Détection Et Classification Des Obstacles Dynamiques
Résumé: Les techniques de suivi et d’analyse d’images sont de mieux en mieux maitrisées et leur utilisation est de plus en plus répandue. La vidéosurveillance est utilisée comme un des moyens les plus incontournables pour la sécurité et la surveillance de territoire, des biens ou des personnes. Malheureusement des développements techniques et scientifiques sont encore nécessaires afin de maitriser le traitement afin d’en extraire les informations utiles. Pour cela, il faudra surmonter plusieurs contraintes. L’objectif de notre travail est de détecter et suivre multiples objets en mouvement dans une scène filmée par caméra couleur fixe. Un algorithme de soustraction de fond est utilisé pour gérer une détection des véhicules et des personnes en mouvement. Ensuite, un algorithme de suivi de ce mouvement est assuré par le filtre de Kalman. Grâce à l'établissement d'un modèle de mouvement par filtre de Kalman avec les caractéristiques centre de masse et la zone d'objets en mouvement dans une seule scène, et c’est grâce a toutes ces informations qu’on peut avoir la dynamique des objets à surveiller ou bien des obstacles a éviter. Les résultats montrent que l’algorithme proposé est efficace dans le suivi des objets mobiles multiples même dans des situations confuses.
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