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Intelligent embedded camera for robust object tracking on mobile platform / Imane Salhi (2021)  

Public Titre : Intelligent embedded camera for robust object tracking on mobile platform Titre original : Caméra intelligente embarquée pour le suivi robuste d'objets sur plateforme mobile Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Imane Salhi , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Directeur de thèse Editeur : Champs-sur-Marne [France] : Université Gustave Eiffel Année de publication : 2021 Importance : 177 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Doctoral Thesis Computer Science, Automation and Signal Processing, Ecole doctorale Mathématiques et STIC, Université Gustave Eiffel Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s) [Termes IGN] caméra numérique [Termes IGN] cartographie et localisation simultanées [Termes IGN] centrale inertielle [Termes IGN] couplage caméra/INS [Termes IGN] détection d'objet [Termes IGN] instrument embarqué [Termes IGN] méthode robuste [Termes IGN] navigation inertielle [Termes IGN] odomètre [Termes IGN] système à couplage étroit [Termes IGN] système de numérisation mobile Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Le suivi visuel-inertiel est une thématique d'actualité, difficile à traiter, notamment lorsqu’il s’agit de respecter les contraintes des systèmes embarqués, comme dans les drones autonomes (Unmanned Aerial Vehicles (UAVs)). Les questions relatives à la miniaturisation, la portabilité et la communication des systèmes électroniques s’inscrivent dans des problématiques actuelles en matière d'avancée technologique. Pour répondre de manière efficace à ces problématiques, il est nécessaire d’envisager des traitements complexes et des implémentations sur des supports contraignants en termes d’intégration et de consommation d’énergie, tels que les micro-véhicules aériens (MAVs), les lunettes et les caméras intelligentes. Au cours de cette dernière décennie, différents algorithmes performants de suivi ont été développés. En revanche, ils nécessitent des ressources calculatoires conséquentes, compte tenu des différentes formes d'utilisation possibles. Or, les systèmes embarqués imposent de fortes contraintes d'intégration, ce qui réduit leurs ressources, particulièrement en termes de capacité calculatoire. Ainsi, ce type de système nécessite de recourir à des approches efficaces avec moins de charge et de complexité calculatoire. L’enjeu de cette thèse réside dans cette problématique. L'objectif est d’apporter une solution embarquée de suivi qui permettrait d'assurer un fonctionnement robuste dans différents environnements de navigation. Une analyse des algorithmes pertinents de suivi, visuel et visuel-inertiel et des environnements de navigation ainsi qu’une étude de différentes architectures embarquées de calcul sont menées, afin de proposer notre solution nommée « système de suivi inertiel-visuel adaptatif à l'environnement de navigation~». Cette dernière consiste à alterner entre deux approches de suivi : KLT-ORB et EKF VI Tracking, selon les conditions de navigation du système, grâce au module de contrôle, tout en assurant la cohérence du système global en gérant le nombre de PoIs et l'occurrence de leur détection et en respectant les contraintes des systèmes embarqués. Tous nos expérimentations et tests ont été réalisées en utilisant le jeux de données EuRoC. Numéro de notice : 17632 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse : Informatique, automatique et traitement du signal : Gustave Eiffel : 2021 Organisme de stage : LaSTIG (IGN) + Laboratoire L3A (CEA) nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 03/03/2021 En ligne : https://hal.science/tel-03150241 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97275

Multimodal scene understanding: algorithms, applications and deep learning, ch. 8. Multimodal localization for embedded systems: a survey / Imane Salhi (2019)  

