Encadreurs : João Rendas et Marc Antonini (équipe Images de l'I3S), en collaboration avec le Prof. Jon Side, de l'International Center for Island Technology, Edinburgh, Ecosse)

Mots clefs :  Segmentation d'images.

Connaissances requises :  Théorie de la Décision (classification), programmation en C et/ou Matlab

L'objectif du projet SUMARE est la démonstration de l'intéret de capteurs autonomes intelligents (des plateformes robotiques autonomes équipées de capteurs) dans le contexte de la surveillance et la gestion de ressources naturelles, en particulier de ressources sousmarines. Deux applications d'intéret éeconomique seront considérées : la cartographie de champs d'algues calcaires (maerl) dans les côtes de l'Ecosse (Orkney) et des bancs de sable dans la côte Belgue. Un des avantages de capteurs autonomes par rapport aux moyens classiques de surveillance est la possibilité de déterminer en-ligne la trajectoire d'observation en fonction des données observées. Par example, pour l'observation des champs d'algues, au lieu de procéder à un échatillonnage régulier le long de profils pré-définis, l'utilisation de robots autonomes permet la définition directe des contours des champs d'algues, en utilisant des techniques de navigation basées sur la perception (dans notre cas les images obtenues avec une caméra vidéo montée sur le robot Phantom).

Pour réaliser ce type de mission, nous devons d'abord être capables d'identifier les contours des régions ocupées par les algues dans les images, et ensuite, utiliser cette information pour guider le robot, de façon à garantir qu'il suit le contour désiré. Finalement, on doit encore pouvoir détecter la fin de l'acquisition du contour, en reconnaissant que le robot est en train de observer une deuxième fois la même région, et produire une représentation du contour en filtrant les effects des erreurs de positionnement du robot le long de l'observation.

Les images suivantes montrent le type d'images à traiter