Download or read book Systeme de Vision Embarque Pour la Detection D Obstacles Routiers written by and published by Ed. Techniques Ingénieur. This book was released on with total page 9 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book Syst me de vision embarqu pour la d tection d obstacles routiers written by Lucas and published by . This book was released on with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book Syst me embarqu multi capteurs pour la d tection d obstacles routiers written by Antonio Domingues and published by . This book was released on 2004 with total page 390 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Ces travaux ont été effectués en collaboration avec la société MBDA et l'équipementier FAURECIA pour l'étude de nouvelles générations d'airbags. Positionné à l'avant d'un véhicule porteur, ce système permet d'évaluer la sévérité et les conditions cinématiques d'une collision inévitable. Le mémoire débute par un état de l'art sur les applications routières des systèmes de vision embarqués et le choix d'une solution multicapteurs. La deuxième et la troisième partie sont consacrées aux traitements des données images et télémétriques, et à la reconnaissance des obstacles les plus courants. La chaîne complète de traitement a été développée et intégrée dans une carte électronique. Les essais du véhicule test ont validé la solution proposée mais ont aussi établi ses limites lors de conditions de trafic et d'éclairage dégradées. Il convient donc d'adapter les paramètres de traitement en permanence pour garantir la robustesse de la détection des obstacles. Jusqu'à présent, la qualité des traitements était évaluée séparément pour chaque opérateur et le réglage proposé restait très empirique. Un réglage global de la chaîne de traitement est proposé dans la dernière partie. Il s'appuie sur une approche expérimentale, peu connue en vision, pour déduire un réglage initial après une évaluation de la qualité des traitements. Pour chaque image testée, un réglage itératif par la méthode du simplexe maximise le taux de recouvrement des contours pertinents dans un rectangle englobant. Ces résultats constituent une base d'apprentissage pour un perceptron multicouches dont la couche d'entrée est basée sur l'histogramme d'homogénéité de l'image des gradients. Ce réseau calcule ensuite de nouveaux paramètres proches des valeurs optimales du simplexe, rendant possible un réglage temps réel de la chaîne de traitement sur des circuits électroniques spécialisés.
Download or read book Image Analysis written by Heikki Kalviainen and published by Springer Science & Business Media. This book was released on 2005-06-16 with total page 1289 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: This book constitutes the refereed proceedings of the 14th Scandinavian Conference on Image Analysis, SCIA 2005, held in Joensuu, Finland in June 2005. The 124 papers presented together with 6 invited papers were carefully reviewed and selected from 236 submissions. The papers are organized in topical sections on image segmentation and understanding, color image processing, applications, theory, medical image processing, image compression, digitalization of cultural heritage, computer vision, machine vision, and pattern recognition.
Download or read book Tableaux anciens des divers coles dont XVIIIe fran ais written by and published by . This book was released on 1846 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book Image Analysis written by and published by . This book was released on 2005 with total page 1342 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book Conception et r alisation d un dispositif de prise de vue st r oscopique lin aire written by Jean-Luc Bruyelle and published by . This book was released on 1994 with total page 188 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Ce travail, mené dans le cadre du programme eureka prometheus avec l'aide des constructeurs automobiles p.s.a. Et renault, vise a detecter automatiquement les obstacles qui se presentent sur la chaussee devant un vehicule, les localiser et determiner leur nature, afin d'ameliorer la securite routiere. L'objectif est de realiser un detecteur embarque sur une voiture de tourisme, base sur la vision artificielle passive, fonctionnant en temps reel avec les moyens technologiques existants. Ces exigences ont conduit a l'introduction d'un dispositif de prise de vue stereoscopique utilisant des cameras lineaires. Par rapport aux cameras matricielles classiques, ces capteurs ne comportant qu'une ligne de photocapteurs reduisent de beaucoup la quantite d'information a traiter, tout en offrant une resolution horizontale bien meilleure, ce qui les rend particulierement bien adaptees a l'application envisagee. Les caracteristiques particulieres de ce capteur stereoscopique lineaire ont necessite la mise en uvre d'une procedure de calibrage originale, destinee notamment a assurer que les champs de vision des deux cameras lineaires sont confondus. Des methodes de traitement d'images specifiques a la stereovision lineaire, notamment un algorithme de mise en correspondance, ont egalement ete developpees. Les resultats presentes, obtenus dans les conditions reelles d'utilisation, montrent une tres grande rapidite et une bonne robustesse de la detection d'obstacle, bien que quelques erreurs apparaissent encore parfois dans les cas les plus complexes. Une procedure d'analyse de la coherence spatio-temporelle, destinee a eliminer ces erreurs, est en cours de developpement et sera presentee dans une autre these qui fait suite a celle-ci.
