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Titre: Guidage de véhicule par vision : Application à la détection des bords de routes

Domaine: Mathématiques informatique (MI)

Filière: Informatique

Option: INFORMATIQUE

Auteur: NOURINE Rachid

Soutenu (e) le: 13/02/2007

Sous la direction de: BELDJILALI Bouziane, Maître de Conférence, Université Oran

Co-directeur:ELARBI BOUDIHIR Mohammed, Professeur, l’Université Imam Muhammad Ben Saoud, Riyadh, Arabie Saoudite

Le président du jury : RAHMOUNI Mustapha Kamel, Professeur, Université Oran

Examinateur1: BENDIMERAD Fethi Tarik, Professeur, Université de Tlemcen,

Examinateur2: KHELFI Mohammed Faysal, Maître de Conférence, Université Oran

Résumé:

Le développement des "véhicules intelligents" est actuellement le centre de nombreuses recherches sur les systèmes de transport. Cet intérêt est justifié entre autres par le souci de mieux contrôler le véhicule et le comportement du conducteur considéré comme la cause de nombreux accidents. Pour cela, des systèmes d’aide à la conduite sont proposés, ayant pour objectif l’automatisation totale ou partielle de certaines tâches de la conduite. Parmi ces tâches, il y a le contrôle des déviations latérales du véhicule par rapport à l’axe de la route. Ce contrôle passe nécessairement par la détection des bords de route. Dans le cadre de cette thèse, deux approches de détection des bords de routes sont proposées, l’une destinée aux routes non marquées, l’autre traitant les routes où les voies sont délimitées par des marquages sur la chaussée. Pour le premier type, nous considérons les bords d’une route comme une frontière entre la surface de la route et les zones hors route. Ainsi, plutôt que de classifier les pixels de l’image suivant les différentes régions, on propose de discriminer les pixels suivant leur appartenance, soit aux régions, soit aux frontières de ces régions. Pour cela nous utilisons la théorie des sous-ensembles en proposant une fonction d’appartenance établie sur l’histogramme des niveaux de gris de l’image. La méthode est performante lorsque, la surface de la route et les zones hors routes, sont homogènes. Par contre, elle pose des problèmes pour les routes à très faible contraste au niveau des bords. Pour le deuxième type de route, la stratégie proposée consiste à exploiter la différence de contraste entre les marquages de la route et la surface goudronnée de celle-ci. De là est venue l’idée d’exploiter la puissance de la transformée de Radon à extraire les éléments linéaires même en présence de bruit. Dans notre cas cette transformée est utilisée pour extraire des segments de droites, tangents aux marquages, délimitant les bords des voies. Nous supposons que la route est de faible courbure et que ses bords sont localement parallèles. Les résultats obtenus avec cette méthode sont très performants même en présence d’ombre ou par mauvais temps. Néanmoins, elle échoue s’il y a occlusion ou effacement de ces marquages de la chaussée. En terme de temps calcul, nous estimons que l’utilisation d’une machine parallèle permettra d’assurer un traitement temps réel.


Mots clefs: Système de transport intelligent; Guidage de véhicule par vision; Traitement d’images; Détection des bords de route.