Détection des lignes aéroportuaires par méthode de filtrage particulaire: Évaluation de fonctions d'observations - Réseaux, Informatique, Systèmes de Confiance Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2021

Détection des lignes aéroportuaires par méthode de filtrage particulaire: Évaluation de fonctions d'observations

Résumé

This paper presents a method for ground marks detection in airport areas by using particle fil- tering (sequential Monte-Carlo method). The ground mark is considered as a succession of thumbnails linked by a Markov chain. We make an analogy between the spatial detection of lines in an image and the temporal tracking of a vehicle with a similar dynamic model. Then we propose a solution by particle filtering. The particles represent the characteristics of thumbnails, we use an image classifier to assign a weight to each par- ticle from the thumbnails. Three classifiers are compared, the first is based on the Gabor filter, the second one exploits a polynomial SVM on a wavelets decomposition and the third one learn how to represent and classify a thumbnail by a CNN. The results are validated on real and simu- lated images.
Ce papier présente une méthode exploitant le filtrage particulaire (méthode de Monte-Carlo séquentielle) pour la détection des marquages dans une zone aéroportuaire, depuis des images acquises par une caméra embarquée sur un aéronef. Un marquage est considéré comme ́etant une succession d’imagettes liées par une chaine de Markov. Nous faisons l’analogie entre la détection spatiale des marquages dans une image et le suivi temporel d’un véhicule automobile dont le modèle dynamique est similaire. Puis nous proposons une solution par filtrage particulaire. Les particules représentent les caractéristiques des imagettes, nous utilisons un classifieur d’image pour attribuer un poids à chaque particule. Trois classifieurs sont comparés ; le premier est basé sur le filtre de Gabor, le second sur la décomposition en ondelettes puis l’utilisation d’un SVM et enfin le troisième utilise un réseau de neurones à convolution. Les résultats sont validés sur des images réelles et simulées. Mots Clef vision par ordinateur, détection de ligne, filtrage particulaire
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orasis2021_v2.pdf (1.49 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03339641 , version 1 (09-09-2021)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03339641 , version 1

Citer

Esteban Perrotin, Claire Meymandi-Nejad, Ariane Herbulot, Michel Devy, Fabrice Bousquet. Détection des lignes aéroportuaires par méthode de filtrage particulaire: Évaluation de fonctions d'observations. ORASIS 2021, Centre National de la Recherche Scientifique [CNRS], Sep 2021, Saint Ferréol, France. ⟨hal-03339641⟩
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