Système de détection et reconnaissance d’objets dans le transport routier au SÉNÉGAL

Informations

Établissement

Université Cheikh Anta Diop

Date de soutenance

11/01/2020

Résumé

Ce mémoire présente la mise en place d’un système de détection et
de reconnaissance des objets dans le trafic routier au Sénégal en
utilisant le Deep Learning dans le but de réduire le nombre d’accidents
de la route pour sauver des vies.
Lorsqu’un objet (piéton, un pneu, un tableau, …) est en approche
du véhicule c’est-à-dire du champ de vision de la caméra installé sur la
voiture le système fait la détection de l’objet puis la reconnaissance de
ce dernier grâce à l’algorithme YOLO. Plusieurs algorithmes de
réseaux de neurones artificiels permettent de faire la reconnaissance et
la détection des objets, YOLO donne des résultats intéressants grâce à
sa rapidité, sa capité de traitement des images (45 images par seconde)
et sa précision.
Ce système est composé d’une carte nano Raspberry avec une
caméra embarquée et une application web. Le système de détection et
de reconnaissance des objets envoie les images capturées à une base de
données. Cette dernière sera couplée avec un système de traitement des
images qui permettra à l’application web d’afficher les objets détectés
sur un itinéraire déjà parcourue.
Finalement nous avons conçu un système capable de détecter et
reconnaitre des objets en utilisant un ordinateur pour servir de
Raspberry Pi et de caméra afin d’exécuter YOLO qui est un algorithme
du Deep Learning.