Détection et Classification de Véhicule dans un Environnement Routier

Notice brève
dc.contributor.authorBoukernafa, Chaimaa
dc.contributor.authorBouazza-abid, Soumia
dc.contributor.authorBENTAIEB, Samia
dc.date.accessioned2024-12-04T09:22:41Z
dc.date.available2024-12-04T09:22:41Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractLa détectionetlaclassificationprécisedesvéhiculesjoueunrôleimportantdans les systèmesdetransportintelligents.Lacapacitédedétecterlesvéhiculesdansles scènes decirculationpermetd’analyserlecomportementdesconducteurs,ainsique de détecterlesinfractionsaucodedelarouteetlesaccidents.Ladétectionetla classification desvéhiculesestunetâchedifficileenraisondesconditionsmétéoro- logiques, del’éclairageetdeladiversitédestypesdevéhicules.Plusieurssolutions utilisentdesalgorithmesd’extractiondecaractéristiquesainsiqueleclassifieurSup- portVectorMachine.Dansceprojet,nousavonsprésentélesalgorithmesprincipaux utilisés pourlaclassificationdesvéhicules.L’histogrammedegradientorientéHOG a étéimplémentépourextrairelescaractéristiquesdesimagesreprésentéessous forme devecteurHOG.Laméthodedesoustractiondubackgroundestutiliséepour détecter lesvéhicules.LeclassifieurSVMaveclenoyauRBFaétéentrainéettesté pourclassifierlesvéhiculessousplusieursclasse.Aprèsavoirprouvélafiabilitéet la robustessedumodèle,lacarteRaspberryPi4aétéutiliséepourimplémenterle système proposé.en_US
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-temouchent.edu.dz/handle/123456789/5565
dc.language.isofren_US
dc.subjectvéhicule,classification,détection,HOG,KNN,SVM,Raspberry.en_US
dc.titleDétection et Classification de Véhicule dans un Environnement Routieren_US
dc.typeThesisen_US

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