Please use this identifier to cite or link to this item: http://archives.univ-biskra.dz/handle/123456789/11128
Title: Localisation Indoor Par Vision Artificielle
Authors: AMMARI, Abd El Hafid
Issue Date: 23-Jun-2018
Abstract: La démocratisation des terminaux mobiles telle que les téléphones cellulaires, les tablettes et les PC a rendu possible le déploiement de la réalité augmentée dans des environnements en extérieur à grande échelle. Cependant, afin de mettre en oeuvre de tels systèmes, différentes problématiques doivent êtres traitées. Parmi elle, la localisation représente l’une des plus importantes. En effet, l’estimation de la position et de l’orientation (appelée pose) du point de vue (de la caméra ou de l’utilisateur) permet de recaler les objets virtuels sur les parties observées de la scène réelle. Dans nos travaux, nous présentons un système de localisation original destiné à des environnements à grande échelle qui utilise une approche basée vision sans marqueur pour l’estimation de la position de la personne de la caméra en indoor. Cette approche se base sur des points caractéristiques naturels extraits des images. Etant donné que ce type d’approche est sensible aux variations de luminosité, aux occultations et aux mouvements brusques de la caméra, qui sont susceptibles de survenir dans l’environnement intérieur, nous utilisons deux autres types de capteurs afin d’assister le processus de vision. Dans nos travaux, nous voulons démontrer la faisabilité d’un schéma de suppléance dans des environnements intérieurs indoor à large échelle en milieux incontrôlés. Le but est de fournir un système de détection et localisation indoor basé uniquement sur des algorithmes de traitement d’image permettant également de nous avertir en cas d’une distance limite d’une porte où autre objet à télésurveiller et déclencher une alarme. Le système de localisation vise à être autonome et adaptable aux différentes situations rencontrées.
URI: http://archives.univ-biskra.dz/handle/123456789/11128
Appears in Collections:Faculté des Sciences et de la technologie (FST)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Localisation_Indoor_Par_Vision_Artificielle.pdf6,59 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.