Jean-Philippe Tarel
Chargé de recherche
CFR / COSYS - Département Composants et Systèmes
PICS-L - Laboratoire sur la Perception, les Interactions, les Comportements et la Simulation des usagers de la route
Marne-la-Vallée
Bâtiment: Building: Bienvenüe
14-20 Boulevard Newton$Champs-sur-Marne$77447 Marne-la-Vallée Cedex 2
Bureau: Office: C127
Jean-Philippe Tarel
Chargé de recherche
Researcher
CFR / COSYS - Département Composants et Systèmes
PICS-L - Laboratoire sur la Perception, les Interactions, les Comportements et la Simulation des usagers de la route
Chargé de recherche à l'Université Gustave Eiffel au sein du Laboratoire PICS-L du département COSYS, je m’intéresse plus particulièrement au traitement d'images, à la vision par ordinateur et à la reconnaissance d'objets à partir de caméras routières ou embarquées sur véhicules, toutes conditions météorologiques confondues.
Researcher at Gustave Eiffel University in the COSYS/PICS-L team, I am particularly interested in image processing, computer vision and the object recognition from cameras on the road or on-board vehicles, in all weather conditions.
Mes dernières références
My latest references
de J.-P. Tarel
from J.-P. Tarel
NTIRE 2019 Image Dehazing Challenge Report
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Télécharger le documentTwo images comparison with invariance to illumination properties
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Télécharger le documentOptimisation globale pour les contours actifs, In: Optimisation de formes en sciences de l'ingénieur : Méthodes et applications, OSI3, Chapitre 4
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Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux - IFSTTAR, pp. 137-168
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Contrôle de la direction privilégiée dans deux variantes de la méthode de reconstruction stéréoscopique SGM
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All-weather vision for automotive safety: which spectral band?
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Plus d'infosUn modèle de mélange pour la segmentation de données spatiales
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Plus d'infosWhere we look when we drive: A multidisciplinary approach
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Digital imaging for assessing and improving highway visibility
TRA2014 - Transport Research Arena: Transport Solutions: from Research to Deployment - Innovate Mobility, Mobilise Innovation !, FRANCE, 10p
Plus d'infosEnhanced Fog Detection and Free Space Segmentation for Car Navigation
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Vehicle Attitude Estimation in Adverse Weather Conditions using a Camera, a GPS and a 3D road Map
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Plus d'infosRain or Snow Detection in Image Sequences through use of a Histogram of Orientation of Streaks
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Plus d'infosMitigation of visibility loss for advanced, camera based driver assistances
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Fast Visibility Restoration from a Single Color or Gray Level Image
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Distributed Volumetric Scene Geometry Reconstruction With a Network of Distributed Smart Cameras
IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'09), ETATS-UNIS, pp 2334-2341
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Long-Range Road Detection for Off-line Scene Analysis
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Plus d'infosAlerting the Drivers about Road Signs with Poor Visual Saliency
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Une carte de saillance adaptée aux images HDR
Revue Electronique Francophone d'Informatique Graphique, 3, 2, pp 1-10
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Amélioration de la reconnaissance des marquages routiers par l'optimisation d'algorithmes d'extraction
Colloque COGIST'09, FRANCE, sp
http://perso.lcpc.fr/tarel.jean-philippe/publis/cogist09.html
Utilisation d'un modèle probabiliste d'orientation de segments pour détecter des hydrométéores dans des séquences vidéo
colloque GRETSI'09, FRANCE, sp
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Free Space Detection for Autonomous Navigation in Daytime Foggy Weather
IAPR Conference on Machine Vision Applications (MVA'09), JAPON, 4p
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Prestation d'expertise
Service expertise
Développement d'une caméra en visible et en IR capable de détecter les piétons et les marquages par tous les temps (nuit, brouillard, pluie)
Les secteurs du transport routier et aérien se retrouvent sur une problématique commune, à l’horizon 2018-2019, de disposer de fonctions d’aide capables de percevoir l’environnement d’un véhicule et de détecter tous vulnérables, dans toutes les conditions de temps, notamment en situations dites dégradées type nuit, brouillard ou pluie. L’état de l’art des systèmes d’aide à la conduite montre que les solutions technologiques basées sur des caméras visibles, RADAR, ou LIDAR, répondent au besoin fonctionnel de détection dans des conditions favorables type jour. En conditions dégradées, ces solutions trouvent leurs limites et ne permettent plus une détection fiable indispensable à la planification d’une intervention homme ou machine. Un consortium de dix partenaires, spécialistes du secteur automobile, VALEO, de l’aéronautique et de l’architecture système, SAFRAN-SAGEM, de l’optimisation des coûts, IAC, des technologies de détection, CEA-LETI, ULIS, des technologies de simulation, OKTAL, OKTAL SE, du traitement du signal, NEXYAD, des caractérisations des conditions et des essais terrains, IFSTTAR et CETE/CEREMA, s’organisent dans le projet AWARE pour répondre à la problématique soulevée par ces secteurs.
