PhD dissertation defended at the Ecole Nationale Supérieure de des Téléecommunications (ENST), Paris, France.
La détection des mines dans un contexte humanitaire est analysée dans ce travail dans les deux directions suivantes : l'amélioration des performances des capteurs isolés, et l'amélioration des résultats de la combinaison de capteurs complémentaires. Trois capteurs prometteurs sont analysés : une caméra infrarouge thermique (IR), un détecteur de métaux imageur (MD) et un radar géopénétrant (GPR). Dans la première partie de la thèse, pour chacun des capteurs, nous expliquons ses principes de fonctionnement, et proposons des méthodes de traitement des informations qu'il fournit, et les illustrons sur des données synthétiques et sur des données réelles. Pour l'IR, nous avons principalement consacré l'étude à l'analyse des formes. Pour le GPR, étant donné qu'il fournit une information 3D, plusieurs méthodes sont analysées. Concernant MD, le traitement et l'analyse des informations sont consacrés à un nouveau type de ce capteur, capable de fournir des images. Dans la deuxième partie de la thèse, consacrée à la modélisation et à la combinaison des trois capteurs en termes de fonctions de croyance dans le cadre de la théorie de Dempster-Shafer, les grandeurs les plus discriminantes et les plus utiles qui peuvent être extraites de chacun des capteurs sont décrites et modélisées par des fonctions de croyance. Des facteurs d'affaiblissement sont introduits dans le modèle, par lequels l'importance de chacune des mesures et de chacun des capteurs peut être pondérée en fonction de la situation étudiée. En outre, nous proposons deux méthodes de combinaison des trois capteurs à deux niveaux. Des résultats de combinaison sont montrés et discutés sur des données synthétiques et des données réelles. Les résultats obtenus sont bons et justifient les méthodes développées et le besoin de fusion. L'influence de l'opinion du démineur sur les résultats et leurs améliorations est également illustrée.
Category: Ammunition Management
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