Brevet FR2749419A1 — publié le 19971205

PROCEDE ET DISPOSITIF D'IDENTIFICATION ET DE LOCALISATION D'OBJETS FIXES LE LONG D'UN TRAJET La présente invention concerne les procédés d'identifi- cation et de localisation automatique ou semi-automatique d'objets fixes répartis le long du trajet suivi par un véhicule à partir d'images fournies par au moins une caméra fixée sur le véhicule. L'invention trouve une application particulièrement importante dans le relevé de la position géographique d'objets identifiables par leur forme ou leurs couleurs -tels que des panneaux routiers- disposés le long d'une route parcourue par un véhicule automobile. Elle présente toutefois d'autres applications, telles que le relevé d'objets au sol à partir d'un véhicule aérien, piloté ou non. On connaît déjà des procédés de relevé de données routières ou urbaines à partir d'un véhicule portant plusieurs caméras permettant d'effectuer une localisation par rapport au véhicule. Ces procédés opèrent par triangula- tion en utilisant deux images fournies simultanément ou successivement par plusieurs caméras fixées sur un véhicule et une information sur la position et l'orientation du véhicule. Cette information peut être obtenue en combinant les données fournies par une centrale inertielle et par un système de positionnement, par rapport à une constellation de satellites (système GPS). On pourra notamment trouver une description de tels procédés, aux articles: "The Ohio State University Highway Mapping System: The Stereo Vision System Component", par Kurt Novak, The Ohio University, "Proceedings of the 47th Annual Meeting on Navigation and Exploration". VISAT: A Mobile City Survey System of High Accuracy, N El-Shemy et al. L'hybridation GPS-navigation inertielle permet un recalage périodique. La centrale inertielle fournit des indications très précises à court terme sur les translations et rotations du véhicule. La position et l'orientation des caméras dans un trièdre de référence terrestre peuvent ainsi être connues en permanence de façon précise, surtout si on effectue un filtrage de Kalman qui peut être de nature classique. Une description du passage des données de locali- sation d'un objet d'un repère lié au véhicule à un trièdre de référence terrestre et une description du filtrage de Kalman sont données dans des articles des auteurs ci-dessus mentionnés. Les procédés ci-dessus ont une précision limitée. La localisation de l'objet par stéréoscopie à partir des images fournies simultanément par deux caméras est peu précise du fait de la faible distance entre les deux caméras et des difficultés d'harmonisation parfaite entre elles. Si on utilise une stéréovision à partir de deux images prises pour des positions du véhicule espacées de quelques mètres, la précision reste faible et le pointage manuel du même objet dans les deux images est critique pour éviter les erreurs. La présente invention vise à fournir un procédé répon- dant mieux que ceux antérieurement connus aux exigences de la pratique, notamment en ce qu'il permet d'atteindre une précision élevée et un bon pouvoir discriminateur. Dans ce but, l'invention propose un procédé d'identifi- cation et de localisation d'objets fixes répartis le long du trajet suivi par un véhicule, à partir d'images fournies par au moins une caméra fixée sur le véhicule, suivant lequel: on mesure en permanence la position et l'orientation du véhicule dans un repère terrestre par navigation iner- tielle et par recalage par rapport à une constellation de satellites, et on reconnaît chaque objet successif à localiser par comparaison du contenu des images avec une bibliothèque mémorisée de représentations des objets ou par pointage de la représentation de l'objet sur une image caractérisé en ce qu'on poursuit chaque objet reconnu dans n images successives fournies par la même caméra (n étant un entier supérieur à 2) par prédiction tenant compte du déplacement du véhicule, et on calcule la position du dit objet dans le repère terrestre à partir des mesures de position et d'orientation aux instants des prises de vue des n images successives et de la position de l'objet dans les images, en mettant en oeuvre un filtrage de Kalman. Le procédé se prête bien à un fonctionnement complète- ment automatique, mais un fonctionnement semi-automatique avec pointage manuel de chaque objet à localiser dans une seule des images o il apparaît constitue une simplification souvent acceptable. Dans tous les cas, la référence à toute une séquence de n images pour mesurer la position de l'objet dans l'espace à trois dimensions, avec un filtrage de Kalman, qui consti- tue un estimateur optimal permet d'atteindre une précision élevée. Les objets colorés peuvent être reconnus