Contacts Université Gustave Eiffel
BremondRoland
HautiereNicolas
BELAROUSSIRachid
TarelJean-Philippe
Dans le cadre du projet FUI TORNADO, le département COSYS de l’Université Gustave Eiffel a apporté une contribution clé pour démontrer la faisabilité et l’intérêt de la perception coopérative entre l’infrastructure et le véhicule automatisé sur des points de faible visibilité.
Le projet FUI TORNADO, piloté par Renault, a pour but de démontrer la faisabilité de services de mobilité automatisée en zone péri-urbaine peu dense. Le département COSYS de l’Université Gustave Eiffel était responsable du lot qui vise à fiabiliser la perception d’un véhicule automatisé sur une zone de faible visibilité en lui transmettant la position des autres mobiles vus par une caméra installée en bord de route. Il a pour cela collaboré avec l'UTC (en charge de la perception du véhicule automatisé), avec la société Lacroix-City (en charge de l’unité bord de route qui assurait la communication) et avec Rambouillet Territoires qui fournissait le cas d’étude (un rond-point sur un trajet reliant une gare et un centre commercial). Le département COSYS a développé une chaîne de traitements basée sur un système d’apprentissage profond pour détecter et classifier les mobiles vus par une caméra routière, avec une étape de suivi pour calculer la position, la direction et la vitesse de chaque mobile, le tout en « temps-réel » avec estimation des incertitudes. Ces données sont transmises par l’unité bord de route au véhicule automatisé, qui réalise la fusion avec les données de son propre capteur (un lidar) pour enrichir et étendre sa perception. Le fonctionnement et l’intérêt de cette perception coopérative ont été démontrés en vraie grandeur en juillet 2021, avec un véhicule automatisé qui a circulé au milieu du trafic sur une route ouverte de Rambouillet.
https://www.tornado-mobility.com/index.php/en/home-2/Contacts Université Gustave Eiffel
IengSio-Song
TarelJean-Philippe
Le projet ENA (expérimentation navette autonome) vise à soutenir des projets d’expérimentation de cas d’usages de véhicules autonomes, commercialisables d’ici 2022. Il s'inscrit dans l'appel à projet de l'ADEME EVRA (Expérimentation du Véhicule Routier Autonome).
Deux expérimentations seront lancées : à Coeur de Brenne (désenclavement en milieu rural) et à Sophia-Antipolis (desserte d'une zone d'activité). Le projet, après une identification des besoins, la mise en place d'une expérimentation vise à partager le retour d'expérience et les impacts pour pérenniser ces projets.
