Classification automatique de véhicules à partir d'un capteur stéréo-fisheye
Identifieur interne : 000226 ( Hal/Checkpoint ); précédent : 000225; suivant : 000227Classification automatique de véhicules à partir d'un capteur stéréo-fisheye
Auteurs : Damien Eynard [France] ; Fengchun Dong [France] ; Pascal Vasseur [France] ; Christèle Lecomte [France]Source :
Descripteurs français
- mix :
Abstract
Nous présentons dans ce papier un capteur de stéréovision à base de caméras fisheyes coaxiales, capables d'observer jusqu'à 2x3 voies de circulation et destiné à des applications autoroutières. En s'appuyant sur une modélisation sphérique des vues fisheyes, nous proposons une approche d'estimation de carte de disparité directe sans dépliage suivie d'une reconstruction 3D. La méthode proposée est entièrement basée sur l'interprétation des données de disparité / 3D. Le système élaboré permet d'acquérir, reconstruire et classifier automatiquement des véhicules dont les 2 Roues Motorisés (2RM). Les résultats expérimentaux montrent l'efficacité de la méthode, testée jusqu'à 133km/h sur voie rapide.
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Hal:hal-00835712Le document en format XML
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En s'appuyant sur une modélisation sphérique des vues fisheyes, nous proposons une approche d'estimation de carte de disparité directe sans dépliage suivie d'une reconstruction 3D. La méthode proposée est entièrement basée sur l'interprétation des données de disparité / 3D. Le système élaboré permet d'acquérir, reconstruire et classifier automatiquement des véhicules dont les 2 Roues Motorisés (2RM). Les résultats expérimentaux montrent l'efficacité de la méthode, testée jusqu'à 133km/h sur voie rapide.</abstract></profileDesc></hal></record>Pour manipuler ce document sous Unix (Dilib)
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Ou
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|flux= Hal
|étape= Checkpoint
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|texte= Classification automatique de véhicules à partir d'un capteur stéréo-fisheye
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