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Ma thèse au Cerema : Pierre Duthon, doctorant au Cerema Centre-Est

publié le 9 août 2017

Plusieurs doctorants du Cerema présentent leur thèse dans un format vidéo court de 3 minutes environ. Pierre Duthon, doctorant suivi par le laboratoire de Clermont-Ferrand, nous explique en quoi consiste sa thèse, intitulée "Descripteurs d’images pour les systèmes de vision routiers en situations atmosphériques dégradées et caractérisation des hydrométéores".


Présentation de Pierre Duthon :

Pierre Duthon est chargé d’études au sein de l’unité Mobilité Durable et Sécurité du Département Laboratoire de Clermont-Ferrand. Il effectue actuellement sa troisième et dernière année de thèse à l’École Doctorale des Sciences Pour l’Ingénieur de Clermont-Ferrand, au cœur du LabEx IMobS3. Après avoir passé trois ans à l’ENTPE, il a effectué une quatrième année de spécialisation au sein du Master Optique Image Vision de l’Université Jean-Monnet à Saint-Etienne.

Il étudie les systèmes de vision artificielle, plus particulièrement en conditions météorologiques dégradées, par des méthodes de simulation numérique, des expérimentations sur la plate-forme R&D Brouillard-Pluie, et de l’analyse d’images acquises sur site réel (A75).

Résumé de la thèse :

Les caméras sont de plus en plus présentes sur nos routes :

  • Au bord des voies, elles permettent de surveiller le trafic en temps réel. Un accident est ainsi rapidement détecté : des panneaux à message variable annoncent le danger aux utilisateurs de la voie et les secours sont dépêchés sur place.
  • À bord du véhicule, elles assistent le conducteur dans sa tâche de conduite. Le véhicule peut alors freiner en urgence si le conducteur n’a pas vu un piéton traversant en face de lui.

Sur les routes, les caméras permettent donc d’augmenter la sécurité et d’améliorer la mobilité.

Mais comment une simple caméra peut-elle aboutir à de tels résultats ?
Après l’acquisition des images par une caméra, une chaîne complète de traitement des images est présente.
De nombreux algorithmes sont alors déployés pour passer de l’image à une détection : on parle de vision artificielle.
Le fonctionnement des caméras et des algorithmes de vision artificielle sera ainsi abordé. Les différentes applications de ces algorithmes seront présentées.

Toutes ces applications des systèmes de vision artificielle fonctionnent très bien dans des conditions météorologiques favorables. Mais ces systèmes de vision artificielle fonctionnent-ils toujours lorsqu’il pleut ? Est-ce que certains sont plus robustes à la pluie que d’autres ? Et si les caméras sont capables de détecter un piéton ou un accident, ne pourraient-elles pas détecter la pluie ? Voir même mesurer son intensité ?