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International audience; Three-dimensional (3D) real-time object detection and tracking is an important task in the case of autonomous vehicles and road and railway smart mobility in order to allow them to analyze their environment for navigation and obstacle avoidance purposes. In this paper, we try to improve the efficiency of 3D monocular object detection by using dataset combination, knowledge distillation, and creating a lightweight model. Firstly, we combine real and synthetic datasets to increase the diversity and richness of the training data. Then, we use knowledge distillation to transfer the knowledge from a large, pre-trained model to a smaller, lightweight model. Finally, we created a lightweight model by selecting the combinations of width, depth and resolution in order to reach a target complexity and computation time. Our experiments show that using each method improves either the accuracy or the efficiency of our model with no significant drawbacks. Using all these approaches is especially useful for resource-constrained environments, such as self-driving cars and railway systems.; La détection et le suivi d'objets tridimensionnels (3D) temps-réel est une tâche importante dans le cas des véhicules autonomes et de la mobilité intelligente routière et ferroviaire, afin de leur permettre d'analyser leur environnement à des fins de navigation et d'évitement d'obstacles. Dans cet article, nous essayons d'améliorer l'efficacité de la détection d'objets 3D monoculaire en utilisant la combinaison de jeux de données, la distillation de connaissances et la création d'un modèle léger. Tout d'abord, nous combinons des ensembles de données réelles et synthétiques pour augmenter la diversité et la richesse des données d'entraînement. Ensuite, nous utilisons la distillation des connaissances pour transférer les connaissances d'un grand modèle pré-entraîné vers un modèle plus petit et léger. Enfin, nous avons créé un modèle léger en sélectionnant les combinaisons de largeur, de profondeur et de résolution afin d'atteindre une complexité et un temps de calcul cibles. Nos expériences montrent que l'utilisation de chaque méthode améliore soit la précision, soit l'efficacité de notre modèle, sans inconvénient majeur. L'utilisation de toutes ces approches est particulièrement utile pour les environnements à ressources limitées, tels que les voitures à conduite autonome et les systèmes ferroviaires.

International audience; Le manque de formation des professionnels de santé dans le domaine des nouvelles technologies d’assistance constitue un obstacle àl’utilisation effective de ces technologies, malgré leur essor actuel. Au sein du projet de recherche européen ADAPT (Assistive Devices for empowering disAbled People through robotic Technologies), ergothérapeutes, cliniciens et chercheurs en robotique et systèmes embarqués collaborent autour du développement d’une formation sur de nouvelles technologies d’assistance : un fauteuil roulant électrique (FRE) intelligent compensant les difficultés de mobilité des usagers grâce à des technologies d’assistance, et un simulateur de conduite de FRE en réalité virtuelle. Les besoins recensés grâce à une revue de littérature et une enquête menée auprès de professionnels de santé ont contribué à définir le cadre de notre formation. Cinq unités de formation e-learning sur les aides techniques tendent vers le module final dédié aux nouvelles technologies ADAPT. Le développement pluridisciplinaire, en lien avec la conception des nouvelles technologies du projet, a conduit à un module final complet et hybride, composé de web-rencontres théoriques et d’une journée de démonstrations pratiques. Cette formation, en cours de développement, contribue à combler le manque exprimé par les professionnels de santé dans le domaine des technologies d’assistance. Des professionnels formés, ce sont de nouvelles technologies utilisées et plus de possibilités offertes aux usagers en termes d’autonomie et d’indépendance. Ce projet ouvre de nouvelles perspectives pour l’ergothérapeute, tant en matière de formation, de recours à de nouveaux outils, que d’élargissement des possibilités d’accompagnement au choix de FRE.

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International audience; This work is part of the ADAPT project relating to the implementation of a trajectography functionality that aims to measure the path travelled by a patient during the clinical trials. This system (hardware and software) must be reliable, quickly integrable, low-cost and real-time. Therefore, our choices have been naturally made towards visual SLAM-based solutions coupled with an Intel real-sense consumer sensors. This paper is a comparison of two well-known visual SLAM algorithms in the scientific community, ORB-SLAM2 and RTAB-Map, evaluated in different path configurations. The added value of our work lies in the accurate estimation of the trajectories achieved through the use of a VICON motion capture system.