Download or read book D tection d obstacles pour conduite assist e par vision st r o written by Georges Gyory and published by . This book was released on 2003 with total page 121 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: For a multisensor car with data fusion the stereo vision must deliver independent data from the other sensors. We tested two groups of methods to do that, one predicting the dense disparity maps to save CPU time and the other eliminating road surface points and looking for obstacles in the contour points left. To predict the disparity maps we need the position of the expansion center and the expansion coefficient, the latter depending on speed. We tested uniform and depth-dependent expansion, depth being estimated from the disparity values. Parameter estimations were made comparing several estimated disparity maps' values. The prediction methods can extend the considered disparity values' range without loss of image size and can follow correct matches over time. On the other hand, they don't follow the objects' own movement and in lack of everywhere dense contrast points in road situations the estimations cannot be corrected. Road surface elimination needs matching several road surface points. Supposing some are on an arc of circle more or less tangent to the car, we apply a Hough transform to find them. On planar road the matching parameters vary dependently with the car's pitch movement and we exploit that to use just one road point matched. On the contour points left we look for quasi-vertical scending sequences with quasi-constant disparity values close to that of the road surface at the beginning of the sequence. This gives a very fast algorithm yielding positions and confidence values (length of the ascending sequence) of obstacle contours.
Download or read book Vision multi cam ras pour la d tection d obstacles sur un robot de service written by Mario Alberto Ibarra Manzano and published by . This book was released on 2011 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'une des tâches les plus importantes en robotique mobile est la détection d'obstacles pendant les déplacements du robot. Pour résoudre cette tâche, de nombreuses approches ont été proposées; cependant les propositions applicables dans un milieu structuré, dynamique et fortement encombré du fait de la présence humaine, sont limitées. Dans ce cadre, nous présentons dans ces travaux un système visuel reprogrammable dédié à la détection d'obstacles. Le système est composé de plusieurs micro-caméras disposées autour du robot mobile et d'un système reprogrammable. Le nombre de micro-caméras est grand (4 dans la version courante, 8 dans la version finale) et la performance en temps réel requis dans ce contexte, ne peut pas être satisfaite par un processeur standard. Cela rend obligatoire la conception et la mise en oeuvre d'une architecture dédiée pour le traitement des images. Le parallélisme fourni par les FPGAs permet de répondre aux contraintes de performance et de minimiser l'énergie et le coût unitaire du système. L'objectif est de construire et mettre à jour une grille d'occupation robot-centrée lors de la navigation du robot. Cette opération doit être exécutée à 30Hz, afin de réduire la latence entre l'acquisition des images et la détection des obstacles. La détection des zones du sol occupées est faite par l'algorithme de classification AdaBoost en utilisant un vecteur d'attributs. Les attributs utilisés sont la couleur et la texture. Pour la couleur, nous utilisons l'espace de couleur CIE-Lab, car cela permet d'avoir une plus grande immunité au changement de l'éclairage. Les attributs de texture sont obtenues par une méthode adaptée de la technique des histogrammes de sommes et différences. Cette adaptation réduit considérablement les ressources nécessaires pour calculer les attributs de texture, tout en fournissant un modèle riche de chacun des objets présents dans une scène acquise par une des micro-caméras. Chaque pixel dans l'image est classifié pour savoir s'il appartient ou pas au sol, en fonction de ces attributs couleur-texture. Une fois le pixel classé, il est projeté sur le plan du sol pour enrichir la grille d'occupation courante de l'environnement. Plusieurs paramètres de notre approche ont été sélectionnés afin de développer un système avec le meilleur compromis entre les performances et les ressources consommées. Les graphiques de performances de la classification ainsi que les ressources consommées par les architectures implantées sont présentés. Les architectures ont été développées en VHDL avec les outils Altera; des comparaisons sont présentées avec une approche fondée sur des outils de synthèse haut-niveau (Gaut, labview...). Finalement ces architectures ont été portées et évaluées sur un kit Stratix3 connecté à 4 caméras et embarqué sur un robot mobile.
Download or read book Estimation du contexte par vision embarqu e et sch mas de commande pour l automobile written by Moez Ammar and published by . This book was released on 2012 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Les systèmes dotés d'autonomie doivent continument évaluer leur environnement, via des capteurs embarqués, afin de prendre des décisions pertinentes au regard de leur mission, mais aussi de l'endosystème et de l'exosystème. Dans le cas de véhicules dits 'intelligents', l'attention quant au contexte environnant se porte principalement d'une part sur des objets parfaitement normalisés, comme la signalisation routière verticale ou horizontale, et d'autre part sur des objets difficilement modélisables de par leur nombre et leur variété (piétons, cyclistes, autres véhicules, animaux, ballons, obstacles quelconques sur la chaussée, etc...). La décision a contrario offre un cadre formel, adapté à ce problème de détection d'objets variables, car modélisant le bruit plutôt qu'énumérant les objets à détecter. La contribution principale de cette thèse est d'adapter des mesures probabilistes de type NFA (Nombre de Fausses Alarmes) au problème de la détection d'objets soit ayant un mouvement propre, soit saillants par rapport au plan de la route. Un point fort des algorithmes développés est qu'ils s'affranchissent de tout seuil de détection. Une première mesure NFA permet d'identifier le sous-domaine de l'image (pixels non nécessairement connexes) dont les valeurs de niveau de gris sont les plus étonnantes, sous hypothèse de bruit gaussien (modèle naïf). Une seconde mesure NFA permet ensuite d'identifier le sous-ensemble des fenêtres de significativité maximale, sous hypothèse de loi binômiale (modèle naïf). Nous montrons que ces mesures NFA peuvent également servir de critères d'optimisation de paramètres, qu'il s'agisse du mouvement 6D de la caméra embarquée, ou d'un seuil de binarisation sur les niveaux de gris. Enfin, nous montrons que les algorithmes proposés sont génériques au sens où ils s'appliquent à différents types d'images en entrée, radiométriques ou de disparité.A l'opposé de l'approche a contrario, les modèles markoviens permettent d'injecter des connaissances a priori sur les objets recherchés. Nous les exploitons dans le cas de la classification de marquages routiers.A partir de l'estimation du contexte (signalisation, détection d'objets 'inconnus'), la partie commande comporte premièrement une spécification des trajectoires possibles et deuxièmement des lois en boucle fermée assurant le suivi de la trajectoire sélectionnée. Les diverses trajectoires possibles sont regroupées en un faisceau, soit un ensemble de fonctions du temps où divers paramètres permettent de régler les invariants géométriques locaux (pente, courbure). Ces paramètres seront globalement fonction du contexte extérieur au véhicule (présence de vulnérables, d'obstacles fixes, de limitations de vitesse, etc.) et permettent de déterminer l'élément du faisceau choisi. Le suivi de la trajectoire choisie s'effectue alors en utilisant des techniques de type platitude différentielle, qui s'avèrent particulièrement bien adaptées aux problèmes de suivi de trajectoire. Un système différentiellement plat est en effet entièrement paramétré par ses sorties plates et leurs dérivées. Une autre propriété caractéristique de ce type de systèmes est d'être linéarisable de manière exacte (et donc globale) par bouclage dynamique endogène et transformation de coordonnées. Le suivi stabilisant est alors trivialement obtenu sur le système linéarisé.
