{"id":48812,"date":"2024-10-11T09:00:53","date_gmt":"2024-10-11T13:00:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www.uqac.ca\/uqactualites\/?p=48812"},"modified":"2024-10-15T09:28:22","modified_gmt":"2024-10-15T13:28:22","slug":"soutenance-de-these-de-teena-sharma","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.uqac.ca\/uqactualites\/2024\/10\/11\/soutenance-de-these-de-teena-sharma\/","title":{"rendered":"Soutenance de th\u00e8se de Teena Sharma"},"content":{"rendered":"<p>\u00c9tudiante au <a href=\"https:\/\/www.uqac.ca\/programme\/3737-doctorat-en-ingenierie\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">doctorat en ing\u00e9nierie<\/a>, Teena Sharma a effectu\u00e9 sa soutenance de th\u00e8se le vendredi 4 octobre dernier.<\/p>\n<p>Titre de la th\u00e8se : <strong><em>Object detection for autonomous vehicules operating under varying weather conditions<\/em><em>.<\/em><\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Direction de recherche\u00a0: <a href=\"https:\/\/www.uqac.ca\/portfolio\/issouffofana\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Issouf Fofana<\/a>, UQAC<\/li>\n<li>Codirection de recherche : Abdellah Chehri, Royal Military College of Canada<\/li>\n<li>Pr\u00e9sidence du jury : <a href=\"https:\/\/www.uqac.ca\/portfolio\/alexandrerobichaud\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Alexandre Robichaud<\/a>, UQAC<\/li>\n<li>Membres du jury : Yacine Yaddaden, UQTR et Imran Ahmed, Anglia Ruskin University<\/li>\n<\/ul>\n<hr \/>\n<p><strong>R\u00e9sum\u00e9 de la th\u00e8se<\/strong><\/p>\n<p>Le d\u00e9veloppement rapide des v\u00e9hicules autonomes n\u00e9cessite l\u2019int\u00e9gration d\u2019un syst\u00e8me de d\u00e9tection sophistiqu\u00e9 pour r\u00e9pondre efficacement aux diff\u00e9rents obstacles pos\u00e9s par le trafic routier. La population croissante des grandes villes provoque des embouteillages. L&rsquo;entretien du r\u00e9seau routier de la ville n\u00e9cessite une surveillance, une croissance et une modernisation continues. La surveillance intelligente du trafic pendant la conduite comprend l&rsquo;identification et le suivi des v\u00e9hicules sur les routes et les autoroutes. De nos jours, les v\u00e9hicules autonomes sont de plus en plus r\u00e9pandus dans le monde, il est devenu essentiel de disposer d&rsquo;un syst\u00e8me de d\u00e9tection de v\u00e9hicules intelligent pour r\u00e9pondre aux probl\u00e8mes de circulation routi\u00e8re dans des conditions m\u00e9t\u00e9orologiques d\u00e9favorables.<\/p>\n<p>Bien que plusieurs ensembles de donn\u00e9es soient disponibles pour prendre en charge la d\u00e9tection d&rsquo;objets dans les v\u00e9hicules autonomes, il est crucial d&rsquo;\u00e9valuer soigneusement l&rsquo;ad\u00e9quation de ces ensembles de donn\u00e9es aux diff\u00e9rentes conditions m\u00e9t\u00e9orologiques \u00e0 travers le monde. Les ensembles de donn\u00e9es existants tels que Roboflow et KITTI sont accessibles au public, mais montrent moins de diversit\u00e9 en termes de conditions d&rsquo;\u00e9clairage ou m\u00e9t\u00e9orologiques, de sc\u00e9narios de conduite et de couverture g\u00e9ographique. De plus, ces ensembles de donn\u00e9es comportent des