Identification des panneaux routiers pour des systèmes d’aide à la conduite

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

Les systèmes de détection et de reconnaissance des panneaux routiers fournissentun niveau supplémentaire au sujet de l’assistance au conducteur, ce qui incite la sécuritéaccrue pour les passagers, les clients de façon quoi de plus les véhicules. Dansle cadre des systèmes avancés d’aide à la conduite, la reconnaissance des panneauxroutiers peut être utilisée pour les conducteurs (surtout les personnes ayant des besoinsspéciaux) en les alertant sur la présence de panneaux routiers pour réduire lesrisques de distraction, de fatigue, de mauvaise visibilité et de conditions météorologiques.Bien que plusieurs systèmes de reconnaissance des panneaux routiers aient étéproposés dans la littérature, la conception d’un algorithme robuste reste un problèmede recherche ouvert. Cette thèse vise à résoudre certains des défis de recherche exceptionnels,tout en tenant compte des variations dans l’éclairage des couleurs, l’échelle,la rotation, la translation, l’occlusion et la complexité de calcul. Le système de reconnaissancedes panneaux routiers est composé de trois phases principales : la localisationdes panneaux routiers, la détection et la reconnaissance du contenu. Cette thèseprésente chaque phase comme un chapitre distinct, dans la première partie plusieursméthodes de segmentation sont testées et une nouvelle méthode qui améliore la qualitéde segmentation est introduite. Dans la deuxième partie, une nouvelle approchebasée sur LBP est proposée pour diminuer le nombre des faux positifs ce qui augmentela précision du système. Dans la troisième partie, nous testons plusieurs méthodes dereconnaissance des panneaux. Enfin un système de reconnaissance des panneaux delimitation de vitesse robuste et scalable est développé. Dans la phase de reconnaissancenous utilisons deux classifieurs SVM, le premier pour reconnaître si les régionsdétectées sont des panneaux de limitation de vitesse ou non et le deuxième pour classifierles chiffres des panneaux. Comme les panneaux de limitation de vitesse ne sontpas toujours clairs et lisibles, à cause de vitesse, manque de lumière ou vibration de lacaméra, nous avons proposé d’utiliser un SVM entraîné sur la base MNIST pour reconnaîtreles chiffres des panneaux de limitation de vitesse. Les objectifs définis pour cetravail ont été entièrement atteints puisque le système développé a atteint un de rappelde classification élevé (99,81%) et une haute précision (99,08%) dans un temps de traitementde 11,22 ms sur la base de données GTSDB. L’utilisation de la base de donnéesMNIST pour l’apprentissage rend le système proposé robuste et plus scalable, il donnepresque les mêmes résultats sur d’autres bases de données de test comme BTSD où lesystème obtient un rappel de 99,39% et une précision de 99,05%. Un autre avantagedu système proposé est le temps de traitement, où les fausses alarmes détectées dansl’étape de détection sont éliminées avec le premier SVM qui est plus rapide que le second,ainsi le second SVM ne sera pas exécuté seulement si la région détectée est unpanneau de limitation de vitesse.

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رسائل دكتوراة

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French

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Identification des panneaux routiers pour des systèmes d’aide à la conduite

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