Boukernafa, ChaimaaBouazza-abid, SoumiaBENTAIEB, Samia2024-12-042024-12-042021http://dspace.univ-temouchent.edu.dz/handle/123456789/5565La 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.frvéhicule,classification,détection,HOG,KNN,SVM,Raspberry.Thesis