Localisation latérale d'un véhicule sur une route structurée par analyse de séquences d'images de rétrovision Vision artificielle Véhicules intelligents Sécurité active Rétrovision Véhicules -- Autolocalisation Chaussées, Modèles explicites Correspondance modèle-image Problème inverse 629.892 La perception de l 'environnement des véhicules par des systèmes de vision embarquée constitue une thématique privilégiée des grands programmes de recherche destinés à améliorer la sécurité routière. Dans la plupart des applications de la vision artificielle à la localisation des véhicules, les caméras sont installées à l'avant afin d'observer la zone située dans le champ de vision du conducteur. Nous proposons une approche par rétrovision dans laquelle l'adéquation images - modèle est abordée comme un problème inverse. Cette stratégie, qui permet de s'affranchir de la phase de segmentation des images, s'appuie sur une description par un modèle explicite de la chaussée visible dans les images. Nous décrivons la méthode itérative qui autorise la mise à jour du modèle de la chaussée entre les images successives de la séquence tout en estimant la position latérale du véhicule. Des simulations sur des images de synthèse d'un circuit autoroutier prouvent l'efficacité de la méthode proposée. Text Electronic Thesis or Dissertation FR application/pdf 1 : 3186963 https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/Th_Num/2002/50376-2002-305-306.pdf Yang Rong 2002-01-01 Automatique et informatique industrielle Université Lille1 - Sciences et Technologies thesis.degree.grantor_1 026404184 Doctorat non oui Postaire Jack-Gérard Université Lille1 - Sciences et Technologies PDF ASCII 3186963