par reconnais- sance de forme et de couleurs, dans une image trichrome. Les autres peuvent être reconnus en illuminant le champ de la caméra, par reconnaissance de forme. La poursuite peut s'effectuer non seulement sur des images postérieures à l'image sur laquelle est effectuée la reconnaissance, mais aussi sur des images antérieures mémorisées dans un tampon. Un traitement parallèle peut être exécuté, en effectuant un filtrage de Kalman particulier pour chaque objet lorsque plusieurs objets à localiser sont reconnus dans des séquences d'image se chevauchant. D'autres caractéristiques encore de l'invention appa- raîtront mieux à la lecture de la description qui suit de modes particuliers de réalisation donnés à titre d'exemples non limitatifs. La description se réfère aux dessins qui l'accompagent, dans lesquels: - la figure 1 est un schéma synoptique de principe d'un dispositif permettant de mettre en oeuvre le procédé selon l'invention; - la figure 2 est un schéma montrant les paramètres qui interviennent dans la localisation de données routières; - la figure 3 est un schéma fonctionnel de la partie de détection du dispositif de la figure 1; - la figure 4 est un schéma destiné à montrer une constitution possible du dispositif de la figure 1, compor- tant deux caméras de natures différentes, - la figure 5 est un schéma fonctionnel destiné à faire apparaître les étapes de détection mises en oeuvre dans le dispositif du genre montré en figure 3; - la figure 6 est un schéma fonctionnel de l'opération de poursuite qui intervient dans la mise en oeuvre du procédé. Le dispositif dont le schéma synoptique est montré en figure 1 comprend une centrale de navigation 10 dont la constitution peut être classique ou qui peut, lors de l'utilisation sur un véhicule terrestre 11 (figure 2), être d'un type simplifié, tel que celui décrit dans la demande de brevet FR 96 05783. Classiquement, la centrale de navigation comporte des capteurs inertiels 12 (accéléromètres et gyromètres) et un système de localisation par rapport à une constellation de satellites en orbite basse, ou système GPS, 14. La centrale comporte un calculateur contenant un logiciel de navigation 16, complété par un logiciel de filtrage de Kalman 18. Les données d'entrée peuvent compor- ter de plus une mesure des distances parcourues, fournie par un élément 20 tel qu'un odomètre ou un mesureur par effet Doppler. La centrale de navigation 10 fournit en sortie 22 des indications identifiant exactement la position et l'orientation du capteur dans un repère terrestre. Ces indications peuvent par exemple être la latitude L, la longitude G, l'altitude Z et les angles d'attitude de l'axe longitudinal du véhicule dans un trièdre de référence Tg lié à la terre (figure 2). Lorsque le dispositif est destiné à localiser des panneaux de signalisation routière avec une précision de l'ordre du décimètre, la centrale inertielle doit être du type donnant une précision de quelques pour mille, qui est obtenue à court terme par navigation inertielle et à long terme par le système GPS différentiel et même cinématique, complété par un filtrage de Kalman 18. Le filtrage de Kalman permet d'écarter l'erreur absolue GPS aléatoire qui ne permettrait pas de reconstruire de façon précise la position des objets à identifier à partir du déplacement du véhicule porteur. Les données apparaissant sur la sortie 22 peuvent être constituées soit par des valeurs absolues, soit par les variations de position et d'attitude du véhicule 11 à partir d'une situation initiale correspondant à une localisation (Lo, Go, Zo) et une orientation initiales du véhicule bien déterminées (figure 2). Les composants du dispositif destinés à détecter et à identifier les objets recherchés comportent un organe de formation d'image, représentés sur la figure 1 sous forme d'une seule caméra 24, fournissant des images numérisées à une cadence suffisamment élevée pour qu'un même objet à localiser apparaisse dans un nombre d'images successives supérieur à 2. Il est souhaitable que l'objet apparaisse dans quatre ou cinq images au moins. En revanche, un filtrage de Kalman qu'on décrira plus bas n'apporte pas de progrès notable au- delà de dix images pertinentes. Une image peut n'être pas pertinente ou significative parce qu'il y a occultation temporaire ou parce que l'objet est placé au point d'expansion de l'image pendant le déplacement. Dans de tels cas défavorables, l'utilisation de plus de dix images devient souhaitable. Dans le cas o l'on souhaite localiser des panneaux placés en bord de route, une prise de vue à la cadence d'une image à intervalles de 1 à 5 mètres donnera généralement des résultats satisfaisants. La caméra 24 fournit une image en deux dimensions, ou