Amélioration de la visibilité pour les Systèmes de Transport Intelligents cas de pluie/ neige / MAZOUZI Amine 

Public ISBD Titre : Amélioration de la visibilité pour les Systèmes de Transport Intelligents cas de pluie/ neige Type de document : document électronique Auteurs : MAZOUZI Amine, Auteur Année de publication : 2019 Importance : 111 p. Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Electronique:Signaux, Systèmes et Données Mots-clés : détection/poursuite des véhicules  processus de reconnaissance des formes  mesure de corrélation  niveau de traitement d’images  niveau de traitement d’informations  transformation spatiale  transformation géométrique. vehicle / tracking of vehicles, pattern recognition process, correlation measurement, image processing level, information processing level, spatial transformation, geometric transformation اكتشاف / تتبع المركبات ، عملية التعرف على األنماط ، قياس االرتباط ، مستوى معالجة الصور ، مستوى معالجة المعلومات ، التحويل سطحية ، التحويل الهندسي. Résumé : En Algérie, les accidents de la route sont la cause d’une grande mortalité et d’importants dégâts matériels. Selon les statistiques nous avons environ de 12 tués et des milliards de dinar des pertes quotidiennement. Il est donc hors question de se contenter d’une simple sécurité routière ordinaire, mais une sécurité routière automatique plus efficace est largement souhaitée. Le travail effectué dans cette thèse porte sur la sécurité routière. Le travail de recherche que nous avons effectué porte donc sur les Systèmes de Transport Intelligents STI. On montre que ceux-ci permettent de réduire d‘une manière importante les accidents. Notre contribution originale dans cette thèse porte sur trois volets. La détection de véhicules est un axe essentiel pour les STI. Dans ce cadre nous avons proposé une méthode hybride de détection utilisant une approche par la reconnaissance des formes et la mesure par corrélation permettant de réduire les fausses détections. La deuxième contribution porte sur la détection/poursuite de véhicules. Elle permet d’optimiser l’utilisation des informations existant dans les phases de la détection et de la poursuite. Enfin, on montre que la plupart des méthodes de la détection/poursuite sont sensibles au bruit causé par neige ou par la pluie, leurs performances sont réduites. Dans ce cadre nous proposons une méthode qui permet de réduire l’influence négative du bruit causé par ces intempéries. L’approche que nous avons utilisée emploie une méthode hybride spatiale et géométrique. Nous avons testé les méthodes que nous avons élaborées sur plusieurs séquences vidéo utilisant dans les travaux scientifiques antérieurs ainsi que sur celles de la base de données UIUC. Les résultats obtenus sont probants relativement à ceux obtenus par les méthodes existantes dans la littérature scientifique. In Algeria, road accidents are the cause of high mortality and material damage. According to statistics we have about 12 killed and billions of dinar losses daily. It is therefore out of the question to be content with simple ordinary road safety, but more effective automatic road safety is widely desired. The work done in this thesis deals with road safety. The research work that we carried out therefore deals with Intelligent Transport Systems ITS. It is shown that these can significantly reduce accidents. Our original contribution in this thesis is threefold. Vehicle detection is an essential focus for ITS. In this context we have proposed a hybrid detection method using a pattern recognition and correlation measurement approach to reduce false detections. The second contribution deals with the detection / tracking of vehicles. It optimizes the use of existing information in the detection and tracking phases. Finally, it is shown that most methods of detection / tracking are sensitive to noise caused by snow or rain, their performance is reduced. In this