Cyril MEURIE
Chargé de recherche - vision par ordinateur & IA
Villeneuve d'Ascq Cedex
Bâtiment: Building: B
20$rue Élisée Reclus$BP 70317$F-59666 Villeneuve d'Ascq Cedex
Bureau: Office: B006
Cyril MEURIE
Chargé de recherche - vision par ordinateur & IA
Researcher in computer vision
Chargé de recherche en traitement et analyse de séquences d'images multi-caméras
Cyril Meurie est chercheur au laboratoire LEOST du département COSYS de l’Université Gustave Eiffel (ex-Ifsttar) depuis 2012, après avoir été Maître de Conférences à l’Université de Technologie de Belfort-Montbéliard entre 2008 et 2012. Il est docteur en Informatique de l’Université de Caen Normandie.
Depuis 2008, son activité scientifique s’effectue dans le domaine des systèmes de transports intelligents qu’ils soient routiers ou ferroviaires. Son axe de recherche principal est le traitement et l’analyse de séquences d’images multi-caméras. Ses centres d’intérêt majeurs sont la détection, le suivi et la réidentification d’objets mobiles et/ou de personnes et l’analyse de leur comportement, la perception fine de l’environnement et la fusion multi-capteurs pour l’amélioration de la localisation de mobiles ainsi que l’évaluation de système de vision basés sur l’intelligence artificielle. Il développe des approches basées multi-échelles, morphologiques, graphes, couleur/texture, intelligence artificielle et apprentissage profond.
Il est continuellement participant ou chef de projets (*) pour des programmes régionaux, nationaux et européens : BOSS, ViLoc (*), PANsafer, CAPLOC, SATLOC, SMARTIES, EVEREST (*), ERSAT-GCC, eMAPs, Train Autonome, LOCSP, Ferromobile.
Il (a) coencadre(é) 7 thèses de doctorat dont 2 en cours et est par ailleurs chargé d'enseignement vacataire à l'ESIEE Paris depuis 2020 et à l'Institut Mines-Télécom Lille-Douai depuis 2021. Il est auteur ou co-auteur d’une centaine de publications scientifiques.
Mes dernières références
My latest references
Mes publications
Localisation pour la conduite automatisée. La Revue de l'électricité et de l'électronique, 2023, 2, pp.79-87
Space-Time Memory networks for multi-person skeleton body part detection. 3rd International Conference on Pattern Recognition and Artificial Intelligence ICPRAI 2022, Jun 2022, Paris, France
Rachdi, I. El Khadiri, Youssef El Merabet, Y. Rhazi, Cyril Meurie. Texture and material classification with multi-scale ternary and septenary patterns. Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences, 2022, 35 (1), pp.405-415
⟨10.1016/j.jksuci.2022.12.009⟩
El Khadiri, Y Rhazi, C Meurie. Multi-scale Ternary and Septenary Patterns for Texture classification. The 1st International conference on Artificial Intelligence: Advanced Topics and Social Issues - AIATSI, Nov 2022, Marrakesh, Morocco
Segmentation d'instance dans des images fisheye. ORASIS 2021, Centre National de la Recherche Scientifique [CNRS], Sep 2021, Saint Ferréol, France
Multipath and NLOS detection based on the combination of CN0 values and a fish-eye camera. ENC 2020, 28th European Navigation Conference, Nov 2020, Dresden, Germany. 13p
Instance segmentation in fisheye images. IPTA 2020, International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications, Nov 2020, Paris, France
⟨10.1109/IPTA50016.2020.9286623⟩
EVEREST Livrable 3.1 : Rapport de description des évènements. [Rapport de recherche] IFSTTAR - Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux. 2020, 62p
Extraction de silhouettes à partir de boîtes englobantes de détection. GRETSI 2019, 27ème Colloque francophone de traitement du signal et des images, Aug 2019, Lille, France. 4p
Annotation de comportements à risques et suivi de visages dans les remontées mécaniques en montagne.. GRETSI 2019, 27ème Colloque francophone de traitement du signal et des images, Aug 2019, Lille, France. 4p
Deliverable D4.2 - Technical Specification of Survey Toolset. ERSAT GGC. ERTMS on SATELLITE Galileo Game Changer. [Research Report] IFSTTAR - Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux. 2019, 110p
ERSAT GGC. ERTMS on SATELLITE Galileo Game Changer: Deliverable D4.5 - Process Execution Report. . [Research Report] IFSTTAR - Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux. 2019, 81p
A System for Image-Based Non-Line-Of-Sight Detection Using Convolutional Neural Networks. ITSC 2019, IEEE Intelligent Transportation Systems Conference, Oct 2019, Auckland, France. pp535-540
⟨10.1109/ITSC.2019.8917272⟩
Annotation tool designed for hazardous user behavior in guided mountain transport. IPAS 2018, 3rd IEEE International Conference on Image Processing, Applications and Systems, Dec 2018, Sophia-Antipolis, France. 7p