International audience; La détection d’objets, l’estimation de la profondeur et le suivi des objets sont des tâches très importantes pour la navigation autonome dans le contexte de la mobilité intelligente. Ces dernières années, l’apparition de nombreuses méthodes d’estimation de la profondeur basées sur l’apprentissage profond pour les caméras monoculaires a conduit à des progrès significatifs dans ce domaine. Dans cet article, nous proposons une évaluation des algorithmes de l’état de l’art pour l’estimation de la profondeur à partir d’images monoculaires sur les bases de données KITTI et NUScenes. Les modèles évalués dans cet article comprennent une méthode non supervisée (Monodepth2) et une méthode supervisée (BTS). Notre contribution réside dans l’élaboration de nouveaux protocoles d’évaluation de l’estimation de la profondeur : l’évaluation de la profondeur selon la classe de l’objet et l’évaluation sur des plages de distance. Nous avons validé nos nouveaux protocoles sur les bases de données KITTI et NuScenes, ce qui nous a permis d’obtenir une évaluation plus complète de l’estimation de la profondeur, en particulier pour les applications de compréhension de scènes dans des environnements routiers et ferroviaires.

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International audience; The work presented aims to show the feasibility of scientific and technological concepts in embedded vision dedicated to the extraction of image characteristics allowing the detection and the recognition/localization of objects. Object and pedestrian detection are carried out by two methods: 1. Classical image processing approach, which are improved with Histogram Oriented Gradient (HOG) and Deformable Part Model (DPM) based detection and pattern recognition. We present how we have improved the HOG/DPM approach to make pedestrian detection as a real time task by reducing calculation time. The developed approach allows us not only a pedestrian detection but also calculates the distance between pedestrians and vehicle. 2. Pedestrian detection based Artificial Intelligence (AI) approaches such as Deep Learning (DL). This work has first been validated on a closed circuit and subsequently under real traffic conditions through mobile platforms (mobile robot, drone and vehicles). Several tests have been carried out in the city center of Rouen in order to validate the platform developed.

Direct Drive Wind Turbines (DDWTs) are equipped with Permanent Magnet Syn- chronous Generators (PMSGs). Their three most common failures are demagnetization, ec- centricity (static, dynamic and mixed) and inter-turn short circuit. Machine Current Signa- ture Analysis is often used to look for generator problems, as these impairments introduce additional harmonics into the generated currents. The Fast Fourier Transform (FFT) is utilized to compute the spectrum of the currents. However, the FFT calculates the whole spectrum, while the number of possible faults and the number of introduced harmonics is low. The Goertzel algorithm, implemented as a filter (the Goertzel filter), is presented as a more efficient alternative to the FFT. The spectrum of the currents changes with the wind speed, and thus the detection is made more difficult. The Extended Kalman Filter (EKF) is proposed as a solution. The spectrum of the residuals, computed between the estimated and the generated current, is constant, regardless of the wind speed. However, the effect of the faults is visible in the spectrum. When using the EKF, one challenge is to find out the covariance matrix of the process noise. A new method was developed in this regard, which does not use any of the matrices of the filter. DDWTs are either placed in remote areas or in cities. For the monitoring of a DDWT, tens or hundreds of kilometers of cables are necessary. Wireless Sensor Networks (WSNs) are suited to be used in the communication infrastructure of DDWTs. WSNs have lower initial and maintenance costs, and they are quickly installed. Moreover, they can complement wired networks. Different wireless technologies are com- pared - both wide area ones, as well as short range technologies which support high data rates.; Les Éoliennes à Entraînement Direct (ÉED) sont équipées de Générateurs Syn- chrones à Aimants Permanents (GSAP). Leurs trois plus courantes défaillances sont la dé- magnétisation, l’excentricité (statique, dynamique et mixte) et le court-circuit inter-tour. L’analyse de la signature du courant de la machine est souvent utilisée pour rechercher des problèmes du générateur, car ces altérations introduisent des harmoniques supplémen- taires dans les courants générés. La Transformée de Fourier Rapide (TFR) est utilisée pour calculer le spectre des courants. Cependant, la TFR permet de calculer l’ensemble du spec- tre, tandis que le nombre de défauts possible et le nombre d’harmoniques introduites sont faibles. L’algorithme de Goertzel, mis en oeuvre sous forme de filtre (le filtre de Goertzel), est présenté comme une alternative plus efficace au TFR. Le spectre des courants change avec la vitesse du vent, ce qui rend la détection plus difficile. Le Filtre de Kalman Étendu (FKÉ) est proposé comme solution. Le spectre de résidus, calcule entre les courants estimés et les courants générés, est constant, quelle que soit la vitesse du vent. Cependant, l’effet des défauts est visible dans leur spectre. Lors de l’utilisation de l’FKÉ, un défi consiste à estime la matrice de covariance pour le bruit du processus. Une nouvelle méthode était développée pour ça, qui n’utilise aucune de maîtrise du filtre. Les ÉED sont placés soit dans des zones éloignées, soit dans des villes. Pour la surveillance des ÉED, des dizaines ou des centaines de kilomètres de câbles sont nécessaires. Les Réseaux de Capteurs sans Fil (RCF) sont bien adaptés pour être utilisés dans l’infrastructure de communication des ÉED. RCF ont des coûts initiaux et d’entretien plus faibles et leurs installations sont rapides. De plus, ils peuvent compléter les réseaux câblés. Différentes technologies sans fil sont comparées : les technologies à grande surface, ainsi que les technologies à courte portée qui supportent des débits de données élevés.