context we propose a method that reduces the negative influence of the noise caused by these bad weather. The approach we used uses a hybrid spatial and geometric method. We have tested the methods we have developed on several video sequences used in previous scientific works as well as those of the UIUC database. The results obtained are convincing relative to those obtained by the existing methods in the scientific literature. في الجزائر ، حوادث الطرق هي سبب الوفيات الكبيرة واألضرار المادية. وفقا 21 قتيل ً . ولذلك ، من غير الضروري أن نكون وخسائر بمليارات الدنانير يوميا راضين عن السالمة العادية البسيطة للطرق ، ولكن ً السالمة اآللية على الطرق مطلوبة على نطاق واسع. العمل المنجز في هذه الرسالة يتناول السالمة على الطرق. وبالتالي فإن العمل البحثي الذي قمنا به يتناول نظام النقل الذكي (STI). كما أن هذه األنظمة يمكن أن تقلل بشكل كبير من الحوادث. مساهمتنا األصلية في هذه األطروحة هي ثالثة أصناف. الكشف عن المركبات هو التركيز األساسي ألنظمة النقل الذكية. في هذا السياق ، اقترحنا طريقة الكشف المختلط باستخدام أسلوب التعرف على األنماط ونهج االرتباط لتقليل عمليات أخطاء الكشف. تتعامل المساهمة الثانية مع كشف / تتبع المركبات. أنه يحسن استخدام المعلومات الموجودة في مراحل الكشف والتتبع. وأخي ًرا ، يتبين أن معظم طرق الكشف / التتبع حساسة للضوضاء التي تسببها الثلوج أو األمطار ، والتي يتم تقليل أدائها. في هذا السياق نقترح طريقة تقلل من التأثير السلبي للضوضاء الناتجة عن الطقس السيئ. النهج الذي استخدمناه يستخدم طريقة مختلطة سطحية وهندسية. لقد اختبرنا الطرق التي طورناها في العديد من الفيديوهات المستخدمة في األعمال العلمية السابقة باإلضافة إلى تلك الموجودة في قاعدة بيانات (UIUC). النتائج التي تم الحصول عليها مقنعة بالنسبة لتلك التي حصلت عليها الطرق القائمة في األدبيات العلمية. Directeur de thèse : BELBACHIR. M. Faouzi Amélioration de la visibilité pour les Systèmes de Transport Intelligents cas de pluie/ neige [document électronique] / MAZOUZI Amine, Auteur . - 2019 . - 111 p. + CD. Langues : Français (fre) Catégories : Electronique:Signaux, Systèmes et Données Mots-clés : détection/poursuite des véhicules  processus de reconnaissance des formes  mesure de corrélation  niveau de traitement d’images  niveau de traitement d’informations  transformation spatiale  transformation géométrique. vehicle / tracking of vehicles, pattern recognition process, correlation measurement, image processing level, information processing level, spatial transformation, geometric transformation اكتشاف / تتبع المركبات ، عملية التعرف على األنماط ، قياس االرتباط ، مستوى معالجة الصور ، مستوى معالجة المعلومات ، التحويل سطحية ، التحويل الهندسي. Résumé : En Algérie, les accidents de la route sont la cause d’une grande mortalité et d’importants dégâts matériels. Selon les statistiques nous avons environ de 12 tués et des milliards de dinar des pertes quotidiennement. Il est donc hors question de se contenter d’une simple sécurité routière ordinaire, mais une sécurité routière automatique plus efficace est largement souhaitée. Le travail effectué dans cette thèse porte sur la sécurité routière. Le travail de recherche que nous avons effectué porte donc sur les Systèmes de Transport Intelligents STI. On montre que ceux-ci permettent de réduire d‘une manière importante les accidents. Notre contribution originale dans cette thèse porte sur trois volets. La détection de véhicules est un axe essentiel pour les STI. Dans ce cadre nous avons proposé une méthode hybride de détection utilisant une approche par la reconnaissance des formes et la mesure par corrélation permettant de réduire les fausses détections. La deuxième contribution porte sur la détection/poursuite de véhicules. Elle permet d’optimiser l’utilisation des informations existant dans les phases de la détection et de la poursuite. Enfin, on montre que la plupart des méthodes de la détection/poursuite sont sensibles au bruit causé par neige ou par la pluie, leurs performances sont réduites. Dans ce cadre nous proposons une méthode qui permet de réduire