Thèses proposées > Proposition de thèse (2011)
Sujet de la thèse :
Suivi 3D multicibles. Application à l’analyse comportementale des abeilles
Résumé du travail proposé :
Les premières approches de suivi multicibles, développées et présentées dans la littérature, s’appuient sur une analyse 2D de la scène rendant difficile l’analyse et la compréhension de celle-ci. En effet, les occultations, liées au champ limité de la caméra et à l’absence de l’information de profondeur, ne peuvent le plus souvent être résolues. Récemment, quelques méthodes de suivi 3D multicibles ont été proposées pour résoudre le problème des occultations. Ces méthodes s’appuient cependant sur des modèles peu robustes et sont souvent très couteuses en temps de calcul. Elles ne sont ainsi pas utilisables pour des applications réelles dans un environnement non contrôlé. Cette thèse se focalise sur le développement d’une méthode robuste de suivi 3D multicibles et sur l’analyse des trajectoires dans une espace 3D. La rupture technologique apportée par les caméras et webcam 3D, et les caméras « temps de vol », rend maintenant envisageable levée des verrous scientifiques et technologiques critiques. Les images de profondeur obtenues associées aux images 2D apportent maintenant l’information nécessaire à la levée des ambigüités, et par conséquent à l’amélioration des algorithmes de détection et de suivi d’objets. Le travail sera validé par une application portant sur la caractérisation du comportement des abeilles dans un contexte de surveillance environnementale de sites à risque technologique.
Mots Clés :
Traitement d’image, traitement du signal, suivi multicibles, analyse de trajectoires, caméra 3D
Informations complémentaires :
Encadrant(s) : Petra Kraemer
Axe thématique: IDDOC
Axe stratégique : Environnement
Financement : Allocation de recherche (1400€/mois)
Cadre de coopération : Industriel
Date de début du contrat : Septembre 2011
Durée du contrat : 3 ans
Candidature : jusqu’au 1 er juin 2011
Envoyez les documents de candidature (CV détaillé, lettre de motivation, lettres de recommandation, travaux réalisés, rapport de stage, relevé de notes + classement des 2 années de master)
Contexte de l’étude :
Actuellement, le développement durable et la sauvegarde de notre environnement sont au cœur des enjeux gouvernementaux et de l’opinion publique. La réglementation en la matière se durcit d’années en années. En particulier, les sites à risque technologique comme les incinérateurs ou les zones de stockage des déchets doivent respecter des normes strictes et sont soumis à des contrôles réguliers de l’état sanitaire de leur environnement. Cette thèse se déroule dans le contexte d’une collaboration avec les entreprises APINOV et CANSIE ainsi que l’INRA Avignon, l’IRSN et ATMO-Poitou-Charentes visant à développer un système utilisant l’abeille pour la surveillance environnementale des sites à risque technologique.
Description du sujet :
Problématiques :
Les premières approches de suivi multicibles s’appuient sur une analyse 2D de la scène ce qui est très restrictif, car les occultations, liées au champ limité de la caméra et à l’absence de l’information de profondeur, ne peuvent résolues. Récemment, quelques méthodes de suivi 3D multicibles ont été proposées. Ces méthodes possèdent plusieurs inconvénients : une majorité d’entre-elles s’appuient sur une modélisation de l’arrière-plan qui suppose que ce dernier est seulement modifié par les cibles. Cette hypothèse est très restrictive et n’est pas appropriée pour des applications réelles dans un environnement non contrôlé. La difficulté majeure dans l’utilisation des systèmes composés de plusieurs caméras reste avant tout dans la mise en correspondance des cibles sur les différentes vues apportées par les caméras. Les étapes critiques sont la mise en correspondance de points caractéristiques (feature matching), la calibration des caméras, la définition de modèles 3D de la scène… Les algorithmes développés sont le plus souvent très couteux en temps de calcul et peu robustes. En outre, l’installation d’un système de caméras est chère et n’est ainsi pas réaliste pour une utilisation commerciale.