Ce projet porte sur le développement de services de transports publics automatisés. Il va se focaliser sur la desserte de pôles excentrés en milieu péri-urbain et rural. Les cas d’usage spécifiques vont permettre de travailler 1) sur la desserte d’une zone industrielle, 2) sur les échanges entre des villages. Ces cas d’usage ont été identifiés pour répondre aux besoins de la Communauté d’Agglomérations de Sophia Antipolis, ainsi que d’aborder la création de service de mobilité en zone rurale très peu dense (Cœur de Brenne) afin de mieux relier le réseau de transport existant à des points actuellement très mal desservis.
Ce projet va également aborder la validation des expérimentations en identifiant des cas critiques associés à un système de transport automatisé, puis en les reconstruisant sur des pistes d’essai protégées. Ceci va permettre la constitution d’une base de données représentative de situations dans le cadre de l’élaboration d’une chaine expérimentale qui permettra de valider les véhicules.
L’originalité du projet est donc de déployer une démarche de conception et de validation « centrée sur l’utilisateur », en menant de manière itérative les développements technologiques et l’analyse approfondie des besoins, des attentes et du comportement des utilisateurs. Ces expérimentations menées à la fois en situation de services de transports collectifs réels mais aussi sur site protégé constitueront une base de retours d’expérience qui pourra venir en appui à la décision publique. D’une façon synthétique, en 2020 les points suivants ont été spécifiquement abordés par l'UGE :
• Des enjeux Sociétaux, centrés sur l’acceptabilité des Navettes Autonomes comme nouveau moyen de transport, et sur l’apport socioéconomique et environnemental de ces services. À cet égard, il s’agira notamment, sur la base d’une large enquête réalisée auprès d’un échantillon représentatif de la population, de cerner les attentes, mais aussi les réticences potentielles des futurs usagers vis-à-vis de cette nouvelle technologie « disruptive » en matière de mobilité. Cette enquête réalisée par le Lescot débutera en novembre 2020..
• Des enjeux Technologiques centrés sur la validation de la sureté de fonctionnement des dispositifs techniques ainsi que sur la sécurité des Navettes Autonomes en situations de trafic. Sur ce point, qui est au cœur du projet. Il s’agira aussi, au regard d’études de terrain centrées sur les cas d’usage introduits ci-dessus, d’identifier des situations potentiellement critiques que les Navettes Autonomes devront être à même de gérer, avant d’être déployées sur sites réels. L’ambition sera tout d’abord de procéder à des évaluations, notamment sur la piste d’essais Transpolis, en vue de tester les performances et valider la sureté de fonctionnement des Navettes Autonomes dans le cadre de situations critiques ainsi que d’identifier les données nécessaires à l’analyse des accidents et incidents. Le Lescot a défini la méthodologie d'évaluation des scénarios critiques. Certain ont commencé a être évalué sur les pistes de Transpolis avec la navette autonome de l'UGE.
https://experimentations-navettes-autonomes.univ-gustave-eiffel.fr/Contacts Université Gustave Eiffel
TATTEGRAINHélène
BELLETThierry
ROBERTThomas
CerezoVéronique
LECHNERDaniel
BetailleDavid
HedhliAbdelmename
BESSMANNErik
RENAUDJuliette
DoMinh-Tan
TarelJean-Philippe
Le projet ambitionne d’étendre les usages des caméras déjà déployées à la gestion de la biodiversité aux abords des infrastructures dans le cadre de la gestion des risques associés aux collisions et au suivi d’efficacité des mesures environnementales.
A l’heure du développement des infrastructures connectées, le projet OCAPI ambitionne d’étendre les usages des caméras déployées sur les infrastructures existantes à la gestion de la biodiversité aux abords des infrastructures dans le cadre de la gestion des risques associés aux collisions et au suivi d’efficacité des mesures environnementales. Pour ce faire, le projet OCAPI développera des algorithmes de reconnaissance automatique des moyens et grands Mammifères. Dans un second temps, les données de reconnaissance seront exploitées pour en dériver des indices d’abondances supports de la gestion adaptative des risques de collisions et des mesures environnementales.