Détection Des Panneaux De Signalisation Routière
Résumé: Les systèmes dedétectionetdereconnaissancedespanneauxdesignalisationsont considérés commeunsecteurd’excellencedansdenombreuxpaysdéveloppés,mais ils restentunsecteurdedéveloppementtimideenAlgérie. En générale,lesystèmededétectionetdereconnaissancedespanneauxdesig- nalisation consistededeuxphasesprincipales,détectiondespanneauxpuisrecon- naissance. L’objectifdeceprojetestlamiseenoeuvredetelsystèmepourvéhicules intelligents. Lespanneauxprésententplusieursdégradations,généralementrela- tives auxchangementsenvironnementauxcequirendlatâchededétectionetrecon- naissance complexeetdifficile. Dans cetravail,lesdeuxphasesdusystèmeontétéétudiéesetdessolutionsont été proposées.LadétectionsebasesurleclassificateurHaarCascadeenutilisent l’espace colorimétriqueHSVpourladétectiondupanneausurl’image.Puis,lare- connaissance vialesarchitecturesGoogLeNet,AlexNetetLeNet.Pourl’évaluation, deux basesdedonnéesontétéutilisés,l’étapededétectiondespanneauxdesignal- isation estmenéesurlabasededonnéesGTSDBlabasesdedétectiondespanneaux de signalisationallemand,etl’étapedeclassificationetdereconnaissanceestmenée sur labasededonnéesGTSRBlabasedereconnaissancedespanneauxdesignalisa- tion allemand. Une détectionfavorableetunereconnaissanceprécisedespanneauxdesignali- sation sontobtenuesgrâceà uneformationcontinueetà destestsdumodèle.Pour la phasededétection,nousavonsobtenuuneprécisionde100%etunrappelde 79%, etpourlaphasedereconnaissancenousavonsobtenuuneprécisionde98%. L’expérimentationaprouvéquel’espacecolorimétriqueHSVestleplusefficace pour laphasededétection,etl’architectureGoogLeNetestlaplusprécisepour la phasedereconnaissance.Lesrésultatsobtenusmontrentl’améliorationdece système, quiestd’uneimportanceconsidérablepourréduireletauxd’accidentset améliorerlasituationdelasécuritéroutière,offrantunebonnegarantietechnique pour ledéveloppementrégulierdel’aideà laconduiteintelligentedesvéhicules.
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