Cette thèse se focalise sur le développement d’une méthode robuste de suivi 3D multicibles et sur l’analyse des trajectoires dans un espace 3D. La rupture technologique apportée par les caméras et webcam 3D, et les caméras « temps de vol », rend maintenant envisageable la levée des verrous scientifiques et technologiques critiques. Les images de profondeur obtenues, associées aux images 2D, apportent maintenant l’information nécessaire à la levée des ambigüités, et par conséquent à l’amélioration des algorithmes de détection et de suivi d’objets. L’objectif de la thèse est donc de développer une plateforme logicielle pour la capture et le suivi 3D multi-cibles à partir de caméras 3D et de caméra « temps de vol » s’appuyant sur la fusion des informations couleur et de profondeur. Le travail sera validé par une application portant sur la caractérisation du comportement des abeilles dans un contexte de surveillance environnementale de sites à risque technologique.
Domaine applicatif :
L’abeille fait partie des espèces bio-indicatrices, c’est-à-dire que sa présence et son activité dans un milieu reflètent la variation des conditions environnementales de ce dernier. Une intoxication d’abeilles se traduit soit par une mortalité de celles-ci, soit par une modification de leur comportement si la quantité de polluant n’atteint pas une dose létale. Ceci peut être observé par un système de vidéosurveillance à l’entrée de la ruche. Le domaine applicatif de ce cette thèse se focalise sur le suivi multicibles d’abeilles et l’analyse des trajectoires pour caractériser leur comportement en cas d’intoxication. Pour ce domaine applicatif, les contraintes supplémentaires apportées sont :
– la vitesse des cibles : la vitesse de l’abeille peut atteindre 30 km/h.
– le nombre des cibles : en période de haute activité, la piste d’envol est fortement peuplée.
L’objectif est d’effectuer l’analyse dans un espace 3D afin de mieux appréhender la profondeur de la scène, de lever les ambigüités liées aux occultations et ainsi mieux caractériser le comportement des abeilles. Le système mis en place aura deux fonctionnalités principales : comptage par vidéo 2D des abeilles qui entrent et sortent de la ruche, et analyse du comportement (3D) sur la piste d’envol.
Le choix technologique :
Les caméras 3D se fondent sur une technologie récente pour l’acquisition de données vidéo. Grâce à leur popularité dans le domaine du cinéma, aujourd’hui, des caméras abordables, pouvant également se présenter sous la forme de webcams 3D, ont été commercialisées. L’utilisation d’une caméra 3D, conjointement avec des caméras « temps de vols » permet de disposer des informations de profondeur. La problématique de calibration, quant à elle, est déjà résolue par une matrice de calibration interne. Il existe également des caméras supportant le mode de mesure Multiscan permettant l’acquisition de différentes caractéristiques (3D, niveaux de gris, dispersion) de l’objet mesuré en un seul balayage. Le choix de la meilleure technologie pour l’application proposée s’avère être un élément clé.
Prérequis et contraintes particulières :
Le candidat doit avoir :
– un Master Recherche en Informatique, Traitement de Signal ou Mathématiques Appliquées ;
– des bases solides en traitement et analyse d’image ;
– des bases solides en traitement du signal ;
– des bases solides en informatique ;
– des connaissances de vision 3D sont un plus.
Références bibliographiques :
– Qu, W., Schonfeld, D., & Magdi, M. (2007). Distributed Bayesian multiple-target tracking in crowded environ ments using multiple collaborative cameras. EURASIP Journal of Advances in Signal Prcessing, (15 pages).
– Straw, A.D., Branson, K., Neumann, T.R., & Dickinson, M.H. (2010). Multi-camera realtime 3D tracking of multiple flying animals. Journal of the Royal Society, (doi: 10.1098/rsif.2010.0230).
– Steiger,O., Weiss, S., & Felder, J. (2009). Real-time understanding of 3D video on an embedded system. EUSIPCO.
Contacts – liens :
Email :
petra.kraemer univ-lr.fr