Détection et apprentissage automatique d'objets pour la modélisation de milieux intérieurs

Nous presentons dans cet article une nouvelle methode pour la modelisation des objets et de la scene dans un environnement interieur inconnu. Les milieux interieurs sont composes d'une quantite d'objets susceptibles d'etre deplaces. Nous souhaitons exploiter les multiples passages d'une camera dans un meme lieu et tirer parti de ces deplacements pour modeliser d'une part la structure de la scene et d'autre part les objets le constituant. Nous proposons une association de methodes de SLAM metrique et de reconnaissance de lieu pour detecter et representer les objets de facon automatique et enrichir la connaissance de la scene. Abstract: This paper presents a new solution for modeling the scene and the objects in unknown environments. Many objects in indoor environments are likely to be moved. We want to make the most of several observations of a camera in the same scene to represent the different places and objects. We propose to combine methods of metrical localization and place recognition to detect and model objects and extend the scene model.