Détection de pose de véhicule pour la reconnaissance de marque et modèle.

Florian Chabot 1, * Mohamed Chaouch 1 Jaonary Rabarisoa 1 Thierry Chateau 2 Céline Teulière 2
* Auteur correspondant
1 LVIC - Laboratoire Vision et Ingénierie des Contenus
DIASI - Département Intelligence Ambiante et Systèmes Interactifs : DRT/LIST/DIASI
Résumé :

Nous présentons une nouvelle méthode de détection de pose d'un véhicule dans une image dans le but de reconnaître sa marque et son modèle. Notre approche repose sur la mise en correspondance entre le véhicule dans l'image et des modèles 3D rigides. En utilisant un détecteur fondé sur des réseaux de neurones convolutionnels (CNN), des points d'intérêts correspondant à des parties prédéfinies sur le véhicule sont extraits sur l'image. Ces points seront ensuite filtrés et mis en correspondance avec les points des modèles 3D. Notre méthode permet d'améliorer les performances de la détection de pose et est plus adaptée pour la reconnaissance de marque et modèle de véhicules que des approches basées sur un modèle déformable.

Type de document :
Communication dans un congrès
Journées francophones des jeunes chercheurs en vision par ordinateur, Jun 2015, Amiens, France
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Soumis le : mardi 9 juin 2015 - 11:36:07
Dernière modification le : lundi 24 septembre 2018 - 11:34:03
Document(s) archivé(s) le : mardi 15 septembre 2015 - 13:31:08

Identifiants

  • HAL Id : hal-01161838, version 1

Citation

Florian Chabot, Mohamed Chaouch, Jaonary Rabarisoa, Thierry Chateau, Céline Teulière. Détection de pose de véhicule pour la reconnaissance de marque et modèle.. Journées francophones des jeunes chercheurs en vision par ordinateur, Jun 2015, Amiens, France. 〈hal-01161838〉

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