milieu urbain.
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Dates et versions

hal-01127788 , version 1 (10-03-2015)

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Citer

Philippe Xu, Franck Davoine, Jean-Baptiste Bordes, Thierry Denoeux. Fusion d'informations pour la compréhension de scènes. Traitement du Signal, 2014, 31 (1-2), pp.57-80. ⟨10.3166/TS.00.9-31⟩. ⟨hal-01127788⟩
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