Public Titre de série : Multimodal scene understanding: algorithms, applications and deep learning, ch. 8 Titre : Multimodal localization for embedded systems: a survey Type de document : Chapitre/Contribution Auteurs : Imane Salhi , Auteur ; Martyna Poreba , Auteur ; Erwan Piriou, Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur ; Maroun Ojail, Auteur Editeur : Londres, New York : Academic Press Année de publication : 2019 Importance : pp 199 - 278 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] compréhension de l'image [Termes IGN] fusion de données [Termes IGN] géopositionnement [Termes IGN] instrument embarqué [Termes IGN] navigation automobile [Termes IGN] navigation pédestre [Termes IGN] réalité mixte Résumé : (Auteur) Localization by jointly exploiting multimodal information, like cameras, inertial measurement units (IMU), and global navigation satellite system (GNSS) data, is an active key research topic for autonomous embedded systems such as smart glasses or drones. These systems have become topical for acquisition, modeling, and interpretation for scene understanding. The exploitation of different sensor types improves the robustness of the localization, e.g. by merging the accuracy of one sensor with the reactivity of another one in a flexible manner. This chapter presents a survey of the existing multimodal techniques dedicated to the localization of autonomous embedded systems. Both the algorithmic and the hardware architecture sides are investigated in order to provide a global overview of the key elements to be considered when designing these embedded systems. Several applications in different domains (e.g. localization for mapping, pedestrian localization, automotive navigation and mixed reality) are presented to illustrate the importance of such systems nowadays in scene understanding. Numéro de notice : H2019-001 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Chapître / contribution nature-HAL : ChOuvrScient DOI : 10.1016/B978-0-12-817358-9.00014-7 Date de publication en ligne : 02/08/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/B978-0-12-817358-9.00014-7 Format de la ressource électronique : URL chapitre Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93300

Suivi d’objet par capteurs visuels et inertiels sur systèmes embarqués / Imane Salhi (2018)    

Public Titre : Suivi d’objet par capteurs visuels et inertiels sur systèmes embarqués Titre original : Inertial-aided KLT features tracking on embedded GPU Type de document : Article/Communication Auteurs : Imane Salhi , Auteur ; Erwan Piriou, Auteur ; Martyna Poreba , Auteur ; Maroun Ojail, Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2018 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : CFPT 2018, Conférence Française de Photogrammétrie et de Télédétection 25/06/2018 28/06/2018 Champs-sur-Marne France Open Access Proceedings Importance : 8 p. Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] algorithme de Lucas-Kanade [Termes IGN] caméra numérique [Termes IGN] centrale inertielle [Termes IGN] fusion de données [Termes IGN] instrument embarqué [Termes IGN] objet mobile [Termes IGN] point d'intérêt Résumé : (auteur) Cet article présente une amélioration d’un algorithme de suivi de points d’intérêt par la fusion de données inertielles (Inertial Measurement Unit - IMU) et visuelles (caméra) avec pour finalité sa mise en œuvre sur une caméra intelligente embarquée mobile. L’adaptation proposée repose sur un couplage serré qui s’appuie sur l’algorithme KLT assisté par des données inertielles, implémenté sur CPU et accéléré par un GPU. Cette solution de l’état de l’art donne des résultats précis et robustes de suivi de points d’intérêt par une caméra mobile, mais le traitement est effectué sur une machine type PC fixe (x86). Elle ne tient donc pas compte des contraintes inhérentes aux systèmes embarqués telles que la consommation d’énergie, le coût calculatoire et la surface silicium occupée. Dans cet article, l’étude se focalise sur la mise en œuvre de cet algorithme de suivi robuste sur une cible embarquée (Nvidia Tegra X1) afin de répondre aux exigences des systèmes avec de fortes contraintes d’intégration. Les modifications apportées sont évaluées en comparant la qualité du suivi obtenu et les temps d’exécution sur cible embarquée par rapport à ceux de l’approche de référence. Les expériences montrent que même sur une cible embarquée, la précision du suivi n’est pas dégradée. Numéro de notice : C2018-013 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : sans Date de publication en ligne : 25/06/2018 En ligne : https://rfiap2018.ign.fr/sites/default/files/ARTICLES/CFPT2018/Posters/CFPT2018_ [...] Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90384

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