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Résumé de la communication
Dans les dernières années, on assiste à un intérêt croissant pour des techniques de suivi de cibles dans des systèmes de surveillance. La majorité des techniques proposées fonctionnent sur des images de bonne qualité et des objets de grande taille. Toutefois, lorsqu’on utilise des images bruitées prises par des drones, les techniques classiques sont limitées. Notre travail présente une technique de détection et suivi de cibles basée sur une combinaison des traitements en ondelettes dans les domaines spatial et temporel. Les séquences d’images provenant des drones sont d’abord rectifiées en utilisant les caractéristiques de la scène. Une transformée en ondelettes discrète spatiale est utilisée pour extraire des cibles. Les points ayant une forte énergie locale sont des candidats potentiels. Ces détections sont raffinées par la suite en utilisant la transformée en ondelettes temporelle. Les zones de forte énergie permettent d’identifier les bonnes détections. Les cibles restantes sont traitées en utilisant le filtre de Kalman et une stratégie Hypothèse-Vérification permet de garder uniquement les cibles avec les plus hauts scores. Les résultats obtenus montrent qu’il est possible de détecter des cibles de petite taille sur des images bruitées basse résolution, capturées par des caméras en mouvement. La technique proposée permet aussi de traiter efficacement des cibles se trouvant sur des images infrarouges de faible qualité capturées par des systèmes de surveillance.
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