Classification D’image Numériques Par De Procédés De Deep Learning : Application Aux Panneaux De Signalisation
2021
Mémoire de Master
Biologie Et Sciences De La Nature Et De La Vie

Université Larbi Tebessi - Tebessa

F
Fares, Imtiez

Résumé: La détection et la reconnaissance automatiques des panneaux de signalisation sont très importantes et pourraient potentiellement être utilisées par l'assistant de conduite pour réduire les accidents. Dans ce mémoire de fin d'études, un réseau de neurones convolutifs profonds (CNN) a été utilisé pour développer un système de détection et de reconnaissance autonome de la signalisation routière (ATSR). Dans le but d'améliorer la précision de la classification, l’architecture CNN a été utilisée avec différents paramètres dans divers scénarios afin d'obtenir le meilleur taux de reconnaissance, Les résultats expérimentaux montrent qu’architecture proposé a atteint une précision de 99,67%, sur l'ensemble de données de référence de reconnaissance des panneaux de signalisation allemands (GTSRB). Sans aucune adition des modules ou bien des modèles pré-entrainés

Mots-clès:

détection et reconnaissance des panneaux de signalisation
réseaux de neurones convolutifs (cnn)
deep learning
detection and recognition of traffic signs
convolutional neural networks (cnn)
deep learning
الكشف و التعرف على إشارات المرور
التعلم العميق
الشبكات العصبية التالفيفية
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