Reconstruction de marquages routiers à partir d

Reconstruction de marquages routiers à partir d'images terrestres, Roadmark reconstruction from stereo-images acquired by a ground-based mobile mapping system

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Sous la direction de Jean-Paul Rudant, Nicolas Paparoditis
Thèse soutenue le 01 avril 2008: Paris Est
Malgré les récentes avancées des Systèmes de Cartographie Mobile, la reconstruction automatique d’objets à partir des données acquises est encore un point crucial. Dans cette thèse, nous nous intéresserons en particulier à la reconstruction tridimensionnelle du marquage au sol à partir d’images acquises sur le réseau routier par une base stéréoscopique horizontale d’un système de cartographie mobile, dans un contexte urbain dense. Une nouvelle approche s’appuyant sur la connaissance de la géométrie 3D des marquages au sol est présentée, conduisant à une précision de reconstruction 3D centimétrique avec un faible niveau de généralisation. Deux objets de la signalisation routière horizontale sont étudiés : les passages piétons et les lignes blanches discontinues. La stratégie générale est composée de trois grandes étapes. La première d’entre elles permet d’obtenir des chaînes de contours 3D. Les contours sont extraits dans les images gauche et droite. Ensuite, un algorithme reposant sur une optimisation par programmation dynamique est mis en oeuvre pour apparier les points de contours des deux images. Un post-traitement permet un appariement sub-pixellique, et, les chaînes de contours 3D sont finalement obtenues par une triangulation photogrammétrique classique. La seconde étape fait intervenir les spécifications géométriques des marquages au sol pour réaliser un filtrage des chaînes de contours 3D. Elle permet de déterminer des candidats pour les objets du marquage au sol. La dernière étape peut être vue comme une validation permettant de rejeter ou d’accepter ces hypothèses. Les candidats retenus sont alors reconstruits finement. Pour chaque bande d’un passage piéton ou d’une ligne discontinue, le modèle est un quasi-parallélogramme. Une contrainte de planéité est imposée aux sommets de chaque bande, ce qui n’est pas le cas pour l’ensemble des bandes formant un marquage au sol particulier. La méthode est évaluée sur un ensemble de 150 paires d’images acquises en centre ville dans des conditions normales de trafic. Les résultats montrent la validité de notre stratégie en terme de robustesse, de complétude et de précision géométrique. La méthode est robuste et permet de gérer les occultations partielles ainsi que les marquages usés ou abîmés. Le taux de détection atteint 90% et la précision de reconstruction 3D est de l’ordre de 2 à 4 cm. Finalement, une application de la reconstruction des marquages au sol est présentée : le géoréférencement du système d’acquisition. La majorité des systèmes de cartographie mobile utilisent des capteurs de géoréférencement direct comme un couplage GPS/INS pour leur localisation. Cependant, en milieu urbain dense, les masques et les multi-trajets corrompent les mesures et conduisent à une précision d’environ 50 cm. Afin d’améliorer la qualité de localisation, nous cherchons à apparier les images terrestres avec des images aériennes calibrées de la même zone. Les marquages au sol sont alors utilisés comme objets d’appariement. La validité de la méthode est démontrée sur un exemple de passage piéton
-Photogrammétrie
-Vision par ordinateur
-Système de cartographie mobile
-Appariement de contours
-Reconstruction 3D
-Modélisation 3D
-Géoréférencement à partir des images
-Route
-Marquage au sol
-Passage piéton
-Lignes blanches discontinues
-Routes -- Marques
