Etude du traitement de données imparfaites pour le suivi multi-objets : application aux situations routières

Nous proposons dans ce memoire une methode pour traiter et prendre en compte des donnees imparfaites dans le but de suivre des objets dynamiques. Nous avons considere dans ce travail que les donnees provenant des capteurs sont imparfaites et nous avons cherche d'une part a developper des algorithmes qui prennent en compte ces imperfections et d'autre part a caracteriser la qualite des resultats obtenus. L'etude des differentes modelisations dans la litterature pour representer l'imprecision et l'incertitude nous ont amene a proposer une modelisation de mesures floues construites a partir de l'espace des mesures et non plus a partir de la mesure seule. A l'aide de cette modelisation, nous avons realise un estimateur-predicteur flou servant a la detection multi-objets. L'aspect dynamique des objets est obtenu a l'aide d'un predicteur lineaire utilisant des variables d'etats floues. Afin de passer de la detection d'objets au suivi multi-objets, nous avons developpe un algorithme d'association base sur la theorie des croyances et ayant les proprietes d'associativite et de commutativite. Nous avons propose une approche pour la generation des jeux de masses initiaux adaptee au cas du suivi, puis une generalisa¬tion de la combinaison de Dempster et enfin une methode basee sur un algorithme d'af-fectation optimale pour lever les conflits. Nous sommes egalement en mesure de quan-tifier la confiance que nous avons sur le resultat du suivi. Nous montrons ensuite que cet algorithme permet une gestion simple et automatique des apparitions, des disparitions et de la propagation des objets dans un suivi multi-objets. Une etude sur l'extension de l'algorithme d'association a la fusion multi-capteurs est proposee dans un contexte plus general. Finalement, notre approche est validee par deux applications concretes utilisant des donnees reelles fournies par un telemetre laser a balayage. La premiere application presente le suivi de vehicules routiers et la seconde le suivi d'etres humains.