Perception monoculaire de l'environnement pour les systèmes de transport intelligents

The evolution of transport in recent decades, demonstrates an ongoing commitment to reduce the constraints associated with the concept of displacement. To this end, an important part of efforts intended to reduce the travel time, mainly through the improvement of infrastructure and alternative transportation. The multi-modal transportation planning, expected to meet different needs of users, was not enough to stop the rise of the automobile in urban areas. Thus, cars are gradually become the main source of pollution and urban accidents. The solutions studied to remedy this situation are mainly based on the responsibility of the human factor. They essentially offer to replace the automobile by autonomous transport system. The automation of vehicles, gradually established by the Advanced Driving Assistance Systems, requires the development of modules for environmental perception that analyze and process information gained from one or more sensors. With the boom of computational capabilities embedded systems, the camera has become one of the most used sensors, as long for the wealth of information contained in a sequence of images, for its low cost and small footprint. The work presented in this thesis provides a novel solution to the problem of visual perception for automatic driving through a monocular approach based on the study of geometric constraints applied to motion picture.L'évolution des transports, au cours des dernières décennies, témoigne d'une volonté continue de réduire les contraintes associées à la notion de déplacement. Dans ce but, une part importante des efforts engagés a pour objectif de raccourcir la durée des trajets, essentiellement grâce à l'amélioration des infrastructures et la diversification des modes de transport. La multiplicité modale, censée répondre aux différents besoins des usagers, n'a cependant pas suffi à stopper l'essor de l'automobile au sein des agglomérations. La voiture individuelle est ainsi progressivement devenue la principale source de nuisances et d'accidents urbains. Les solutions étudiées pour remédier à cette situation reposent principalement sur la responsabilité du facteur humain. Elles proposent donc essentiellement de remplacer l'automobile par des systèmes de transport autonomes. L'automatisation des véhicules, progressivement mise en place par la démocratisation des systèmes d'aide à la conduite (ADAS), nécessite le développement de modules de perception de l'environnement, qui analysent et traitent l'information acquise à partir d'un ou plusieurs capteurs. Avec l'explosion des capacités computationnelles des systèmes embarqués, la caméra est devenue l'un des capteurs les plus utilisés, tant pour la richesse de l'information contenue dans une séquence d'images, que pour son faible coût et son encombrement limité. Les travaux présentés dans ce document apportent une solution originale au problème de la perception visuelle pour la conduite automatisée, grâce à une approche monoculaire fondée sur l'étude de contraintes géométriques appliquées au mouvement image