Despite advances in ground-based Mobile Mapping System (MMS), automatic feature reconstruction seems far from being reached. In this thesis, we focus on 3D roadmark reconstruction from images acquired by road looking cameras of a MMS stereo-rig in dense urban context. A new approach is presented, that uses 3D geometric knowledge of roadmarks and provides a centimetric 3D accuracy with a low level of generalisation. Two classes of roadmarks are studied: zebra-crossing and dashed-lines. The general strategy consists in three main steps. The first step provides 3D linked-edges. Edges are extracted in the left and right images. Then a matching algorithm that is based on dynamic programming optimisation matches the edges between the two images. A sub-pixel matching is computed by post processing and 3D linked-edges are provided by classical photogrammetric triangulation. The second step uses the known specification of roadmarks to perform a signature based filtering of 3D linked-edges. This step provides hypothetical candidates for roadmark objects. The last step can be seen as a validation step that rejects or accepts the candidates. The validated candidates are finely reconstructed. The adopted model consists of a quasi parallelogram for each strip of zebra-crossing or dashed-line. Each strip is constrained to be flat but the roadmark as a whole is not planar. The method is evaluated on a set of 150 stereo-pairs acquired in a real urban area under normal traffic conditions. The results show the validity of the approach in terms of robustness, completeness and geometric accuracy. The method is robust and deals properly with partially occluded roadmarks as well as damaged or eroded ones. The detection rate reaches 90% and the 3D accuracy is about 2-4 cm. Finally an application of reconstructed roadmarks is presented. They are used in georeferencing of the system. Most of the MMSs use direct georeferencing devices such as GPS/INS for their localisation. However in urban areas masks and multi-path errors corrupt the measurements and provide only 50 cm accuracy. In order to improve the localisation quality, we aim at matching ground-based images with calibrated aerial images of the same area. For this purpose roadmarks are used as matching objects. The validity of this method is demonstrated on a zebra-crossing example
-Photogrammetry
-Computer vision
-Mobile mapping system
-Edge matching
-3D reconstruction
-3D modelling
-Image-based georeferencing
-Road
-Roadmark
-Zebracrossing
-Dashed-line
Source: http://www.theses.fr/2008PEST0260/document

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Ajouté le 26 octobre 2011
Nombre de lectures 55
Langue English
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THÈSE
présentée pour obtenir le titre de docteur de
l’Université Paris-Est
Spécialité : Sciences de l’Information Géographique
BAHMAN SOHEILIAN
Roadmark reconstruction from
stereo-images acquired by a ground-based
mobile mapping system
Soutenue le 1 avril 2008 devant le jury composé de
M. Patrick RIVES Président
M. Simon LACROIX Rapporteur
M. Michel DHOME
M. Bertrand MERMINOD Examinateur
M. Jean-Philippe TAREL
M. Didier BOLDO
M. Nicolas PAPARODITIS Directeur
M. Jean-Paul RUDANT
tel-00296601, version 2 - 1 Apr 2010tel-00296601, version 2 - 1 Apr 2010BIBT X document entry / fiche bibliographique BIBT X :E E
@PhdThesis{Soheilian:PhD,
author = {Bahman Soheilian},
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a ground-based mobile mapping system },
school = {Universit{\'{e}} Paris-Est},
year = 2008,
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month = apr
}
SOHEILIAN, Bahman: Roadmark reconstruction from stereo-images acquired by a ground-
based mobile mapping system. Marne-la-Vallée, France, Université Paris-Est, Ph.D. thesis,
April 2008.
tel-00296601, version 2 - 1 Apr 2010tel-00296601, version 2 - 1 Apr 2010Remerciements
Je tiens en premier lieu à remercier M. Jean-Paul Rudant, mon directeur de thèse pour son soutien et
la confiance qu’il m’a toujours accordée.
Je veux exprimer ici mes sincères remerciements à M. Nicolas Paparoditis qui m’a permis de
travailler sur un sujet qui me tient à cœur, pour son encadrement et pour ses conseils toujours ju-
dicieux. Je souhaite le remercier aussi pour son optimisme, ses encouragements et pour sa grande
qualité humaine. Je tiens à M. Didier Boldo le directeur du laboratoire MATIS de m’avoir
accueilli au sein du laboratoire, pour son encadrement et d’avoir pris le temps de répondre à mes
questions techniques. Je n’oublierai jamais sa bonne humeur.
Je souhaite remercier M. Patrick Rives qui m’a fait l’honneur de présider mon jury de thèse. Je
remercie également M. Simon Lacroix et M. Michel Dhome qui ont accepté d’être rapporteurs de
cette thèse et pour le temps qu’ils ont consacré à la relecture du manuscrit. Je remercie par ailleurs
M. Bertrand Merminod et M. Jean-Philippe Tarel pour m’avoir fait l’honneur de bien vouloir par-
ticiper au jury.
