Classification pixellaire pour la caractérisation de l'état de réception des signaux GNSS dans des images fisheye
Abstract
Dans cet article, nous proposons une approche permettant la caractérisation temps réel de l'environnement de réception des signaux GNSS (Global Navigation Satellites Systems). En effet, dans les environnements contraints et notamment les environnements urbains, les signaux GNSS peuvent être reçus directement, subir des réflexions, voire même être totalement bloqués par les obstacles constituant l'environnement de réception (infrastructures, végétation, etc). Ce phénomène peut fausser l'information de positionnement suite aux retards engendrés par les multi-trajets. C'est pourquoi nous proposons dans cet article, une approche basée sur la complémentarité entre un système GNSS et la vision par ordinateur qui permet de caractériser l'environnement de réception des signaux GNSS. À partir d'images acquises par une caméra à objectif grand angle placée sur le toit du véhicule du laboratoire et dirigée vers le ciel, l'approche proposée consiste à détecter les régions correspondant au « ciel » dans l'image. Nous simplifions tout d'abord l'image par la morphologie mathématique et nous appliquons ensuite une classification par l'algorithme retenu parmi sept classifieurs testés (quatre non-supervisés et trois supervisés). La finalité de ces travaux consiste à déterminer le nombre de satellites se trouvant dans la région ciel de l'image (ie. signaux GNSS ayant un trajet direct) et calculer dans des futurs travaux un premier indice de confiance dans la position calculée. Dans ce papier, des résultats expérimentaux utilisant des données réelles sont présentés dans le but de prouver l'efficacité et la performance de l'approche proposée.
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