l’influence négative du bruit causé par ces intempéries. L’approche que nous avons utilisée emploie une méthode hybride spatiale et géométrique. Nous avons testé les méthodes que nous avons élaborées sur plusieurs séquences vidéo utilisant dans les travaux scientifiques antérieurs ainsi que sur celles de la base de données UIUC. Les résultats obtenus sont probants relativement à ceux obtenus par les méthodes existantes dans la littérature scientifique. In Algeria, road accidents are the cause of high mortality and material damage. According to statistics we have about 12 killed and billions of dinar losses daily. It is therefore out of the question to be content with simple ordinary road safety, but more effective automatic road safety is widely desired. The work done in this thesis deals with road safety. The research work that we carried out therefore deals with Intelligent Transport Systems ITS. It is shown that these can significantly reduce accidents. Our original contribution in this thesis is threefold. Vehicle detection is an essential focus for ITS. In this context we have proposed a hybrid detection method using a pattern recognition and correlation measurement approach to reduce false detections. The second contribution deals with the detection / tracking of vehicles. It optimizes the use of existing information in the detection and tracking phases. Finally, it is shown that most methods of detection / tracking are sensitive to noise caused by snow or rain, their performance is reduced. In this context we propose a method that reduces the negative influence of the noise caused by these bad weather. The approach we used uses a hybrid spatial and geometric method. We have tested the methods we have developed on several video sequences used in previous scientific works as well as those of the UIUC database. The results obtained are convincing relative to those obtained by the existing methods in the scientific literature. في الجزائر ، حوادث الطرق هي سبب الوفيات الكبيرة واألضرار المادية. وفقا 21 قتيل ً . ولذلك ، من غير الضروري أن نكون وخسائر بمليارات الدنانير يوميا راضين عن السالمة العادية البسيطة للطرق ، ولكن ً السالمة اآللية على الطرق مطلوبة على نطاق واسع. العمل المنجز في هذه الرسالة يتناول السالمة على الطرق. وبالتالي فإن العمل البحثي الذي قمنا به يتناول نظام النقل الذكي (STI). كما أن هذه األنظمة يمكن أن تقلل بشكل كبير من الحوادث. مساهمتنا األصلية في هذه األطروحة هي ثالثة أصناف. الكشف عن المركبات هو التركيز األساسي ألنظمة النقل الذكية. في هذا السياق ، اقترحنا طريقة الكشف المختلط باستخدام أسلوب التعرف على األنماط ونهج االرتباط لتقليل عمليات أخطاء الكشف. تتعامل المساهمة الثانية مع كشف / تتبع المركبات. أنه يحسن استخدام المعلومات الموجودة في مراحل الكشف والتتبع. وأخي ًرا ، يتبين أن معظم طرق الكشف / التتبع حساسة للضوضاء التي تسببها الثلوج أو األمطار ، والتي يتم تقليل أدائها. في هذا السياق نقترح طريقة تقلل من التأثير السلبي للضوضاء الناتجة عن الطقس السيئ. النهج الذي استخدمناه يستخدم طريقة مختلطة سطحية وهندسية. لقد اختبرنا الطرق التي طورناها في العديد من الفيديوهات المستخدمة في األعمال العلمية السابقة باإلضافة إلى تلك الموجودة في قاعدة بيانات (UIUC). النتائج التي تم الحصول عليها مقنعة بالنسبة لتلك التي حصلت عليها الطرق القائمة في األدبيات العلمية. Directeur de thèse : BELBACHIR. M. Faouzi

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
2600	02-09-576	Version numérique et papier	Bibliothèque USTOMB	Thèse de Doctorat	Exclu du prêt

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Estimation des paramètres de localisation en IR-ULB:Application dans un environnement résidentiel à l'aide d'une acquisition compressé et quantifiée / FEGHOUL Kada Salim 

