La reconnaissance des panneaux de circulation (cas de limitateur de vitesse): état de l'art / Djamila Samai  

Public ISBD Titre : La reconnaissance des panneaux de circulation (cas de limitateur de vitesse): état de l'art Type de document : texte imprimé Auteurs : Djamila Samai, Auteur ; Souhaib Chekhchoukh ; Hammouche, Yassine, Directeur de thèse Editeur : Sétif:UFS Année de publication : 2023 Importance : 1 vol (83 f.) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Détection des panneaux routiers Reconnaissance des panneaux routiers CLassification Détection des contours Reconnaissance des panneaux de limitation de vitesse Apprentissage automatique. Index. décimale : 004 - Informatique Résumé : Ce mémoire de Master 2 explore la reconnaissance des panneaux de signalisation, en mettant en avant les panneaux de limitation de vitesse comme point de convergence. Il met en lumière l'importance des panneaux dans la régulation du trafic et souligne l'émergence de technologies novatrices pour renforcer la sécurité routière. L'étude passe en revue les méthodes de reconnaissance, de l'apprentissage automatique à la détection des contours, en détaillant les étapes du processus. Cependant, elle révèle également les limites actuelles de la reconnaissance des panneaux, notamment liées aux variations environnementales et contextuelles. La détection des contours et des chiffres est essentielle pour une reconnaissance précise des panneaux de limitation de vitesse. Le mémoire conclut par une comparaison des différentes méthodes, mettant en évidence leurs avantages, limites et performances relatives pour guider les futures recherches. Enfin, ce mémoire offre une exploration complète de la reconnaissance des panneaux de signalisation, en mettant l'accent sur la sécurité routière et la technologie émergente, tout en soulignant les défis à relever pour une mobilité plus intelligente et sécurisée = This Master's thesis delves into traffic sign recognition, with a focus on speed limit signs as a focal point. It highlights the significance of traffic signs in traffic regulation and underscores the emergence of innovative technologies to enhance road safety. The study reviews recognition methods, from machine learning to contour detection, detailing the process steps. However, it also reveals the current limitations of traffic sign recognition, particularly related to environmental and contextual variations. The detection of contours and numbers is crucial for accurate speed limit sign recognition. The thesis concludes with a comparison of different methods, highlighting their advantages, limitations, and relative performances to guide future research. Finally , this thesis provides a comprehensive exploration of traffic sign recognition, emphasizing road safety and emerging technology while underscoring the challenges for a smarter and more secure mobility. Côte titre : MAI/0818 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1LfjHx9ZIlTEjKPApAoKHPVQmwMrL3J2k/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : pdf La reconnaissance des panneaux de circulation (cas de limitateur de vitesse): état de l'art [texte imprimé] / Djamila Samai, Auteur ; Souhaib Chekhchoukh ; Hammouche, Yassine, Directeur de thèse . - [S.l.] : Sétif:UFS, 2023 . - 1 vol (83 f.) ; 29 cm. Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Détection des panneaux routiers Reconnaissance des panneaux routiers CLassification Détection des contours Reconnaissance des panneaux de limitation de vitesse Apprentissage automatique. Index. décimale : 004 - Informatique Résumé : Ce mémoire de Master 2 explore la reconnaissance des panneaux de signalisation, en mettant en avant les panneaux de limitation de vitesse comme point de convergence. Il met en lumière l'importance des panneaux dans la régulation du trafic et souligne l'émergence de technologies novatrices pour renforcer la sécurité routière. L'étude passe en revue les méthodes de reconnaissance, de l'apprentissage automatique à la détection des contours, en détaillant les étapes du processus. Cependant, elle révèle également les limites actuelles de la reconnaissance des panneaux, notamment liées aux variations environnementales et contextuelles. La détection des contours et des chiffres est essentielle pour une reconnaissance précise des panneaux de limitation de vitesse. Le mémoire conclut par une comparaison des différentes méthodes, mettant en évidence leurs avantages, limites et performances relatives pour guider les futures recherches. Enfin, ce mémoire offre une exploration complète de la reconnaissance des panneaux de signalisation, en mettant l'accent sur la sécurité routière et la technologie émergente, tout en soulignant les défis à relever pour une mobilité plus intelligente et sécurisée = This Master's thesis delves into traffic sign recognition, with a focus on speed limit signs as a focal point. It highlights the significance of traffic signs in traffic regulation and underscores the emergence of innovative technologies to enhance road safety. The study reviews recognition methods, from machine learning to contour detection, detailing the process steps. However, it also reveals the current limitations of traffic sign recognition, particularly related to environmental and contextual variations. The detection of contours and numbers is crucial for accurate speed limit sign recognition. The thesis concludes with a comparison of different methods, highlighting their advantages, limitations, and relative performances to guide future research. Finally , this thesis provides a comprehensive exploration of traffic sign recognition, emphasizing road safety and emerging technology while underscoring the challenges for a smarter and more secure mobility. Côte titre : MAI/0818 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1LfjHx9ZIlTEjKPApAoKHPVQmwMrL3J2k/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : pdf

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
MAI/0818	MAI/0818	Mémoire	Bibliothéque des sciences	Français	Disponible Disponible

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