Download or read book VISION AUTOMATIQUE APPLIQUEE A LA DETECTION D OBSTACLES DANS UN ENVIRONNEMENT ROUTIER written by AIME.. MEYGRET and published by . This book was released on 1990 with total page 203 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: DANS LE CADRE DES RECHERCHES DU PROJET EUREKA PROMETHEUS NOUS NOUS INTERESSONS A LA DETECTION D'OBSTACLES EN ENVIRONNEMENT ROUTIER AU MOYEN DE DIFFERENTES TECHNIQUES DE VISION. DANS LA PREMIERE PARTIE DE CETTE THESE NOUS ETUDIONS LA STEREOVISION PASSIVE AFIN DE PRODUIRE UNE REPRESENTATION TRIDIMENSIONNELLE DE L'ENVIRONNEMENT. NOUS PRESENTONS UN ALGORITHME ORIGINAL DE MISE EN CORRESPONDANCE DE POINTS DE CHAINES DE CONTOURS, BASE SUR UNE APPROCHE MULTI-RESOLUTION. DES HYPOTHESES D'OBSTACLES SONT ENSUITE GENEREES PAR UN PROCESSUS DE RECONNAISSANCE BASE SUR UNE COOPERATION ENTRE UNE EMISSION D'HYPOTHESES 2D (TRAITEMENT MONOCULAIRE BASE SUR LES GROUPEMENTS PERCEPTUELS) ET UNE VALIDATION 3D (UTILISANT LES RESULTATS DE L'ALGORITHME DE STEREOVISION). DANS LA DEUXIEME PARTIE DE CETTE THESE NOUS NOUS INTERESSONS A L'ANALYSE DU MOUVEMENT DANS UNE SEQUENCE D'IMAGES. UNE ADAPTATION DE L'ALGORITHME DE MISE EN CORRESPONDANCE DEVELOPPE DANS LA PREMIERE PARTIE, PERMET DE DETECTER LE FLOT OPTIQUE (PROJECTION DANS LE PLAN IMAGE DES VECTEURS VITESSES REELLES) PAR MISE EN CORRESPONDANCE D'IMAGES PRISES A DES INSTANTS DIFFERENTS. UNE SEGMENTATION DES DONNEES STEREO PERMET DE DETECTER DES OBJETS (AU SENS LARGE DU TERME) QUI SONT CLASSES RIGIDE OU DEFORMABLE A PARTIR D'UNE SEGMENTATION DU FLOT OPTIQUE. DANS CHAQUE PARTIE NOUS PRESENTONS ET ANALYSONS DES RESULTATS EXPERIMENTAUX SUR DES DONNEES REELLES
Download or read book Mise en correspondance st r oscopique par approches variationnelles convexes written by Wided Souid-Miled and published by . This book was released on 2007 with total page 184 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Cette thèse porte sur la mise en correspondance stéréoscopique dense ainsi que sur son application à la détection des obstacles routiers à partir d'un système de vision stéréoscopique embarqué à bord d'un véhicule. La mise en correspondance est une étape cruciale dans la reconstruction de la structure tridimensionnelle de la scène observée. Elle consiste à retrouver les pixels homologues dans deux images de la même scène, prises de deux points de vue différents, et se ramène à un problème d'estimation d'un champ de disparité. Le problème d'estimation de la disparité, formulé comme un problème inverse mal posé, a été appréhendé, dans le cadre d'une approche ensembliste, en minimisant une fonction objectif convexe sur l'intersection d'ensembles convexes. Ces ensembles sont associés à des contraintes convexes modélisant des informations a priori tenant compte des propriétés du champ à estimer et des données observées. Dans ce travail, nous avons mis l'accent sur une estimation d'un champ de disparité lisse et homogène, tout en respectant les discontinuités présentes dans la scène. Pour cela, nous avons considéré différentes contraintes de régularisation satisfaisant cette propriété. Ces contraintes sont définies dans le domaine spatial ou exprimées à partir des coefficients en ondelettes de l'image. Pour résoudre le problème d'optimisation sous contraintes considéré, nous avons mis en place un algorithme efficace itératif par bloc, utilisant des développements récents d'analyse convexe et mettant en oeuvre des projections sous-différentielles sur des ensembles convexes. Cet algorithme offre une grande flexibilité quant à l'incorporation de contraintes multiples et peut être efficacement implanté sur une architecture à processeurs parallèles. La plupart des méthodes de mise en correspondance reposent sur l'hypothèse de conservation de la luminance qui établit que les projections d'un même point de la scène ont la même intensité dans les deux images stéréoscopiques. Cependant, cette hypothèse physique n'est pas toujours vérifiée en pratique, notamment en présence de zones d'ombres ou de surfaces