| Title: |
Exploitation d'un capteur proche infrarouge (SWIR) pour la perception des robots mobiles en conditions météorologiques difficiles |
| Authors: |
Riffard, Alexandre; Labussière, Mathieu; Duthon, Pierre; Aufrère, Romuald |
| Contributors: |
Institut Pascal (IP); Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Clermont Auvergne (UCA)-Institut national polytechnique Clermont Auvergne (INP Clermont Auvergne); Université Clermont Auvergne (UCA)-Université Clermont Auvergne (UCA); SIGMA Clermont (SIGMA Clermont)-Université Clermont Auvergne 2017-2020 (UCA 2017-2020 )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS); Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand 2 (UBP)-SIGMA Clermont (SIGMA Clermont)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS); Systèmes de transports intelligents (STI); Centre d'Etudes et d'Expertise sur les Risques, l'Environnement, la Mobilité et l'Aménagement (Cerema); Ce travail a bénéficié du soutien du Centre International de Recherche "Systèmes Innovants pour les Transports et la Production" de l’I-SITE CAP 20-25. |
| Source: |
Reconnaissance des Formes, Image, Apprentissage et Perception (RFIAP'24) ; https://hal.science/hal-04619118 ; Reconnaissance des Formes, Image, Apprentissage et Perception (RFIAP'24), Jul 2024, Lille, France |
| Publisher Information: |
CCSD |
| Publication Year: |
2024 |
| Collection: |
HAL Clermont Auvergne (Université Blaise Pascal Clermont-Ferrand / Université d'Auvergne) |
| Subject Terms: |
SWIR - Short-Wave Infrared; InGaAs; Colloidal Quantum Dots; Harsh Weather Conditions; [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV]; [INFO.INFO-RB]Computer Science [cs]/Robotics [cs.RO]; [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV] |
| Subject Geographic: |
Lille; France |
| Description: |
International audience ; L’utilisation du spectre SWIR (Short Wave Infrared), compris généralement entre 0,7 et 2,5 µm, a ouvert de nouvelles perspectives dans le domaine de l’imagerie, et ce plus particulièrement dans le développement des véhicules autonomes (AV).Alors que les solutions actuelles de détection d’obstacles démontrent une efficacité appréciable sous des conditions météorologiques favorables, une marge d’amélioration subsiste pour accroître la sécurité des AV dans des environnements routiers partiellement inconnus et soumis à des conditions météorologiques difficiles (pluie, neige, brouillard, éblouissement.), tant de jour que de nuit. C’est dans ce cadre que cette étude s’inscrit, avec l’intégration d’une caméra SWIR dans l’architecture sensorielle des AV. |
| Document Type: |
conference object |
| Language: |
French |
| Availability: |
https://hal.science/hal-04619118; https://hal.science/hal-04619118v1/document; https://hal.science/hal-04619118v1/file/18_Riffard_rfiap2024_resume_HAL.pdf |
| Rights: |
info:eu-repo/semantics/OpenAccess |
| Accession Number: |
edsbas.7FD17DC1 |
| Database: |
BASE |