Descripteurs d'images pour les systèmes de vision routiers en situations atmosphériques dégradées et caractérisation des hydrométéores

Les systemes de vision artificielle sont de plus en plus presents en contexte routier. Ils sont installes sur l'infrastructure, pour la gestion du trafic, ou places a l'interieur du vehicule, pour proposer des aides a la conduite. Dans les deux cas, les systemes de vision artificielle visent a augmenter la securite et a optimiser les deplacements. Une revue bibliographique retrace les origines et le developpement des algorithmes de vision artificielle en contexte routier. Elle permet de demontrer l'importance des descripteurs d'images dans la chaine de traitement des algorithmes. Elle se poursuit par une revue des descripteurs d'images avec une nouvelle approche source de nombreuses analyses, en les considerant en parallele des applications finales. En conclusion, la revue bibliographique permet de determiner quels sont les descripteurs d'images les plus representatifs en contexte routier. Plusieurs bases de donnees contenant des images et les donnees meteorologiques associees (ex : pluie, brouillard) sont ensuite presentees. Ces bases de donnees sont innovantes car l'acquisition des images et la mesure des conditions meteorologiques sont effectuees en meme temps et au meme endroit. De plus, des capteurs meteorologiques calibres sont utilises. Chaque base de donnees contient differentes scenes (ex: cible noir et blanc, pieton) et divers types de conditions meteorologiques (ex: pluie, brouillard, jour, nuit). Les bases de donnees contiennent des conditions meteorologiques naturelles, reproduites artificiellement et simulees numeriquement. Sept descripteurs d'images parmi les plus representatifs du contexte routier ont ensuite ete selectionnes et leur robustesse en conditions de pluie evaluee. Les descripteurs d'images bases sur l'intensite des pixels ou les contours verticaux sont sensibles a la pluie. A l'inverse, le descripteur de Harris et les descripteurs qui combinent differentes orientations sont robustes pour des intensites de pluie de 0 a 30 mm/h. La robustesse des descripteurs d'images en conditions de pluie diminue lorsque l'intensite de pluie augmente. Finalement, les descripteurs les plus sensibles a la pluie peuvent potentiellement etre utilises pour des applications de detection de la pluie par camera.Le comportement d'un descripteur d'images en conditions meteorologiques degradees n'est pas forcement relie a celui de la fonction finale associee. Pour cela, deux detecteurs de pieton ont ete evalues en conditions meteorologiques degradees (pluie, brouillard, jour, nuit). La nuit et le brouillard sont les conditions qui ont l'impact le plus important sur la detection des pietons. La methodologie developpee et la base de donnees associee peuvent etre utilisees a nouveau pour evaluer d'autres fonctions finales (ex: detection de vehicule, detection de signalisation verticale). En contexte routier, connaitre les conditions meteorologiques locales en temps reel est essentiel pour repondre aux deux enjeux que sont l'amelioration de la securite et l'optimisation des deplacements. Actuellement, le seul moyen de mesurer ces conditions le long des reseaux est l'installation de stations meteorologiques. Ces stations sont couteuses et necessitent une maintenance particuliere. Cependant, de nombreuses cameras sont deja presentes sur le bord des routes. Une nouvelle methode de detection des conditions meteorologiques utilisant les cameras de surveillance du trafic est donc proposee. Cette methode utilise des descripteurs d'images et un reseau de neurones. Elle repond a un ensemble de contraintes clairement etablies afin de pouvoir detecter l'ensemble des conditions meteorologiques en temps reel, mais aussi de pourvoir proposer plusieurs niveaux d'intensite. La methode proposee permet de detecter les conditions normales de jour, de nuit, la pluie et le brouillard. Apres plusieurs phases d'optimisation, la methode proposee obtient de meilleurs resultats que ceux obtenus dans la litterature, pour des algorithmes comparables.