PSC: Apprentissage de la conduite per algorithme génétique / MODAL: Image et vision: réalisation d'un avertisseur de collision immimente

Avec le développement progressif des voitures à pilotage assisté (Tesla par exemple) ou même à pilotage automatique, la problématique de l’anticipation des collisions et des accidents est d’actualité. De plus, avec la stagnation du nombre de victimes de la route, des solutions nouvelles doivent être mises en place pour parvenir à réduire les chiffres toujours trop élevés. Nous avons choisi de travailler sur le sujet de l’anticipation des collisions par traitement des images. Cette technologie existe déjà en option sur certaines voitures utilisant un système infrarouge. Nous avons décidé de nous intéresser à la détection par traitement d’images de manière à ce que le système puisse être utilisé par un plus grand nombre d’usagers, idéalement directement avec leur Smartphone qui ne possède bien sûr pas d’émetteur infrarouge. Dans l’idéal, la prise de vue se fait depuis un support très stable et fixe dans le temps. Cependant, l’utilisation d’un Smartphone pose plusieurs problématiques : instabilité de l’image (vibrations dues au roulage), nécessité de calibrer le système à chaque fois qu’on réinstalle le téléphone sur son support et puissance de calcul limitée (problématique que nous n’avons pas traitée dans ce projet). Au cours des 8 séances de 6 heures que nous avons suivies, nous avons envisagé plusieurs méthodes possibles pour satisfaire au cahier des charges et avons constitué notre propre base de données afin de pouvoir travailler sur des images prises par un Smartphone en conditions réelles. Durant les séances, nous avons organisé une méthode de travail efficace en équipe. Nous avons d’abord commencé à travailler tous les deux sur une méthode de flux optique, puis une méthode de détection de formes nous a parue judicieuse. Nous nous sommes donc répartis le travail, chacun se concentrant majoritairement sur l’une des deux méthodes. De manière à travailler efficacement, nous mettions en commun régulièrement nos informations dans le but de fusionner les avantages des deux méthodes dans le système final. Nous présenterons dans un premier temps la première méthode sur laquelle nous nous sommes penchés qui est une méthode de détection de mouvement par flux optique. Nous nous intéresserons d’ailleurs particulièrement au contenu théorique de cette méthode. Dans un second temps, nous présenterons la méthode de reconnaissance des véhicules par détection de formes. Enfin, nous exposerons le système auquel nous avons abouti au terme des 8 séances qui calcule la dis