Quels axes pour la sûreté dans les transports terrestres collectifs?. Congrès Lambda Mu 21 « Maîtrise des risques et transformation numérique : opportunités et menaces », Oct 2018, Reims, France
Graph-based people segmentation using a genetically optimized combination of classifiers. Journal of Electronic Imaging, 2018, 27 (5), pp.16-47
⟨10.1117/1.JEI.27.5.051210⟩
Superpixels for Image Processing and Computer Vision. Journal of Electronic Imaging, 2017
Pattern Recognition Letters People silhouette extraction from people detection bounding boxes in images. Pattern Recognition Letters, 2017, 93, pp.182-191
⟨10.1016/j.patrec.2016.12.014⟩
Weighting with the pre-knowledge of GNSS signal state of reception in urban areas. European Navigation Conference 2015, Apr 2015, Bordeaux, France. 7p
Building roof segmentation from aerial images using a line and region based watershed segmentation technique. Sensors, 2015, 15, p3172-3203
⟨10.3390/s150203172⟩
A Multiple-Objects Recognition Method Based on Region Similarity Measures: Application to Roof Extraction from Orthophotoplans. International journal of advanced computer science and applications (IJACSA), 2015, 6 (11), 12p
⟨10.14569/IJACSA.2015.061139⟩
Algorithmes embarqués de localisation outdoor pour les véhicules en milieu urbain et algorithme embarqué de fusion GNSS et carte numérique. [Rapport de recherche] IFSTTAR - Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux. 2015, 35p
A Graph Based People Silhouette Segmentation Using Combined Probabilities Extracted from Appearance, Shape Template Prior, and Color Distributions. Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems, 2015, Catane, Italy
⟨10.1007/978-3-319-25903-1_26⟩
Image processing for a more accurate GNSS-based positioning in urban environment. 22nd ITS World Congress, Oct 2015, Bordeaux, France. 12p
Une méthode génétiquement optimisée d'extraction de personnes par coupe de graphe de superpixels pour l'environnement embarqué. GRETSI, 2015, Lyon, France
All-Day moving objects detection for security at level crossing. TRA2014 - Transport Research Arena: Transport Solutions: from Research to Deployment - Innovate Mobility, Mobilise Innovation !, Apr 2014, Paris, France. 10p
Segmentation d'images aériennes par coopération LPE-régions et LPE-contours. Application à la caractérisation de toitures. Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, 2014, 206
Innovative simulations of GNSS performances in a realistic railway environment. CERGAL, International Symposium on Certification of GNSS Systems & Services, Jul 2014, Germany. 5p
Caractérisation et Structure 3D de l'environnement urbain pour une position GNSS plus précise. 41ème Congrès ATEC ITS, Jan 2014, France. 6p
A Genetically Optimized Graph-based People extraction method for embedded transportation systems real conditions. 17th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, Oct 2014, Qingdao, China
Region similarity measures for automatic detection of building roofs from orthophotoplans. SITIS 2014 - 10th International Conference on Signal Image Technology & Internet based Systems, Nov 2014, Marrakech, Morocco. 8p
An Improved colorimetric invariants and RGB-Depth-based Codebook model for background subtraction using kinect. 3th Mexican International Conference on Artificial Intelligence, Nov 2014, Chiapas, Mexico. pp 380-392
⟨10.1007/978-3-319-13647-9_35⟩
SATLOC. Demonstration of an innovative concept specification and results of simulation tools applied on photographed geo-referenced particular route environment. 2014
Toward accurate localization in guided transport: combining GNSS data and imaging information. Transportation research. Part C, Emerging technologies, 2013, 15p
Projet CAPLOC. Combinaison de l’analyse d’images et la connaissance de la Propagation des signaux pour la Localisation. TEC Mobilité intelligente [Revue TEC : Transport Environnement Circulation], 2013, 218, 4p
Partial Demosaicing for stereo matching of CFA images on GPU and CPU. 3rd International Conference on Advanced Communications and Computation, INFOCOMP, Nov 2013, Portugal. p33-38
Projet CAPLOC. Combinaison de l'Analyse d'images et la connaissance de la Propagation des signaux pour la LOCalisation. 40ème congrès ATEXPO : Mobilité et Transports, Jan 2013, France. 23p
Meurie, M. Heddebaut, et al.. V2X Communications Applied to Safety at Level Crossings. 20th ITS World Congress, October 15-18, 2013, Tokyo, Japan, Oct 2013, Tokyo, Japan
Quantify and improve GNSS quality of service in land transportation by using image processing. First CNES-ONERA Workshop on Earth-Space Propagation, Jan 2013, France. 5p
Improvement of moving objects detection in continued all-day illumination conditions using color invariants and color spaces. ITSC 2013, IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), Oct 2013, France. 6p
