icadac - Predit

GO2-09
Partenaires : Armines, Audi, Ifsttar (coordinateur), IOSB, Valeo
ICADAC
Date de début et durée : 28 mai 2009 pour 3,5 ans
Improved CAmera based Detection
under Adverse Conditions
Les pôles de compétitivité labellisateurs : Mov’eo, System@tic
Budget du projet : 3 575 K€
(France : 1 694 K€, Allemagne : 1 881 K€)
Montant de l’aide : 1 772 K€ (ANR : 628 K€, BWT : 1 144 K€)
RÉSUMÉ
De nombreux systèmes d’assistance à la conduite embarqués utilisent une caméra. Cependant, des
conditions météorologiques défavorables altèrent les images. Ainsi, une indication sur l’état de
fonctionnement du capteur et l'amélioration de la qualité d'image accroissent son domaine de
fonctionnement, mais permettent aussi la réalisation de nouvelles applications. Dans ICADAC, nous
nous sommes focalisés sur la détection et la caractérisation du brouillard et de la pluie.
PROBLÉMATIQUE
METHODOLOGIE
–
Les logiciels d’aide à la conduite traitent
pour l’essentiel un signal vidéo issu d’une
caméra
placée
dans
l’habitacle.
L’exploitation de ce signal est complexe et
suppose
une
image
exempte
de
dégradation. Dans la pratique, de
nombreux facteurs peuvent venir altérer la
qualité d’un signal produit par un capteur
optique embarqués à bord d’un véhicule.
dynamiquement (distance de visibilité ou
carte des zones masquées). Par ailleurs,
pour accroître la fiabilité et le domaine de
fonctionnement de la caméra dans des
conditions de visibilité dégradées le projet a
aussi produits des algorithmes de
restauration d’images.
Des comparaisons avec l’état de l’art ont
démontré la supériorité de toutes
réalisations du projet.
RÉSULTATS – AVANCÉES
ICADAC a permis des avancées majeures
dans divers domaines plaçant les résultats
obtenus systématiquement en tête de l’état
de l’art.
Ainsi le système de détection du brouillard
nocturne couvre un domaine d’usage plus
large que l’existant. Par ailleurs, c’est la
première fois qu’une caractérisation du
brouillard nocturne est obtenue.
Pouvoir détecter et quantifier ces
conditions dégradées de fonctionnement
en s’appuyant uniquement sur les signaux
issus de ces mêmes capteurs est un enjeu
fort pour les aides à la conduite.
Dans le projet, on s’est focalisé sur deux
causes essentielles de perturbation de
l’image vidéo : la pluie et le brouillard. De
nouveaux systèmes d’aides à la conduite
ont été également considérés tels que
l’automatisation des feux antibrouillard,
l’adaptation automatique de l’intensité de
ces feux ou l’affichage « tête haute » d’une
image restaurée.
Des algorithmes de traitement d'image
s’appuyant sur des modèles physiques des
phénomènes à détecter ont été développés
permettant ainsi de détecter et de quantifier
la présence du brouillard diurne, du
brouillard nocturne, de la pluie sur le parebrise et de la route mouillée. Ensuite, le
domaine de fonctionnement courant du
capteur
a
pu
être
déterminé
La détection des gouttes défocalisées a
aussi fortement progressée. En détection
de route mouillée et projection d’eau les
résultats obtenus présentent un gain par
rapport à la littérature.
En restauration d’images les progrès sont
aussi très significatifs.
Des versions de tests ont été embarquées
et ont permis d’évaluer l’usage de ces
systèmes.
DÉBOUCHÉS
PERSPECTIVES
–
En condition de visibilité dégradée,
l’intégration d’images restaurées en amont
d’un système d’assistance à la conduite
permettra d’accroître ses performances
(portée, taux de détection). Les tests
effectués en affichage « tête haute »
d’images restaurées indiquent aussi des
gains importants pour le conducteur.
Par ailleurs, Le projet ouvre la voie à la
réalisation de nouvelles applications telles
que la gestion et le contrôle automatisés
des feux antibrouillard. Estimer la
perception qu’a un conducteur de la scène
à partir d’une caméra permettrait aussi la
réalisation
d’applications
directement
destinées à ce dernier telles que
l’information sur l’adéquation de sa
conduite par rapport à sa distance de
visibilité.
Pour compléter les réalisations d’ICADAC,
d’autres
conditions
affectant
le
fonctionnement des capteurs optiques sont
à investiguer. C’est le cas de la neige, de
l’éblouissement, de la buée et de la glace
sur le pare-brise, par exemple.