non lambertiennes. Notre approche pour aborder ce problème consiste à modéliser les variations spatiales de luminosité de la scène, en considérant un modèle d'illumination multiplicatif variant spatialement. Elle permet de mesurer les changements d'illumination et obtenir ainsi une estimation de la disparité très robuste vis-à-vis de ces changements. Des résultats sur des images synthétiques et réelles ont permis de valider la méthode proposée.Dans l'objectif d'aider la navigation autonome dans un environnement routier des systèmes de transport intelligents, nous avons proposé une méthode de détection d'obstacles par stéréovision, en exploitant notre approche d'estimation de la disparité et en s'appuyant sur un critère approprié d'orientation de surface
Download or read book SYSTEME DE VISION STEREOSCOPIQUE A BASE DE RETINES ELECTRONIQUES VLSI CMOS written by BOGDAN.. ARION and published by . This book was released on 1996 with total page 193 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: LA VISION ARTIFICIELLE 3D EST UN ATOUT MAJEUR POUR LA VOITURE DE DEMAIN. POUR LES FUTURS VEHICULES INTELLIGENTS EVOLUANT DANS UN ENVIRONNEMENT COMPLEXE ET FORTEMENT DYNAMIQUE, LES SYSTEMES EMBARQUES TEMPS REEL POUR LA DETECTION D'OBSTACLES CONSTITUENT A L'HEURE ACTUELLE L'UN DES SUJETS LES PLUS CHAUDS DE LA RECHERCHE APPLIQUEE. CETTE THESE PROPOSE UNE SOLUTION COMPLETE DE TYPE STEREOVISION PASSIVE POUR CE PROBLEME, DE LA MISE AU POINT D'UN ALGORITHME DE STEREOVISION (BASE SUR LES TRAVAUX DU CHERCHEUR AMERICAIN DAVID MARR) ET JUSQU'A SON IMPLANTATION MATERIELLE SOUS LA FORME D'UN ENSEMBLE DE DEUX CIRCUITS INTEGRES ANALOGIQUES VLSI CMOS SPECIFIQUES. AU NIVEAU ALGORITHMIQUE, IL S'AGIT D'UNE APPROCHE DE TYPE MISE EN CORRESPONDANCE DE PRIMITIVES STEREOSCOPIQUES BASEES SUR L'EXTRACTION D'EXTREMA LOCAUX (MIN ET MAX) APRES UN FILTRAGE SPATIO-TEMPOREL (LAPLACIEN DE GAUSS) DES IMAGES ACQUISES. L'ADAPTATION DE CE FILTRE A LA DISPARITE MAXIMALE RECHERCHEE PERMET EN OUTRE LA LOCALITE DES TRAITEMENTS D'APPARIEMENT. CET ALGORITHME, VALIDE TOUT D'ABORD PAR DE NOMBREUSES SIMULATIONS SUR DES SEQUENCES D'IMAGES REELLES PRISES SUR L'AUTOROUTE, A ETE ENSUITE INTEGRE SOUS LA FORME D'UN SYSTEME MONOLITHIQUE ANALOGIQUE VLSI CMOS DE TYPE RETINE ELECTRONIQUE, DE DIMENSIONS 8MMX3MM DANS UNE TECHNOLOGIE CMOS DOUBLE POLY MIETEC 2,4UM SOUS CADENCE. CETTE SOLUTION CELLULAIRE, ALLIANT ACQUISITION ET TRAITEMENT D'IMAGES SUR UN MEME SUPPORT EST LA MIEUX ADAPTEE EN TERME DE VITESSE, TOUT EN RESPECTANT LES CONTRAINTES IMPOSEES PAR L'APPLICATION: ROBUSTESSE, FAIBLE CONSOMMATION, BAS PRIX, ETC UN DEMONSTRATEUR PORTABLE BASE SUR DEUX RETINES DE 128 PIXELS MUNIES DE L'OPTIQUE NECESSAIRE, RELIE A UNE CARTE-GENERATEUR DE VECTEURS DE TEST, A ETE MIS AU POINT ET LES RESULTATS EXPERIMENTAUX OBTENUS PROUVENT LA VALIDITE ET LA FAISABILITE DU CONCEPT. LA CADENCE DE 400 IMAGES/SECONDE OBSERVEE POUR DES FORMATS EQUIVALENTS 256X256 PIXELS EST L'UNE DES PLUS ELEVEES DU MONDE A L'HEURE ACTUELLE. CETTE REALISATION A FAIT L'OBJET D'UN BREVET DE LA PART DE NOTRE PARTENAIRE INDUSTRIEL, LE GROUPE PSA PEUGEOT CITROEN ET DU CNRS
Download or read book D tection G n rique Robuste et Rapide d Obstacles Routiers par St r ovision Embarqu e written by Raphaël Labayrade and published by . This book was released on 2004 with total page 164 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book Gestion de la confiance dans un syst me de fusion multisensorielle written by and published by . This book was released on 2009 with total page 165 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Cette étude est une contribution aux systèmes d'aide à la conduite automobile en mettant principalement l'accent sur la détection des obstacles routiers. A partir de traitements des données fournies par un ou plusieurs capteurs embarqués sur un véhicule routier, on cherche à détecter, identifier et suivre les obstacles mobiles ce qui permettra d'envisager ensuite une assistance adaptée à la situation. Pour un tel système de fusion de données, la