Public ISBD Titre : Estimation des paramètres de localisation en IR-ULB:Application dans un environnement résidentiel à l'aide d'une acquisition compressé et quantifiée Type de document : document électronique Auteurs : FEGHOUL Kada Salim, Auteur Année de publication : 2020-2021 Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Electronique:Signaux, Systèmes et Données Mots-clés : Estimation du temps d'arrivée, Impulsion Radio-Ultra Large Bande, environnement résidentiel confiné, acquisition compressée et quantifiée, bruit de surcharge, algorithme continuation à point fixe amélioré, localisation.   Résumé : L’objectif principal constituant le sujet de notre thèse vise à améliorer l’estimation des paramètres de localisation dans un environnement résidentiel confiné. Les méthodes proposées dans ce sens, ciblent à réduire l’impact des erreurs de distorsions causées par les quantificateurs associés au circuit d’acquisition compressée et quantifiée (AC&Q). Ces distorsions qui sont de deux types : le bruit de quantification et le bruit de surcharge, dégrade la reconstruction de la Réponse Impulsionnelle du Canal (RIC) et par conséquence dégrade la performance de l’estimation du temps d’arrivée (TOA). Le premier objectif, consiste à diminuer l’impact du bruit de surcharge sur la reconstruction de la RIC. De ce fait, nous avons masqué le bruit de surcharge en exploitant sa nature parcimonieuse, mais par la suite cela nous a conduis par le biais de la méthode « cancel then recover » à démontrer qu’il est possible d’éliminer carrément les mesures touchées pas ce bruit. Cette astuce est faisable si on prévoit à l’avance le nombre total des mesures déterminé par l’approche de l’AC afin de compenser l’effet des mesures éliminées. Cette approche a été vérifiée expérimentalement en utilisant une stratégie proposée dans une autre étude où le temps d’arrivée du premier trajet du canal est repéré par un seuil dynamique. Les résultats en termes de précision du TOA et en termes de localisation en 2D prouvent la performance de cette approche en présence du bruit de surcharge. Le deuxième objectif, consiste à améliorer la précision de l’algorithme ‘continuation à point fixe’ vis-à-vis de la précision et du temps d’exécution. L’amélioration de cet algorithme destiné pour le problème de reconstruction de la RIC nous permet d’augmenter la performance en estimation du TOA. Afin de garantir la structure parcimonieuse de la RIC, le modèle de reconstruction à résoudre est posé sous forme d’un problème de maximisation de la fonction de vraisemblance avec régularisation . Puisque la fonction de vraisemblance est calculée sur la base des différentes valeurs que peut prendre une mesure quantifiée, le bruit de quantification n’est donc pas figuré dans l’équation qui décrive le problème d’optimisation. Par conséquence le Bruit Gaussien (BG) ou thermique est séparé du bruit de quantification. D’un autre côté, les améliorations apportées à l’algorithme de reconstruction sont basées sur le contrôle séquentiel des paramètres de convergences ainsi que sur des techniques approuvées, capables de réduire le temps d’exécution. Etant donnée, que la résolution de ce problème nécessite la connaisse préalable de l’écart type du BG, nous avons donc proposée un estimateur consistant pour l’écart type à partir du BG quantifié. La qualité de cet estimateur a été évaluée en comparaisons avec d’autres méthodes proposée dans la littérature. La performance de l’algorithme que nous avons amélioré sur la précision du TOA estimé via la RIC reconstruite est approuvée face à d’autres méthodes en considérant le bruit de quantification et compte tenu éventuellement du bruit de surcharge. Une comparaison en termes de localisation par rapport à la position exacte de l’utilisateur mobile dans un environnement délimité en 2D a été effectuée en utilisant l’algorithme du maximum de vraisemblance à deux étapes. Les résultats sont encourageants et probants. Directeur de thèse : BELBACHIR Mohamed Faouzi Estimation des paramètres de localisation en IR-ULB:Application dans un environnement résidentiel à l'aide d'une acquisition compressé et quantifiée [document électronique] / FEGHOUL Kada Salim, Auteur . - 2020-2021 . -  + CD. Langues : Français (fre) Catégories : Electronique:Signaux, Systèmes et Données Mots-clés : Estimation du temps d'arrivée, Impulsion Radio-Ultra Large Bande, environnement résidentiel confiné, acquisition compressée et quantifiée, bruit de surcharge, algorithme continuation à point fixe amélioré, localisation.   