image 2D, de chaque objet à localiser en trois dimensions dans le repère terrestre (Tg) c'est-à-dire à repérer en 3D. La détection peut s'effectuer automatiquement par un procédé de reconnaissance de forme et/ou de combinaison de couleurs, par comparaison avec des modèles ou patrons stockés sous forme numérique, en représentation 2D, dans une mémoire-bibliothèque 26. On décrira plus loin plusieurs modes possibles de la détection 28. Une seconde solution consiste à indiquer manuellement, sur un écran donnant une image fournie par la caméra 24, une représentation qui est estimée représenter un objet à localiser. Contrairement à des procédés de substitution d'image en vue de trucages utilisés en télévision (brevet US nO 5 107 252), il n'est pas nécessaire de pointer le pourtour de l'objet. Il suffit d'indiquer l'intérieur de celui- ci. Le dispositif retrouve ensuite la représentation et confirme l'identification par reconnaissance de forme et/ou de couleurs et par poursuite sur plusieurs images successives. La détection ou l'indication manuelle fournit simplement une indication d'une représentation en 2D qu'on peut qualifier de "candidate" en ce sens qu'une confirmation de la réalité de la représentation et de sa similitude avec un patron mémorisé doit être obtenue en les trouvant sur plu- sieurs images successives. Pour cela, le dispositif comporte des moyens de poursuite 38 qui reçoivent d'une part la sortie du détecteur 28, d'autre part des images antérieures. Les moyens de poursuite 38 reçoivent également la sortie 28 de la centrale de navigation 10, qui leur fournit une indication de l'emplacement o la représentation doit être trouvée dans les images suivantes et éventuellement précé- dentes, si cette représentation est celle d'un objet immobile, à partir de l'emplacement de la représentation dans une image ou des images conservées dans un tampon 40. La confirmation que la représentation détectée corres- pond bien à un objet est obtenue et la position de cet objet en trois dimensions est calculée de façon précise par un filtrage de Kalman qu'on peut qualifier de filtrage "éten- du", étant donné qu'il ne prend pas seulement en compte les indications données par les moyens de poursuite 38 sur plusieurs images successives, mais aussi les informations provenant de la centrale de navigation sur les changements de position et d'attitude de la caméra 24 entre images successives. Dans un but de simplification, le détecteur 28 et les moyens de poursuite 38 sont généralement prévus pour ne fournir en sortie qu'une indication sur le centre de chaque représentation d'un objet, ce qui est suffisant pour le résultat recherché. Les moyens de poursuite à filtrage de Kalman 38 four- nissent sur leur sortie des coordonnées représentatives de la position de chaque objet par rapport à la position et l'orientation du véhicule à un instant déterminé. Une solution avantageuse du point de vue du calcul consiste à déterminer, à l'aide des moyens de poursuite, les angles d'azimut A et de site S sous lesquels la caméra 24 voit l'objet, pour une position et une orientation déterminées uniques de la caméra, ainsi que la distance entre l'objet et la caméra pour ces mêmes position et attitude. La position (Lo, Go, Zo) et l'orientation de référence de la caméra peuvent être celles au début de la mission ou redéfinies au cours de la mission. Des moyens 42 permettent ensuite d'obtenir, à partir de la sortie des moyens de poursuite 38, les coordonnées absolues, c'est-à-dire les coordonnées en trois dimensions du centre de chacun des objets dans un repère terrestre. Ce calcul utilise les informations fournies à la sortie 22 de la centrale de navigation 10. Il peut de plus utiliser des données de calibration contenues dans une mémoire 45 et obtenues avant la mission. Ces données peuvent être obtenues par des comparaisons entre les images fournies par la caméra et une représentation exacte d'objets ayant une disposition connue de façon précise. Comme le montre la figure 2, les moyens 42 de calcul des coordonnées absolues 3D permettent d'obtenir la position de chaque panneau 145 dans le repère terrestre (Tg) fixe à partir des données de navigation et des données de localisa- tion du panneau obtenues dans le trièdre de référence T(x,y,z) lié au véhicule, qui peuvent notamment être l'azimut A, le site S et la distance d pour une position particulière du véhicule. Les coordonnées de chacun des objets reconnus peuvent être mémorisées, avec une indication sur la nature de l'objet, dans une mémoire de masse 44 (figure 1). Plusieurs objets peuvent être traités simultanément soit par calcul parallèle, ce qui implique une vitesse de calcul et une mémoire de travail importantes, soit par calcul