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Moving Objects Detection and Tracking using Hybrid Event-based and Frame-based Vision for Autonomous Driving
La caméra basée sur lesévénements est un capteur bioinspiré qui diffèredes caméras à images conventionnelles : Aulieu de saisir des images à une fréquence fixe,elles surveillent de manière asynchrone leschangements de luminosité par pixel etproduisent un flux de données d'événementscontenant l&...
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| Auteurs principaux : | , , , , , |
|---|---|
| Collectivités auteurs : | , , |
| Format : | Thèse ou mémoire |
| Langue : | anglais |
| Titre complet : | Moving Objects Detection and Tracking using Hybrid Event-based and Frame-based Vision for Autonomous Driving / Haixin Sun; sous la direction de Vincent Frémont |
| Publié : |
2023 |
| Accès en ligne : |
Accès Nantes Université
|
| Note sur l'URL : | Accès au texte intégral |
| Note de thèse : | Thèse de doctorat : Robotique : Ecole centrale de Nantes : 2023 |
| Sujets : |
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| 214 | 1 | |d 2023 | |
| 230 | |a Données textuelles | ||
| 304 | |a Titre provenant de l'écran-titre | ||
| 314 | |a Ecole(s) Doctorale(s) : Sciences de l'ingénierie et des systèmes (Centrale Nantes) | ||
| 314 | |a Partenaire(s) de recherche : Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (Laboratoire) | ||
| 314 | |a Autre(s) contribution(s) : Myriam Servières (Président du jury) ; Julien Moreau (Membre(s) du jury) ; Pascal Vasseur, Rémi Boutteau (Rapporteur(s)) | ||
| 328 | 0 | |b Thèse de doctorat |c Robotique |e Ecole centrale de Nantes |d 2023 | |
| 330 | |a La caméra basée sur lesévénements est un capteur bioinspiré qui diffèredes caméras à images conventionnelles : Aulieu de saisir des images à une fréquence fixe,elles surveillent de manière asynchrone leschangements de luminosité par pixel etproduisent un flux de données d'événementscontenant l'heure, le lieu et le signe deschangements de luminosité. Les camérasévénementielles offrent des propriétésintéressantes par rapport aux camérastraditionnelles : haute résolution temporelle,gamme dynamique élevée et faibleconsommation d'énergie. Par conséquent, lescaméras événementielles ont un énormepotentiel pour la vision par ordinateur dans desscénarios difficiles pour les camérastraditionnelles, tels que le mouvement rapide etla gamme dynamique élevée. Cette thèse aétudié la détection et le suivi d'objets avec lacaméra événementielle en se basant sur unmodèle et sur l'apprentissage profond. Lastratégie de fuison avec la caméra d'image estproposée puisque la caméra d'image estégalement nécessaire pour fournir desinformations sur l'apparence. Les algorithmesde perception proposés comprennent le fluxoptique, la détection d'objets et la segmentationdu mouvement. Des tests et des analyses ontété effectués pour prouver la faisabilité et lafiabilité des algorithmes de perceptionproposés. | ||
| 330 | |a The event-based camera is a bioinspiredsensor that differs from conventionalframe cameras: Instead of grabbing frameimages at a fixed rate, they asynchronouslymonitor per-pixel brightness change and outputa stream of events data that contains the time,location and sign of the brightness changes.Event cameras offer attractive propertiescompared to traditional cameras: high temporalresolution, high dynamic range, and low powerconsumption. Therefore, event cameras have anenormous potential for computer vision inchallenging scenarios for traditional framecameras, such as fast motion, and high dynamicrange.This thesis investigated the model-based anddeep-learning-based for object detection andtracking with the event camera. The fusionstrategy with the frame camera is proposedsince the frame camera is also needed toprovides appearance infomation. The proposedperception algorithms include optical flow,object detection and motion segmentation.Tests and analyses have been conducted toprove the feasibility and reliability of theproposed perception algorithms. | ||
| 337 | |a Configuration requise : un logiciel capable de lire un fichier au format : PDF | ||
| 541 | | | |a Détection et suivi d objets en mouvement à l aide d une vision hybride basée sur les événements et sur les images pour la conduite autonome |z fre | |
| 606 | |3 PPN027805115 |a Vision par ordinateur |2 rameau | ||
| 606 | |3 PPN028911741 |a Vision artificielle (robotique) |2 rameau | ||
| 606 | |3 PPN190651628 |a Reconnaissance d'objets (informatique) |2 rameau | ||
| 606 | |3 PPN027844838 |a Mouvement |2 rameau | ||
| 608 | |3 PPN027253139 |a Thèses et écrits académiques |2 rameau | ||
| 610 | 0 | |a Caméra basée sur les événements | |
| 610 | 0 | |a Flux optique | |
| 610 | 0 | |a Détection d objets en mouvement | |
| 610 | 0 | |a Suivi d objets | |
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| 801 | 3 | |a FR |b Abes |c 20231127 |g AFNOR | |
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