Christophe Cudel

Détection, association et suivi des pistes pour la reconnaissance des panneaux routiers

Ce papier présente une approche intégrée de détection, association et suivi appliquée à la reconnaissance de panneaux routiers. L'algorithme effectue un suivi des panneaux afin de réduire le nombre de faux positifs. La détection des régions d'intérêt (ROIs) pouvant contenir les panneaux est réalisée à l'aide d'un détecteur original basé sur une détermination des coins dans les images. Ces ROIs sont alors formalisées dans un cadre croyantiste afin de les associer avec les ROIs déjà connues, réalisant ainsi une fusion temporelle. Le suivi est assuré par des estimateurs de Kalman linéaires permettant de prédire la position des ROIs dans les prochaines images. Des expérimentations en conditions réelles ont montré que la solution proposée permet une réduction significative des faux positifs. This paper presents an integrated detection, association and tracking approach for traffic sign recognition. This algorithm tracks detected sign candidates in order to reduce false positives. Regions Of Interest (ROIs) potentially containing traffic signs are determined from the vehicle-mounted camera images. An original corner detector ensures the detection efficiency. The ROIs are represented and combined using belief functions. The associations maximizing the pairwise belief between the detected ROIs and ROIs tracked by multiple Kalman filters are processed. Thanks to this solution and to a feedback loop between the tracking algorithm and the detector, a false positive reduction of 45% is assessed.