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Estimation de posture 3D à partir de données imprécises et incomplètes : application à l'analyse d'activité d'opérateurs humains dans un centre de tri

Blanc Beyne, Thibault. Estimation de posture 3D à partir de données imprécises et incomplètes : application à l'analyse d'activité d'opérateurs humains dans un centre de tri. PhD, Informatique et Télécommunication, Institut National Polytechnique de Toulouse, 2020

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Abstract

Dans un contexte d’étude de la pénibilité et de l’ergonomie au travail pour la prévention des troubles musculo-squelettiques, la société Ebhys cherche à développer un outil d’analyse de l’activité des opérateurs humains dans un centre de tri, par l’évaluation d’indicateurs ergonomiques. Pour faire face à l’environnement non contrôlé du centre de tri et pour faciliter l’acceptabilité du dispositif, ces indicateurs sont mesurés à partir d’images de profondeur. Une étude ergonomique nous permet de définir les indicateurs à mesurer. Ces indicateurs sont les zones d’évolution des mains de l’opérateur et d’angulations de certaines articulations du haut du corps. Ce sont donc des indicateurs obtenables à partir d’une analyse de la posture 3D de l’opérateur. Le dispositif de calcul des indicateurs sera donc composé de trois parties : une première partie sépare l’opérateur du reste de la scène pour faciliter l’estimation de posture 3D, une seconde partie calcule la posture 3D de l’opérateur, et la troisième utilise la posture 3D de l’opérateur pour calculer les indicateurs ergonomiques. Tout d’abord, nous proposons un algorithme qui permet d’extraire l’opérateur du reste de l’image de profondeur. Pour ce faire, nous utilisons une première segmentation automatique basée sur la suppression du fond statique et la sélection d’un objet dynamique à l’aide de sa position et de sa taille. Cette première segmentation sert à entraîner un algorithme d’apprentissage qui améliore les résultats obtenus. Cet algorithme d’apprentissage est entraîné à l’aide des segmentations calculées précédemment, dont on sélectionne automatiquement les échantillons de meilleure qualité au cours de l’entraînement. Ensuite, nous construisons un modèle de réseau de neurones pour l’estimation de la posture 3D de l’opérateur. Nous proposons une étude qui permet de trouver un modèle léger et optimal pour l’estimation de posture 3D sur des images de profondeur de synthèse, que nous générons numériquement. Finalement, comme ce modèle n’est pas directement applicable sur les images de profondeur acquises dans les centres de tri, nous construisons un module qui permet de transformer les images de profondeur de synthèse en images de profondeur plus réalistes. Ces images de profondeur plus réalistes sont utilisées pour réentrainer l’algorithme d’estimation de posture 3D, pour finalement obtenir une estimation de posture 3D convaincante sur les images de profondeur acquises en conditions réelles, permettant ainsi de calculer les indicateurs ergonomiques

Item Type:PhD Thesis
Uncontrolled Keywords:
Institution:Université de Toulouse > Institut National Polytechnique de Toulouse - Toulouse INP (FRANCE)
Laboratory name:
Research Director:
Charvillat, Vincent
Statistics:download
Deposited On:24 Mar 2021 13:25

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