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International audience; Large field of view with high resolution has always been sought-after for Mobile Robotic Authentication. So the Vision System proposed here is composed of a catadioptric sensor for full range monitoring and a Pan Tilt Zoom (PTZ) camera together forming an innovative sensor, able to detect and track any moving objects at a higher zoom level. In our application, the catadioptric sensor is calibrated and used to detect and track Regions Of Iinterest (ROIs) within its 360 degree Field Of View (FOV), especially face regions. Using a joint calibration strategy, the PTZ camera parameters are automatically adjusted by the system in order to detect and track the face ROI within a higher resolution and project the same in faces-pace for recognition via Eigenface algorithm. Face recognition is one important task in Nomad Biometric Authentication (NOBA 1) project. However, as many other face databases, it will easily produce the Small Sample Size (SSS) problem in some applications with NOBA data. Thus this journal uses the compressed sensing (CS) algorithm to solve the SSS problem in NOBA face database. Some experiments can prove the feasibility and validity of this solution. The whole development has been partially validated by application to the Face recognition using our own database NOBA.

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The set-up of a full 3D reconstruction vision-based system for quasi-polyhedral objects,for example in view of inspection and quality control tasks, requires the coordination of aset of complex processes allowing acquisition and analysis of image data, their dimensionalevaluation, as well as their comparison with some reference model. Our contribution concerns the development of a computer vision system relying on an automated management of the processing allowing the full dimensional analysis of manufactured part includingfree-form surfaces, and enabling the control of various measuring heads. It makes use of a priori conceptual knowledge not only related to the object to be analyzed, but also to its environment, and is articulated around the cooperation of two distinct modules. The Firstmodule, organizing and controlling the application execution, relies on the synthesis of a priori knowledge related to the object model, as well as to the acquisition system. More specifically, the processing sequence is elaborated off-line and plans the full 3D reconstruction ofthe object and its evaluation. The second exploits the Situation Graph Trees formalism and carries out, on line, the planned acquisition and partial reconstruction operations. It is also able to dynamically adapt its behaviour to the actual acquisition conditions and to modifyautomatically the real acquisition and data processing conditions. Lastly, with the aim to fully automate the data processing chain, a procedure for object delineation from the image background has been developed. In order to avoid any post-processing, a segmentation approachusing active contours has been privileged and a parameter adjustement method using design of experiments has been adopted. The whole of the developments has been partially validated by application to the evaluation of a turbine blade., La mise en œuvre d'un système complet de reconstruction 3D d’objets quasi-polyédriques par vision par ordinateur, par exemple en vue d’une inspection et d’un contrôle qualité, nécessite de coordonner un ensemble de processus complexes permettant l'acquisition et l’analyse des données image, leur évaluation dimensionnelle ainsi que leur comparaison avec un modèle de référence. Notre contribution porte sur le développement d'un système de vision reposant sur une gestion automatique des traitements permettant une analyse dimensionnelle complète d'une pièce manufacturée incluant des surfaces gauches, et autorisant le contrôle de têtes de mesure variées. Il met à profit des connaissances conceptuelles a priori portant non seulement sur l'objet à analyser, mais également sur son environnement, et s'articule autour de la coopération de deux modules distincts. Le premier module, organisant et contrôlant le déroulement de l’application, repose sur une synthèse des connaissances a priori liées au modèle de l'objet ainsi qu'au système d'acquisition. Plus spécifiquement, la séquence de traitements est élaborée hors-ligne et planifie la reconstruction 3D complète de l'objet et son évaluation. Le second exploite le formalisme des arbres de graphes de situation et réalise, en ligne, les opérations d'acquisition et de reconstruction partielle planifiées. Il est également capable de s'adapter dynamiquement aux conditions réelles de prise de vue et de modifier automatiquement les conditions effectives d'acquisition et de traitement des données. Enfin, dans le but d'automatiser complètement la chaîne de traitements, une procédure de détourage de l'objet du fond de l'image a été développée. Afin d'éviter tout post-traitement, une approche de segmentation par contours actifs a été privilégiée et une méthode de réglage des paramètres par plans d'expériences a été adoptée. L’ensemble des développements a été partiellement validé par application à l’évaluation d’une pale de turbine.

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Publication in the conference proceedings of EUSIPCO, Viena, Austria, 2004