Vers une meilleure détection des objets mobiles par Codebook et invariance couleur. CORESA 2013, COmpression et REprésentation des Signaux Audiovisuels, Nov 2013, France. 6p
Orthophotoplan segmentation based on regions merging for roof detection. SPIE Electronic Imaging 2012 - Image Processing: Machine Vision Applications V, Jan 2012, San Fransisco, United States. 2p
Eigen combination of color and texture informations for image segmentation. 5th International Conference, ICISP 2012, International Conference on Image and Signal Processing, Jun 2012, Agadir, Morocco. p415-423
Orthophotoplan segmentation and colorimetric invariants for roof detection. 16th International Conference on Image Analysis and Processing, Sep 2011, Ravenna, Italy. p394-403
Segmentation d'orthophotoplans et invariants colorimétriques pour la détection de toitures. Colloque International TELECOM'2011 & 7èmes JFMMA, Apr 2011, Tanger, Maroc. 6p
Analyse de l'environnement de réception des signaux GNSS par segmentation et classification d'images fish-eye : application à l'aide à la caractérisation de la disponibilité globale de la constellation satellitaire. TELECOM’2011 & 7èmes JFMMA, Mar 2011, Maroc. 6p
Watershed regions and watershed lines based cooperation strategy for image segmentation. Application to roof detection. 11th IEEE International Symposium on Signal Processing and Information Technology, Dec 2011, Bilbao, Spain. p393-398
Real-time passenger counting in buses using dense stereovision. Journal of Electronic Imaging, 2010, vol19, issue 3, 11p
⟨10.1117/1.3455989⟩
Truongcong, L. Khoudour, Cyrille Achard, Cyril Meurie, Olivier Lezoray. People re-identification by spectral classification of silhouettes. Signal Processing, 2010, Special Section on Processing and Analysis of High-Dimensional Masses of Image and Signal Data, 90 (8), pp.2362-2374
Morphological hierarchical segmentation and color spaces. International Journal of Imaging Systems and Technology, 2010, 20 (2), pp.167-178
⟨10.1002/ima.20233⟩
An efficient combination of texture and color information for watershed segmentation. International Conference on Image and Signal Processing, Jun 2010, Trois-Rivières, Canada. p147-156
Machine learning in morphological segmentation. Handbook of Research on Advanced Techniques in Diagnostic Imaging and Biomedical Applications, Information Science Reference, 2009
A People Counting System Based on Dense and Close Stereovision. 3rd International Conference on Image and Signal Processing, ICISP'2008, Jul 2008, Cherbourg-Octeville, France. pp.59-66
⟨10.1007/978-3-540-69905-7_7⟩
Prestation d'expertise
Service expertise
ERSAT-GGC contribue à l’introduction du concept de balise virtuelle pour le système de contrôle commande ferroviaire européen ERTMS en proposant des travaux sur la caractérisation de la réception des signaux GNSS et une évaluation de l’architecture et de sa sécurité.
ERSAT GGC contribue à l’évolution de l’ERTMS. La localisation y est actuellement réalisée avec des équipements odométriques et des balises au sol. ERSAT GGC vise le remplacement des balises par des balises virtuelles. Il s’agit de détecter le franchissement d’un point préalablement défini et géo référencé en comparant sa position avec celle du train. L'utilisation des solutions GNSS est pertinente mais souffre de performances dégradées dans les environnements contraints. En effet, la réception des signaux par trajets multiples, leur atténuation ou obstruction par les obstacles proches ou les interférences causées par d’autres équipements proches dégradent la précision et la disponibilité du service. Le projet a proposé, d’une part, une validation en terme de sûreté de fonctionnement de l’architecture proposée. D’autre part, une méthodologie (et ses outils) ont été développés pour classifier les lignes selon les performances GNSS attendues. Cette classification repose sur une batterie de tests visant à détecter les évènements indésirables à partir de mesures collectées par des équipements COTS installés à bord et l'analyse de différents observables GNSS et d’images de l’environnement. Les classes définies visent à définir les zones d'applicabilité des balises virtuelles (reposant sur GNSS). ERSAT GGC a proposé des procédures de tests et les outils ont été testés et évalués en 2019 le long de plusieurs lignes ferroviaires en Italie et en Espagne.
http://www.ersat-ggc.eu/Contacts Université Gustave Eiffel
COCHERILYann
KAZIMSyed ali
FLANCQUARTAmaury
MARAISJuliette
MEURIECyril
L'objectif du projet EVEREST est d'estimer la capacité des systèmes à base d’analyse d’images à assurer des fonctions d’aide à l’exploitation et de surveillance pour les transports guidés en montagne.
