Real-time Indoor Localization with Embedded Computer Vision and Deep Learning

Localisation temps réel en intérieur par vision embarquée et apprentissage profond La localisation d'une personne ou d'un bien dans des environnements intérieurs est devenue une nécessité. Le système de positionnement par satellites, une solution prédominante pour la localisation en extérieur, rencontre des limites lorsqu'il est appliqué en intérieur en raison de la réflexion des signaux et de l'atténuation causée par les obstacles. Pour y remédier, diverses solutions de localisation en intérieur ont été étudiées. Les méthodes de localisation en intérieur sans fil exploitent les signaux pour déterminer la position d'un appareil dans un environnement intérieur. Cependant, l'interférence des signaux, souvent causée par des obstacles physiques, des réflexions et des appareils concurrents, peut entraîner des imprécisions dans l'estimation de la position. De plus, ces méthodes nécessitent le déploiement d'infrastructures, ce qui entraîne des coûts d'installation et de maintenance. Une autre approche consiste à estimer le mouvement de l'utilisateur à l'aide des capteurs inertiels de l'appareil. Toutefois, cette méthode se heurte à des difficultés liées à la précision des capteurs, aux caractéristiques de mouvement de l'utilisateur et à la dérive temporelle. D'autres techniques de localisation en intérieur exploitent les champs magnétiques générés par la Terre et les structures métalliques. Ces techniques dépendent des appareils et des capteurs utilisés ainsi que de l'environnement dans lequel se situe l'utilisateur.L'objectif de cette thèse est de réaliser un système de localisation en intérieur conçu pour les professionnels, tels que les pompiers, les officiers de police et les travailleurs isolés, qui ont besoin de solutions de positionnement précises et robustes dans des environnements intérieurs complexes. Dans cette thèse, nous proposons un système de localisation en intérieur qui exploite les récentes avancées en vision par ordinateur pour localiser une personne à l’intérieur d’un bâtiment. Nous développons un système de localisation au niveau de la pièce. Ce système est basé sur l'apprentissage profond et les capteurs intégrés dans le smartphone, combinant ainsi les informations visuelles avec le cap magnétique du smartphone. Pour se localiser, l'utilisateur capture une image de l'environnement intérieur à l'aide d'un smartphone équipé d'une caméra, d'un accéléromètre et d'un magnétomètre. L'image capturée est ensuite traitée par notre système composé de plusieurs réseaux neuronaux convolutionnels directionnels pour identifier la pièce spécifique dans laquelle se situe l'utilisateur. Le système proposé nécessite une infrastructure minimale et fournit une localisation précise. Nous soulignons l'importance de la maintenance continue du système de localisation en intérieur par vision. Ce système nécessite une maintenance régulière afin de s'adapter à l'évolution des environnements intérieurs, en particulier lorsque de nouvelles pièces doivent être intégrées dans le système de localisation existant. L'apprentissage incrémental par classe est une approche de vision par ordinateur qui permet aux réseaux neuronaux profonds d'intégrer de nouvelles classes au fil du temps sans oublier les connaissances déjà acquises. Dans le contexte de la localisation en intérieur par vision, ce concept doit être appliqué pour prendre en compte de nouvelles pièces. La sélection d'échantillons représentatifs est essentielle pour contrôler les limites de la mémoire, éviter l'oubli et conserver les connaissances des classes déjà apprises. Nous développons une méthode de sélection d'échantillons basée sur la cohérence pour l'apprentissage incrémental par classe dans le cadre de l'apprentissage profond. La pertinence de la méthodologie et des contributions algorithmiques de cette thèse est rigoureusement testée et validée par des expérimentations et des évaluations complètes sur des données réelles.