fiabilité des résultats de détection et de reconnaissance est très importante, c'est pourquoi nous proposons une méthode de gestion de la confiance à différentes étapes du processus : détection, reconnaissance et suivi. Lors du suivi temporel, nous proposons une technique de mise à jour de la confiance dans la détection et la reconnaissance à l'aide de fonctions de croyance. La détection de piétons qui est le coeur du projet LOVe (Logiciel d'Observation des Vulnérables) représente un cas particulier de cet étude pour laquelle un système embarqué temps réel à été développé pour détecter, identifier et suivre les piétons. Le système est intégré dans CARMEN, la plateforme du laboratoire HEUDIASYC.
Download or read book A Real time Obstacle Detection Vision System for Autonomous High Speed Robots written by Scott A. Wilson and published by . This book was released on 2006 with total page 162 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: This paper describes a real-time obstacle detection system for automobile-class robots using 3D point clouds generated from a commercial stereo camera pair. This approach is geared towards autonomous vehicle navigation for unstructured prescribed outdoor environments (e.g., off-road) as defined by the DARPA Grand Challenge, but will also work on structured environments (i.e., roads). The obstacle detection algorithms use various slope and elevation calculations to determine the presence of a non-passable area. Unlike many previous systems that assume that the path is a flat surface, this system also performs well on non-flat surfaces, which is a requirement for off-road conditions. Calculations are done in relative space using a grid system to map out traversable and nontraversable grid coordinates. Algorithms are developed to filter out erroneous points and extract features from the 3D point cloud for object classification for areas of limited texture. The overall system has been tested at speeds up to 30mph (14m/s) on the University of Louisiana's CajunBot II (Jeep Wrangler) robot.
Download or read book Perception de l environnement par st r ovision written by Yassine Ruichek and published by . This book was released on 2005 with total page 64 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Depuis quelques années, la vision artificielle a fait des progrès considérables. Le plus remarquable d'entre eux est la possibilité de percevoir la profondeur des objets d'une scène à partir d'images vidéo. Une des approches les plus utilisées dans ce domaine est la vision stéréoscopique. Le système stéréoscopique le plus courant et le plus simple n'utilise que deux images prises sous des angles de vue différents. Il s'agit de la stéréovision binoculaire. Comme chez l'homme, la perception de la profondeur par stéréovision binoculaire est principalement assurée par l'exploitation du décalage existant entre les deux images. Ce décalage, appelé disparité stéréoscopique, ne peut être évalué qu'en établissant des correspondances entre les deux images. Dans cette thèse, l'analyse des scènes est basée sur l'utilisation de caméras linéaires qui permettent de réduire la quantité d'informations à traiter, tout en ayant une résolution bien supérieure à celle des caméras matricielles. Nous présentons les travaux que nous avons développés pour faire face au problème de mise en correspondance d'images stéréoscopiques. Les méthodes proposées combinent plusieurs contraintes locales et globales en utilisant différentes techniques: réseaux de neurones de Hopfield, algorithmes génétiques, recherche hiérarchique, stratégie de vote. Ces travaux, qui ont été effectués au Laboratoire d'Automatique Génie Informatique et Signal (LAGIS) de l'USTL et au laboratoire Systèmes et Transports (SeT) de l'Université de Technologie de Belfort-Montéliard, ont été appliqués et évalués dans le cadre de l'amélioration de la sécurité dans les systèmes de transports terrestres, en particulier la détection d'obstacles à l'avant des véhicules routiers et des véhicules guidés.