Le projet EVEREST a pour objectif d’estimer la capacité des systèmes à base d’analyse d’images et notamment d’intelligence artificielle à assurer des fonctions d’aide à l’exploitation et de surveillance des transports guidés en montagne, et plus particulièrement lors des phases d’embarquement et de débarquement des skieurs sur les télésièges.
En partenariat avec le STRMTG, l’Université Gustave Eiffel a produit une base de données vidéos de plus de 10 millions d’images acquises dans différentes stations du domaine skiable français, contenant des situations à risques, en exploitation, avec la présence d’usagers. Ces situations étaient jouées par des acteurs ou simulées avec des mannequins. Un outil d’annotation semi-automatique et une méthodologie d’évaluation ont été spécialement développés. En 2022, un challenge ouvert à la communauté scientifique a mis en exergue les bonnes performances des solutions et algorithmes de classification proposés par des candidats. Certes il reste encore un certain nombre d'améliorations à apporter afin que ces solutions puissent être étendues aux scénarios les plus complexes... mais en tout cas ces outils une fois mis au point ont vocation à être déployés auprès des exploitants des remontées mécaniques.
http://everest.ifsttar.frContacts Université Gustave Eiffel
TATKEUCharles
FISCHERMathilde
FLANCQUARTAmaury
AMBELLOUISSébastien
MEURIECyril
eMAPs vise à développer une solution de localisation originale et précise pour véhicule terrestre en milieu urbain. La solution s'appuira le GNSS européen GALILEO, des capteurs véhicule, et une caméra de type Fisheye. L'application visée sera une démonstration les autobus d'Albi.
Le consortium eMAPs propose de développer un service de localisation (LBS) à travers son projet eMAPs basé sur Galileo pour relever les défis prévus et attendus de la ville intelligente et de la voiture autonome. Les développements matériels et logiciels proposés par eMAPs visent à fournir des solutions d'avenir telles que la navigation intelligente pour les utilisateurs de voitures connectés, la gestion de flotte en temps réel pour les transports publics urbains et le suivi de la maintenance des infrastructures pour les urbanistes. En développant un récepteur haut de gamme innovant, économique, compact et performant, eMAPs fournira une précision de positionnement 2D (95%) et des cartes urbaines haute définition d'un véhicule ciblé de 30 cm qui bénéficieront à toutes les parties prenantes de la ville intelligente : les voyageurs, les opérateurs de transport public et les autorités urbaines. Le produit final d’eMAPs sera une plate-forme qui hybride les données générées par un récepteur GNSS multi-fréquences multi-constellation, une IMU et des caméras.
Contacts Université Gustave Eiffel
BetailleDavid
Le RouxGilles
MARAISJuliette
GourbilYveline
FISCHERMathilde
RenaudinValérie
FLANCQUARTAmaury
AMBELLOUISSébastien
MEURIECyril
Le projet LOCSP vise à évaluer les perfomances de différentes solutions de localisation pour les véhicules autonomes dans les environnements contraints (urbains ou ferroviaires) à partir d'une base de données de références.
La révolution des systèmes de transports routiers et ferroviaires passe aujourd’hui par le développement de technologies embarquées parmi lesquelles la localisation et la communication sont des éléments clés pour la modernisation des transports terrestres et l’émergence de véhicules connectés et autonomes. Dans LOCSP, l’effort porte sur la solution de localisation. LOCSP (LOcalisation Sûre et Précise) rassemble deux équipes de recherche (IFSTTAR et CRIStAL) et une PME (M3 Systems) dans le but de développer et comparer des solutions de localisation précises et sûres même en présence de fautes et de répondre ainsi à deux problématiques : la première consiste à rendre plus robustes et précises les solutions en implémentant les technologies et les techniques d’hybridations les plus récentes. La deuxième vise à permettre à chacun et notamment aux acteurs économiques une évaluation complète et détaillées des solutions. LOCSP entend ainsi, d’une part, compléter les travaux existants pour de meilleures performances et d’autre part, répondre au besoin de plateforme de comparaison des algorithmes développés dans les différentes équipes.
https://locsp.univ-gustave-eiffel.fr/Contacts Université Gustave Eiffel
COCHERILYann
FLANCQUARTAmaury
BetailleDavid
AMBELLOUISSébastien
AIT TMAZIRTENourdine
KAZIMSyed ali
MARAISJuliette
MEURIECyril