Behavioral Recognition and multi-target tracking in partially observed environments

Autor: Fansi Tchango, Arsene
Přispěvatelé: Autonomous intelligent machine (MAIA), INRIA Lorraine, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université Henri Poincaré - Nancy 1 (UHP)-Université Nancy 2-Institut National Polytechnique de Lorraine (INPL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Henri Poincaré - Nancy 1 (UHP)-Université Nancy 2-Institut National Polytechnique de Lorraine (INPL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Lifelong Autonomy and interaction skills for Robots in a Sensing ENvironment (LARSEN), Inria Nancy - Grand Est, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Department of Complex Systems, Artificial Intelligence & Robotics (LORIA - AIS), Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Thales Services, THALES [France], Université de Lorraine, Alain DUTECH, Chargé de Recherche, INRIA Nancy - Grand Est, Vincent THOMAS, Maître de Conférences, Université de Lorraine, Fabien FLACHER, Ingénieur de Recherche, ex Thales, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL), THALES
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2015
Předmět:
Zdroj: Computer Science [cs]. Université de Lorraine, 2015. English. ⟨NNT : 2015LORR0156⟩
Computer Science [cs]. Université de Lorraine, 2015. English
Popis: In this thesis, we are interested in the problem of pedestrian behavioral tracking within a critical environment partially under sensory coverage. While most of the works found in the literature usually focus only on either the location of a pedestrian or the activity a pedestrian is undertaking, we stands in a general view and consider estimating both data simultaneously. The contributions presented in this document are organized in two parts. The first part focuses on the representation and the exploitation of the environmental context for serving the purpose of behavioral estimation. The state of the art shows few studies addressing this issue where graphical models with limited expressiveness capacity such as dynamic Bayesian networks are used for modeling prior environmental knowledge. We propose, instead, to rely on richer contextual models issued from autonomous agent-based behavioral simulators and we demonstrate the effectiveness of our approach through extensive experimental evaluations. The second part of the thesis addresses the general problem of pedestrians’ mutual influences, commonly known as targets’ interactions, on their respective behaviors during the tracking process. Under the assumption of the availability of a generic simulator (or a function) modeling the tracked targets' behaviors, we develop a yet scalable approach in which interactions are considered at low computational cost. The originality of the proposed approach resides on the introduction of density-based aggregated information, called ‘’representatives’’, computed in such a way to guarantee the behavioral diversity for each target, and on which the filtering system relies for computing, in a finer way, behavioral estimations even in case of occlusions. We present the modeling choices, the resulting algorithms as well as a set of challenging scenarios on which the proposed approach is evaluated.; Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème du suivi comportemental des piétons au sein d'un environnement critique partiellement observé. Tandis que plusieurs travaux de la littérature s'intéressent uniquement soit à la position d'un piéton dans l'environnement, soit à l'activité à laquelle il s'adonne, nous optons pour une vue générale et nous estimons simultanément à ces deux données. Les contributions présentées dans ce document sont organisées en deux parties. La première partie traite principalement du problème de la représentation et de l'exploitation du contexte environnemental dans le but d'améliorer les estimations résultant du processus de suivi. L'état de l'art fait mention de quelques études adressant cette problématique. Dans ces études, des modèles graphiques aux capacités d'expressivité limitées, tels que des réseaux Bayésiens dynamiques, sont utilisés pour modéliser des connaissances contextuelles a priori. Dans cette thèse, nous proposons d'utiliser des modèles contextuelles plus riches issus des simulateurs de comportements d'agents autonomes et démontrons l’efficacité de notre approche au travers d'un ensemble d'évaluations expérimentales. La deuxième partie de la thèse adresse le problème général d'influences mutuelles - communément appelées interactions - entre piétons et l'impact de ces interactions sur les comportements respectifs de ces derniers durant le processus de suivi. Sous l'hypothèse que nous disposons d'un simulateur (ou une fonction) modélisant ces interactions, nous développons une approche de suivi comportemental à faible coût computationnel et facilement extensible dans laquelle les interactions entre cibles sont prises en compte. L'originalité de l'approche proposée vient de l'introduction des ``représentants'', qui sont des informations agrégées issues de la distribution de chaque cible de telle sorte à maintenir une diversité comportementale, et sur lesquels le système de filtrage s'appuie pour estimer, de manière fine, les comportements des différentes cibles et ceci, même en cas d'occlusions. Nous présentons nos choix de modélisation, les algorithmes résultants, et un ensemble de scénarios difficiles sur lesquels l’approche proposée est évaluée.
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: