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Showing 3 out of a total of 3 results for community: Traitement du Signal. (0.005 seconds)
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(GRETSI, Saint Martin d'Hères, France, 1999)Cet article traite de l'utilisation d'algorithmes de vision artificielle et de techniques de réalité augmentée dans le but d'améliorer les fonctionnalités des postes de téléopération déjà utilisés à EDF. Au cours d'une opération de maintenance sur site, la connaissance exacte de la géométrie de l'environnement distant sur lequel le robot intervient est cruciale puisque ce modèle constitue le seul monde connu sur lequel s'appuyent les assistances proposées par le système informatique. Le système décrit ici combine des outils d'analyse d'images et de réalité augmentée au sein d'un environnement interactif contrôlé par un opérateur humain. L'utilisation d'un algorithme de recalage automatique permet à l'opérateur de spécifier interactivement un modèle géométrique et sémantique du site distant en s'appuyant sur les images du site retournées par des caméras embarquées. Cet algorithme permet en outre au système informatique de maintenir à jour le modèle global de l'environnement lors de changements de configuration ou de point de vue mal estimés. L'approche retenue, qui sera détaillée dans ce papier, opère sur des objets paramétriques à surface courbe....
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Untitled (GRETSI, Saint Martin d'Hères, France, 1999)
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(GRETSI, Saint Martin d'Hères, France, 1997)Dans cet article, on propose une nouvelle stratégie pour aborder le problème de l'analyse du mouvement dans les séquences d'images. L'originalité de l'approche consiste à considérer une séquence d'images non pas comme une succession d'images 2D mais comme un flux de données à trois dimensions (x,y,t). En appliquant cette stratégie au problème de la détection de mouvement dans des séquences d'images acquises avec une caméra fixe, on définit un modèle markovien spatio-temporel associé à une relaxation spatio-temporelle. Grâce à une modélisation fine des interactions dans le voisinage 3D pris en compte, on obtient des résultats intéressants pour détecter des objets dans des séquences d'images très bruitées ou des objets dont le déplacement est faible d'une image à l'autre. Pour améliorer les performances de l'algorithme lors de la détection d'objets peu texturés ou de mouvement sous-pixel, on peut également l'intégrer dans une structure multirésolution pour laquelle la hiérarchisation des données provient de filtrages passe-bas et de sous-échantillonnages dans chacune des trois dimensions x, y et t. Des résultats obtenus sur des séquences synthétiques et naturelles montrent l'intérêt de cette approche....
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