annotations limit\u00e9es en termes de t\u00e2ches et de plage. Ces probl\u00e8mes peuvent conduire \u00e0 des solutions trop sp\u00e9cialis\u00e9es, qui peuvent ne pas \u00eatre g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9es au domaine de conception op\u00e9rationnelle complet des syst\u00e8mes de conduite autonome (AD) du monde r\u00e9el. De plus, la d\u00e9tection d&rsquo;objets dans un environnement normal ou autonome peut \u00eatre affect\u00e9e par de mauvaises conditions m\u00e9t\u00e9orologiques.<\/p>\n<p>Cette recherche aborde les limites mentionn\u00e9es ci-dessus, identifie les d\u00e9fis associ\u00e9s aux ensembles de donn\u00e9es accessibles au public et leur utilit\u00e9 dans la d\u00e9tection d&rsquo;objets dans des conditions de conduite autonome. L&rsquo;\u00e9tude pr\u00e9sent\u00e9e comble les lacunes pour v\u00e9rifier l&rsquo;ad\u00e9quation des solutions d\u00e9velopp\u00e9es pour un pays pour la d\u00e9tection d&rsquo;objets dans de mauvaises conditions m\u00e9t\u00e9orologiques dans d&rsquo;autres pays.<\/p>\n<p>Pour r\u00e9pondre \u00e0 l&rsquo;exigence susmentionn\u00e9e, l&rsquo;\u00e9tude propose un nouvel ensemble de donn\u00e9es sur les v\u00e9hicules canadiens (CVD), avec 8 388 images annot\u00e9es. Le CVD comprend des vid\u00e9os de rue enregistr\u00e9es par Thales inc. Canada. Ces vid\u00e9os ont \u00e9t\u00e9 collect\u00e9es avec des cam\u00e9ras RVB de haute qualit\u00e9 mont\u00e9es sur un v\u00e9hicule dans la province canadienne du Qu\u00e9bec. Les enregistrements ont \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9s de jour comme de nuit, capturant les conditions m\u00e9t\u00e9orologiques telles que les jours brumeux, enneig\u00e9s, pluvieux, sombres, nocturnes et ensoleill\u00e9s au cours des quatre saisons. Un total de 10 000 images de v\u00e9hicules et autres actifs routiers sont extraites des vid\u00e9os collect\u00e9es sur 8388 images annot\u00e9es avec les \u00e9tiquettes g\u00e9n\u00e9r\u00e9es correspondantes 27 766 avec leurs 11 classes diff\u00e9rentes respectives (motard, voiture, pi\u00e9ton, &laquo;trafficLight&raquo;, &laquo;trafficLight-Green&raquo;, &laquo;trafficLight-GreenLeft&raquo;, &laquo;trafficLight-Red&raquo;, &laquo;trafficLight-RedLeft&raquo;, &laquo;trafficLight-Yellow&raquo;, &laquo;trafficLight-YellowLeft&raquo; et &laquo;camion&raquo;). L&rsquo;ensemble de donn\u00e9es pr\u00e9sent\u00e9 est \u00e0 grande \u00e9chelle, tr\u00e8s diversifi\u00e9 et plus h\u00e9t\u00e9rog\u00e8ne, ayant \u00e9t\u00e9 collect\u00e9 dans des environnements changeants ainsi que dans des situations m\u00e9t\u00e9orologiques. De plus, le mod\u00e8le form\u00e9 sur cet ensemble de donn\u00e9es diversifi\u00e9 pr\u00e9sente une robustesse accrue et convient \u00e0 l&rsquo;exploitation de v\u00e9hicules autonomes et conventionnels, ce qui le rend applicable non seulement au Canada, mais \u00e9galement dans d&rsquo;autres pays pr\u00e9sentant des conditions m\u00e9t\u00e9orologiques comparables.