Classification Des Panneaux De Signalisation Routière Par Les Réseaux Neuronaux Convolutifs
Résumé: De nos jours, les tâches de reconnaissance d'objets sont de plus en plus résolues avec les réseaux neuronaux convolutionnels (CNN). En raison de son haut taux de reconnaissance et une exécution rapide, les réseaux de neurones convolutifs ont amélioré la plupart des tâches de vision par ordinateur, à la fois existants et nouveaux. L’objectif premier est l’implémentation d'un algorithme de classification de panneaux de signalisation utilisant une convolution réseau neuronal. L’entraînement du réseau de neurones est implémenté à l'aide de la bibliothèque TensorFlow et d’autres bibliothèques comme keras et d’une architecture massivement parallèle pour la programmation. L'ensemble de la procédure de classification des panneaux de signalisation est exécuté en temps réel sur un GPU et CPU. Les résultats expérimentaux ont confirmé la haute efficacité du système de vision par ordinateur développé
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