Mise en oeuvre d'une architecture de reconnaissance de formes pour la détection de particules à partir d'images atmosphériques.

Sonia Khatchadourian (1)

1 ASTRE [Cergy-Pontoise]

The HESS experiment consists of a system of telescopes destined to observe cosmic rays. Since the project has achieved a high level of performances, a second phase of the project has been initiated. This implies the addition of a new telescope which is more sensitive than its predecessors and which is capable of collecting a huge amount of images. In this context, all data collected by the telescope can not be retained because of storage limitations. Therefore, a new real-time system trigger must be designed in order to select interesting events on the fly. The purpose of this thesis was to propose a trigger solution to efficiently discriminate events (images) which are captured by the telescope.The first part of this thesis was to develop pattern recognition algorithms to be implemented within the trigger. A processing chain based on neural networks and Zernike moments has been validated. The second part of the thesis has focused on the implementation of the proposed algorithms onto an FPGA target, taking into account the application constraints in terms of resources and execution time.

L'expérience HESS consiste en un système de télescopes permettant d'observer les rayonnements cosmiques. Compte tenu des résultats majeurs obtenus depuis son installation, la seconde phase du projet a été engagée. Celle-ci est en cours de réalisation et passe par l'ajout d'un télescope plus sensible et plus grand que ses prédécesseurs. Toutes les données collectées par ce télescope ne peuvent pas être conservées à cause des limites de stockage. Par conséquent, un système de déclencheur, dit trigger, performant doit être mis en place. L'objectif de cette thèse est de proposer une solution de reconnaissance de formes en temps réel dans un contexte fortement contraint et qui sera embarquée sur le télescope. La première partie de la thèse a consisté à élaborer une chaîne de reconnaissance des formes pour ce trigger. Une chaîne de traitement à base de réseau de neurones et des moments de Zernike a été validée. La seconde partie de la thèse a porté sur l'implantation des algorithmes retenus sur une cible FPGA en tenant compte des contraintes en termes de ressources et de temps d'exécution.

Mots clés: classification; réseaux de neurones; trigger de particules; moments de Zernike; FPGA

Domaines: Traitement du signal et de l'image [eess.SP]; Traitement du signal et de l'image [eess.SP]; Electronique; Architectures Matérielles [cs.AR]

Sonia Khatchadourian. Mise en oeuvre d'une architecture de reconnaissance de formes pour la détection de particules à partir d'images atmosphériques.. Traitement du signal et de l'image [eess.SP]. Université de Cergy Pontoise, 2010. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00783077⟩