<\/p>\n<p>Reconnaissant le potentiel de la science des donn\u00e9es, de la vision par ordinateur et des techniques d&rsquo;apprentissage en profondeur dans la DA, les ensembles de donn\u00e9es nouvellement pr\u00e9par\u00e9s sont utilis\u00e9s pour former des mod\u00e8les d&rsquo;apprentissage en profondeur prenant en compte diff\u00e9rents sc\u00e9narios pour une reconnaissance efficace des v\u00e9hicules et d&rsquo;autres actifs routiers au Canada. Nous avons utilis\u00e9 des approches de mod\u00e9lisation pure et de mod\u00e9lisation mixte dans la formation des mod\u00e8les. En mod\u00e9lisation pure, un mod\u00e8le est d&rsquo;abord form\u00e9 et test\u00e9 uniquement sur un ensemble de donn\u00e9es captur\u00e9es dans un pays. Dans la mod\u00e9lisation mixte, les ensembles de donn\u00e9es nouvellement pr\u00e9par\u00e9s sont m\u00e9lang\u00e9s aux ensembles de donn\u00e9es accessibles au public et de nouveaux mod\u00e8les sont introduits. Dans la pr\u00e9sente \u00e9tude, le mod\u00e8le a subi une formation et des tests sur deux ensembles de donn\u00e9es distincts, \u00e0 savoir RoboFlow, et a combin\u00e9 RoboFlow et CVD, afin de d\u00e9terminer l&rsquo;opportunit\u00e9 d&rsquo;int\u00e9grer deux bases de donn\u00e9es d&rsquo;images diff\u00e9rentes.<\/p>\n<p>L&rsquo;approche d&rsquo;apprentissage par transfert est utilis\u00e9e pour r\u00e9duire la taille d&rsquo;un ensemble de donn\u00e9es. Cette technique implique l&rsquo;utilisation d&rsquo;un grand ensemble de donn\u00e9es g\u00e9n\u00e9riques pour la formation initiale, suivie d&rsquo;un ensemble de donn\u00e9es plus petit appropri\u00e9 \u00e0 une application sp\u00e9cifique pour la formation compl\u00e9mentaire. Le pr\u00e9-entra\u00eenement du r\u00e9seau en dehors de l&rsquo;ensemble d&rsquo;identification peut am\u00e9liorer les performances de classification en initiant des mod\u00e8les particuliers qui sont \u00e9galement pr\u00e9sents dans l&rsquo;ensemble de d\u00e9tection. Le mod\u00e8le est d&rsquo;abord entra\u00een\u00e9 \u00e0 l&rsquo;aide de l&rsquo;ensemble de donn\u00e9es Robolflow en utilisant les poids de YOLOv8 pr\u00e9-entra\u00een\u00e9s sur l&rsquo;ensemble de donn\u00e9es MSCOCO. Ensuite, l&rsquo;apprentissage par transfert est appliqu\u00e9 pour entra\u00eener YOLOV8 \u00e0 l&rsquo;aide d&rsquo;une combinaison de Roboflow et d&rsquo;un ensemble de donn\u00e9es CVD. La formation suppl\u00e9mentaire am\u00e9liore la robustesse du mod\u00e8le et augmente la pr\u00e9cision du syst\u00e8me de d\u00e9tection des v\u00e9hicules.<\/p>\n<p>Les performances des mod\u00e8les d&rsquo;apprentissage profond sont \u00e9valu\u00e9es \u00e0 l&rsquo;aide du score F1 et de la pr\u00e9cision moyenne moyenne (mAP), et le mod\u00e8le form\u00e9 en int\u00e9grant CVD et l&rsquo;ensemble de donn\u00e9es Roboflow accessible au public est identifi\u00e9 comme le mod\u00e8le le plus performant dans des conditions m\u00e9t\u00e9orologiques difficiles.<\/p>\n<hr \/>\n<p>F\u00e9licitations \u00e0 Teena Sharma pour la soutenance de sa th\u00e8se de doctorat!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00c9tudiante au doctorat en ing\u00e9nierie, Teena Sharma a effectu\u00e9 sa soutenance de th\u00e8se le vendredi 4 octobre dernier. Titre de la th\u00e8se : Object detection for autonomous vehicules operating under varying weather conditions. 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