Mise en correspondance stéréoscopique pour les systèmes de transport intelligents - Oussama ZEGLAZI (Faculté des Sciences de Rabat, 2021)
La sécurité des usagers du trafic routier constitue la préoccupation centrale des Systèmes de Transport Intelligents (STI). A cet effet, la détection des obstacles/notamment celle des piétons, est un élément fondamental des STI. Bien que ce thème a été étudié depuis près de cinquante ans, une solution idéale à ce problème se fait toujours attendre. Les méthodes courantes utilisées pour la détection des piétons reposent sur l'utilisation du LIDAR/de la vision par ordinateur. Dans cette thèse, on opte pour la vision par ordinateur, notamment pour la vision stéréoscopique, qui fournit des moyens de réduction de l'espace de recherche des objets dans les scènes routières grâce à l'utilisation des informations de profondeur afin d'obtenir des estimations fiables de l'emplacement des piétons. Ainsi, il est essentiel de disposer d'une carte de disparité robuste afin de dégager des régions de recherche fiables.
stereo matching for intelligent transportation systems
Keywords: Mise en correspondance stéréoscopique; Systèmes de transport intelligents; Carte de Disparité; KITTI; Middlebury.; Science de l’Ingénieur