série, en diminuant éventuellement la cadence des prises de vue. Le schéma fonctionnel de la figure 3 montre les étapes successives qui peuvent intervenir dans la détection, la reconnaissance, et l'estimation de position. Le cas repré- senté correspond au cas d'objets présentant des zones ayant des couleurs contrastées, permettant d'identifier les objets par reconnaissance de la combinaison de couleurs sur une image trichrome. Les images complètes représentées sous forme numérique sont traitées par segmentation en 46, comme cela sera décrit plus loin en faisant référence à la figure 5. L'opération de reconnaissance donnant naissance à des représentations "candidates" d'objet qui seront ensuite confirmées, s'effectue par analyse 48 avec comparaison avec un faisceau de caractéristiques pour objet à reconnaître, mémorisé dans une bibliothèque 26. Cette première analyse vise simplement à rechercher, dans l'image complète, des éléments caractéristiques des objets. Afin d'augmenter la probabilité d'un caractère exact de la reconnaissance fondée sur la colorimétrie, avant l'étape de poursuite, une étape d'identification par reconnaissance de forme peut être effectuée en 50, permettant de rejeter les représentations dont l'aspect ne correspond pas à l'un de ceux mémorisés dans une base de données, pouvant être stockée dans la bibliothèque 26. L'étape de poursuite 38 s'effectue sur la base des représentations en deux dimensions retenues à l'issue de l'étape 48 (ou éventuellement 50). La poursuite met en oeuvre un algorithme de reconnaissance permettant d'écarter les représentations qui violent des critères de prédiction et correspondent à des objets mobiles. Elle permet de plus d'affiner progressivement la position des objets détectés à partir des données de mesure successives, en utilisant un filtrage de Kalman étendu. Dans la pratique, les caméras utilisées habituellement pour fournir une image de l'envi- ronnement routier permettent de visualiser plus de dix fois le même objet situé en bordure de route. Mais dans la pratique, il suffit d'effectuer un filtrage de Kalman sur quelques images successives, par exemple quatre à huit images pertinentes. La poursuite permet la localisation complète de chaque objet représenté et retenu, dans un repère à trois dimen- sions. La figure 4 montre une implémentation possible du dispositif dans le cas d'un dispositif de relevé de panneaux de signalisation routiers. Certains de ces panneaux compor- tent une combinaison de couleurs particulière et peuvent être en conséquence identifiés à partir de l'image fournie par une caméra en couleurs 24. En revanche, d'autres panneaux sont simplement réfléchissants. Pour permettre de les identifier, le dispositif de la figure 4 comprend des projecteurs 52 d'illumination du champ d'une caméra 54 fournissant des images dans le proche infrarouge. Les projecteurs émettent eux-mêmes dans le proche infrarouge, de façon à ne pas éblouir les automobilistes venant en sens inverse de la circulation du véhicule. Les informations fournies par les caméras, de type RVB pour la caméra 24, de type noir et blanc avec niveaux de gris pour la caméra 54, sont traitées par une carte image 56 qui peut être une carte MATROX disponible dans le commerce, associée à une mémoire vive 58 de stockage d'images. Les calculs nécessaires pour le traitement d'images peuvent être effectués par un calculateur 66 de type courant. Le traitement des images peut être celui montré plus complètement en figure 5. Les images en niveau de gris fournies par la caméra 54 et mémorisées en 67 sont soumises à une opération de segmen- tation 68 destinée à répartir l'image en zones identifiées chacune par un niveau de gris. L'opération de segmentation 68 peut même, dans certains cas, conduire à une image binaire, par des opérations de simple seuillage. Les images fournies par la caméra 24 et mémorisées en 70 sont tout d'abord soumises à une opération 72 de conversion permettant de passer d'une représentation RVB par les trois couleurs de base en une représentation dite TSL (teinte, saturation, luminance), donnant la teinte et la saturation, permettant d'écarter l'effet des variations de luminosité ambiante. L'opération de segmentation ainsi effectuée permet d'obtenir, à la sortie du traitement 73, une représentation des images sous forme binaire. La détection et la classification sont effectuées en 28 à partir des images ainsi préalablement traitées et fourni- ssent des indications sur des représentations trouvées dans l'image et candidates à constituer l'image des panneaux. Cette opération de détection peut être considérée comme ayant deux étapes successives, à savoir une analyse par zones, permettant de réduire la taille des mémoires