Résumé : L’objectif principal constituant le sujet de notre thèse vise à améliorer l’estimation des paramètres de localisation dans un environnement résidentiel confiné. Les méthodes proposées dans ce sens, ciblent à réduire l’impact des erreurs de distorsions causées par les quantificateurs associés au circuit d’acquisition compressée et quantifiée (AC&Q). Ces distorsions qui sont de deux types : le bruit de quantification et le bruit de surcharge, dégrade la reconstruction de la Réponse Impulsionnelle du Canal (RIC) et par conséquence dégrade la performance de l’estimation du temps d’arrivée (TOA). Le premier objectif, consiste à diminuer l’impact du bruit de surcharge sur la reconstruction de la RIC. De ce fait, nous avons masqué le bruit de surcharge en exploitant sa nature parcimonieuse, mais par la suite cela nous a conduis par le biais de la méthode « cancel then recover » à démontrer qu’il est possible d’éliminer carrément les mesures touchées pas ce bruit. Cette astuce est faisable si on prévoit à l’avance le nombre total des mesures déterminé par l’approche de l’AC afin de compenser l’effet des mesures éliminées. Cette approche a été vérifiée expérimentalement en utilisant une stratégie proposée dans une autre étude où le temps d’arrivée du premier trajet du canal est repéré par un seuil dynamique. Les résultats en termes de précision du TOA et en termes de localisation en 2D prouvent la performance de cette approche en présence du bruit de surcharge. Le deuxième objectif, consiste à améliorer la précision de l’algorithme ‘continuation à point fixe’ vis-à-vis de la précision et du temps d’exécution. L’amélioration de cet algorithme destiné pour le problème de reconstruction de la RIC nous permet d’augmenter la performance en estimation du TOA. Afin de garantir la structure parcimonieuse de la RIC, le modèle de reconstruction à résoudre est posé sous forme d’un problème de maximisation de la fonction de vraisemblance avec régularisation . Puisque la fonction de vraisemblance est calculée sur la base des différentes valeurs que peut prendre une mesure quantifiée, le bruit de quantification n’est donc pas figuré dans l’équation qui décrive le problème d’optimisation. Par conséquence le Bruit Gaussien (BG) ou thermique est séparé du bruit de quantification. D’un autre côté, les améliorations apportées à l’algorithme de reconstruction sont basées sur le contrôle séquentiel des paramètres de convergences ainsi que sur des techniques approuvées, capables de réduire le temps d’exécution. Etant donnée, que la résolution de ce problème nécessite la connaisse préalable de l’écart type du BG, nous avons donc proposée un estimateur consistant pour l’écart type à partir du BG quantifié. La qualité de cet estimateur a été évaluée en comparaisons avec d’autres méthodes proposée dans la littérature. La performance de l’algorithme que nous avons amélioré sur la précision du TOA estimé via la RIC reconstruite est approuvée face à d’autres méthodes en considérant le bruit de quantification et compte tenu éventuellement du bruit de surcharge. Une comparaison en termes de localisation par rapport à la position exacte de l’utilisateur mobile dans un environnement délimité en 2D a été effectuée en utilisant l’algorithme du maximum de vraisemblance à deux étapes. Les résultats sont encourageants et probants. Directeur de thèse : BELBACHIR Mohamed Faouzi

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
1820	02-09-607	Version numérique et papier	Bibliothèque USTOMB	Thèse de Doctorat	Exclu du prêt

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