Je remercie également tous les membres permanents ou stagiaires du laboratoire MATIS pour
leur soutien. J’aimerais tout particulièrement remercier Olivier, pour les nombreuses discussions en-
richissantes que nous avons eues pendant la thèse, pour ses sacrifices dans nos travaux collectifs et
pour m’avoir aidé sur plusieurs problèmes informatiques, sans oublier sa sympathie. Je n’oublie pas
mes anciens collègues de bureau : Lionel qui était toujours prêt à résoudre avec moi de nombreux
problèmes de mathématiques et de géométrie ; Matthieu pour sa gentillesse et ses relectures de mes
papiers ; merci à tous les deux. J’aimerais aussi remercier Corina, Mahzad, Erwann, Bertrand et
Jean-Pierre pour leur sympathie et leurs aides dans les moments parfois difficiles de ma thèse. Je
remercie aussi Grégoire de m’avoir mis à disposition le formidable outil de mise en correspondance
d’images. Un grand merci à Fadi Dornaika pour les relectures de ce manuscrit et les remarques per-
tinentes qu’il m’a faites. Je n’oublie pas de remercier Patrice Bueso chef du service de la recherche
d’IGN pour sa gentillesse. Je remercie par ailleurs, Alain Sombris pour son suivi administratif. Mes
remerciements vont ensuite à François Boyero pour sa disponibilité et sa patience devant les prob-
lèmes techniques, sans oublier sa gentillesse.
Je n’oublie pas de remercier Pardis, Venus, Sylvain et Fabrice pour les aides précieuses qu’ils
m’ont apportées à mon arrivée à Paris pour commencer mes travaux de recherche. Un très grand
merci à ma sœur Ladan qui m’a poussé à faire des choix courageux. Je la remercie pour toutes les
aides qu’elle m’a apportées. Enfin, je fais un petit clin d’œil à Behrouz, ainsi qu’à tous mes amis qui
ont été vraiment formidables.
Je termine en remerciant mes parents, mon frère et encore une fois ma sœur pour leurs encour-
agements et leur soutien indispensable pendant toutes ces années d’études.
tel-00296601, version 2 - 1 Apr 2010tel-00296601, version 2 - 1 Apr 2010A ma famille.
A la mémoire de mon grand-père.
tel-00296601, version 2 - 1 Apr 2010tel-00296601, version 2 - 1 Apr 2010Abstract
Despite advances in ground-based Mobile Mapping System (MMS), automatic feature re-
construction seems far from being reached. In this thesis, we focus on 3D roadmark re- from images acquired by road looking cameras of a MMS stereo-rig in dense
urban context. A new approach is presented, that uses 3D geometric knowledge of road-
marks and provides a centimetric 3D accuracy with a low level of generalisation.
Two classes of roadmarks are studied: zebra-crossing and dashed-lines. The general
strategy consists in three main steps. The first step provides 3D linked-edges. Edges are
extracted in the left and right images. Then a matching algorithm that is based on dy-
namic programming optimisation matches the edges between the two images. A sub-pixel
matching is computed by post processing and 3D linked-edges are provided by classical
photogrammetric triangulation. The second step uses the known specification of roadmarks
to perform a signature based filtering of 3D linked-edges. This step provides hypothetical
candidates for roadmark objects. The last step can be seen as a validation step that rejects
or accepts the candidates. The validated candidates are finely reconstructed. The adopted
model consists of a quasi parallelogram for each strip of zebra-crossing or dashed-line. Each
strip is constrained to be flat but the roadmark as a whole is not planar.
The method is evaluated on a set of 150 stereo-pairs acquired in a real urban area under
normal traffic conditions. The results show the validity of the approach in terms of robust-
ness, completeness and geometric accuracy. The method is robust and deals properly with
partially occluded roadmarks as well as damaged or eroded ones. The detection rate reaches
90% and the 3D accuracy is about 2 4 cm.
Finally an application of reconstructed roadmarks is presented. They are used in geo-
referencing of the system. Most of the MMSs use direct georeferencing devices such as
GPS/INS for their localisation. However in urban areas masks and multi-path errors corrupt
the measurements and provide only 50 cm accuracy. In order to improve the localisation
quality, we aim at matching ground-based images with calibrated aerial images of the same
area. For this purpose roadmarks are used as matching objects. The validity of this method
is demonstrated on a zebra-crossing example.
Keywords: Photogrammetry, Computer vision, Mobile mapping system, Edge match-
ing, 3D reconstruction, 3D modelling, Image-based georeferencing, Road, Roadmark, Zebra-
crossing, Dashed-line.
tel-00296601, version 2 - 1 Apr 2010tel-00296601, version 2 - 1 Apr 2010