néces- saires pour les prédictions ultérieures et la taille de la bibliothèque 26, et une partie de classification. Pour faciliter l'utilisation ultérieure des données recueillies, le dispositif peut comporter de plus une mémoire d'acquisitio 62 et des moyens permettant de provo- quer, pour chaque objet identifié, la mémorisation de l'image donnant la meilleure représentation possible du panneau, ce qui permet une identification visuelle ulté- rieure certaine. La représentation du panneau peut également être obtenue en prévoyant, en plus des moyens ci-dessus définis, une caméra numérique à grande focale 60 qui est déclenchée pour provoquer l'acquisition d'une image par une carte 62 et son stockage dans une mémoire 64 lorsque l'ana- lyse des images fournies par la caméra 24 ou 52 indique que l'objet à localiser se trouve dans le champ. L'image en gros plan ainsi obtenue permet de caractériser le panneau. La stratégie de poursuite mise en oeuvre dans le dispositif peut être celle schématisée en figure 6. Les données de position 2D des "candidats" sont comparées en 76 aux données de position 2D des objets suivis dans la boucle de prévision qui comprend, pour chaque nouvelle mesure fournie à la sortie de l'étape d'association entre la position 2D de la représentation "candidate" et la position 2D prédite et de calcul de la position en 3D de l'objet représenté: une étape de remise à jour 78 utilisant les paramètres de calibrage de la caméra et mettant en oeuvre le filtrage de Kalman, une étape de prédiction 80, prenant en compte les changements de position et d'attitude donnés par la centrale inertielle 10, une étape de projection 82, permettant de repasser de 3D en 2D et utilisant pour cela les paramètres de calibrage de la caméra. Après un nombre de parcours de boucle suffisant pour que la confirmation soit certaine et pour que la précision de localisation recherchée soit atteinte (sur cinq images successives contenant l'objet par exemple), le résultat est validé en la position de l'objet mémorisé en 44. REVENDICATIONS 1. Procédé d'identification et de localisation d'objets fixes répartis le long du trajet suivi par un véhicule, à partir d'images fournies par au moins une caméra fixée sur le véhicule, suivant lequel: on mesure en permanence la position et l'orientation du véhicule dans un repère terrestre par navigation iner- tielle et par recalage par rapport à une constellation de satellites, et on reconnaît chaque objet successif à localiser par comparaison du contenu des images avec une bibliothèque mémorisée de représentation des objets ou par pointage de la représentation des objets sur une image caractérisé en ce qu'on poursuit chaque objet reconnu dans n images successives fournies par la même caméra (n étant un entier supérieur à 2) par prédiction tenant compte du déplacement du véhicule, et on calcule la position du dit objet dans le repère terrestre à partir des mesures de position et d'orientation aux instants des prises de vue des n images successives et de la position de l'objet dans les images, en mettant en oeuvre un filtrage de Kalman. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que chaque objet est reconnu par reconnaissance de forme et de couleurs, dans une image trichrome. 3. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'on illumine le champ de la caméra au IR et chaque objet est reconnu par reconnaissance de forme. 4. Procédé selon la revendication 1, 2 ou 3, caractérisé en ce que la poursuite s'effectue sur plusieurs images antérieures et postérieures à l'image sur laquelle est effectuée la reconnaissance. 5. Procédé selon la revendication 1 à 4, caractérisé en ce qu'on effectue un filtrage de Kalman particulier pour chaque objet lorsque plusieurs objets à localiser sont reconnus dans des séquences d'image se chevauchant. 6. Procédé selon la revendication 1 à 5, caractérisé en ce que le système GPS est de type différentiel. 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'étape de poursuite comporte une boucle de prévision et de confirmation compre- nant, pour chaque image d'une séquence contenant la repré- sentation d'un même objet à localiser: une recherche d'association entre la position 2D d'une représentation "candidate" et la position 2D prédite pour cette représentation et un calcul de la position en 3D de l'objet représenté; une remise à jour (78) de positions 3D utilisant les paramètres de calibrage de la caméra et mettant en oeuvre le filtrage de Kalman, une prédiction prenant en compte les changements de position et d'attitude donnés par la centrale de navigation, et une projection permettant de repasser de 3D en 2D en utilisant des paramètres de calibrage de la caméra, fournis- sant la dite position 2D prédite.