| dc.contributor.author | BOUROUBA, Meriem | |
| dc.contributor.author | BOUZIANI, Wassen Ikhlasse | |
| dc.date.accessioned | 2024-11-05T08:41:48Z | |
| dc.date.available | 2024-11-05T08:41:48Z | |
| dc.date.issued | 2024-10-03 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/STDB_UNAM/581 | |
| dc.description.abstract | L'augmentation du trafic routier et la nécessité croissante d'améliorer la sécurité routière ont rendu la reconnaissance automatique des panneaux de signalisation un enjeu clé. Les erreurs humaines et les distractions peuvent entraîner des accidents, soulignant l'importance des systèmes intelligents d'assistance à la conduite. Ce mémoire vise à répondre à ces défis en développant un modèle de reconnaissance des panneaux de signalisation, basé sur un ensemble de données et des images capturées dans des environnements réels. Les résultats obtenus démontrent l'efficacité de cette approche pour renforcer la sécurité routière à travers des systèmes de vision par ordinateur plus fiables et adaptés aux conditions réelles. | en_US |
| dc.language.iso | fr | en_US |
| dc.publisher | Directeur: Mr. BOUKLI HACENE Fazil | en_US |
| dc.subject | Reconnaissance des panneaux de signalisation, Sécurité routière, Vision par ordinateur, Apprentissage profond, Assistance à la conduite,Intelligence artificielle. | en_US |
| dc.title | Apprentissage profond appliqué à la reconnaissance visuelle des panneaux de signalisation par un robot mobile | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |