Titre :	Détection de piétons pour la navigation en sureté des véhicules inteligents
Type de document :	theses et memoires
Auteurs :	Hacene Djebarri, Auteur ; Khebrache Ghania, Auteur ; Lotfi Hocini, Directeur de thèse
Editeur :	Tizi Ouzou : UMMTO.FGEI
Année de publication :	2014
Importance :	45 p.
Présentation :	ill.
Format :	30 cm
Note générale :	Bibliogr.
Langues :	Français
Mots-clés :	apprentissage, classifieur, détection de piéton, reconnaissance de piéton.
Résumé :	Les systèmes avancés d’assistance de pilotage (Advanced Driver Assistance Systems « ADAS ») extraient de l’information de différents capteurs installés dans un véhicule pour prévenir le pilote en cas de danger ou autre et prennent des décisions dans le besoin à l’aide des algorithmes de l’intelligence artificielle, comme par exemple freiner automatiquement lors du passage d’un piéton. La détection de piéton fait partie du domaine de la reconnaissance d’objets. Dans notre travail, nous cherchons à reconnaître des piétons à partir d’images vidéo. Grâce à une caméra embarquée, une observation visuelle de la scène à l’avant d’un véhicule est obtenue ; la problématique principale est alors de reconnaître les piétons présents dans les images, c’est-à-dire être capable d’indiquer si les objets présents dans l’environnement devant le véhicule appartiennent ou non à la classe piétons. Dans ce manuscrit, nous présentons les différentes étapes permettant de réaliser ce système de détection et de reconnaissance de piétons. Il ne s’agit pas de fournir ici une description exhaustive de l’état de l’art, ce qui ne saurait être réalisable dans ce mémoire tant les méthodes sont diverses et variées suivant les domaines d’applications, mais plutôt de donner une vue d’ensemble des éléments qui permettent de réaliser cette tâche. Les objectifs principaux de ce mémoire seront orientés selon les directions suivantes : Etude et analyse de la littérature sur le contexte du sujet ; Sélection d’une base de données ; Implémentation d’un algorithme ou deux de la littérature ; Présentation des résultats.
En ligne :	D:\CD.INF. 2014\MASTER 2014\DJEBARRI H. KHEBRACHE G..PDF
Format de la ressource électronique :	PDF
Permalink :	./index.php?lvl=notice_display&id=31020

Détection de piétons pour la navigation en sureté des véhicules inteligents [theses et memoires] / Hacene Djebarri, Auteur ; Khebrache Ghania, Auteur ; Lotfi Hocini, Directeur de thèse . - Tizi Ouzou (Tizi Ouzou) : UMMTO.FGEI, 2014 . - 45 p. : ill. ; 30 cm.
Bibliogr.
Langues : Français

Mots-clés :	apprentissage, classifieur, détection de piéton, reconnaissance de piéton.
Résumé :	Les systèmes avancés d’assistance de pilotage (Advanced Driver Assistance Systems « ADAS ») extraient de l’information de différents capteurs installés dans un véhicule pour prévenir le pilote en cas de danger ou autre et prennent des décisions dans le besoin à l’aide des algorithmes de l’intelligence artificielle, comme par exemple freiner automatiquement lors du passage d’un piéton. La détection de piéton fait partie du domaine de la reconnaissance d’objets. Dans notre travail, nous cherchons à reconnaître des piétons à partir d’images vidéo. Grâce à une caméra embarquée, une observation visuelle de la scène à l’avant d’un véhicule est obtenue ; la problématique principale est alors de reconnaître les piétons présents dans les images, c’est-à-dire être capable d’indiquer si les objets présents dans l’environnement devant le véhicule appartiennent ou non à la classe piétons. Dans ce manuscrit, nous présentons les différentes étapes permettant de réaliser ce système de détection et de reconnaissance de piétons. Il ne s’agit pas de fournir ici une description exhaustive de l’état de l’art, ce qui ne saurait être réalisable dans ce mémoire tant les méthodes sont diverses et variées suivant les domaines d’applications, mais plutôt de donner une vue d’ensemble des éléments qui permettent de réaliser cette tâche. Les objectifs principaux de ce mémoire seront orientés selon les directions suivantes : Etude et analyse de la littérature sur le contexte du sujet ; Sélection d’une base de données ; Implémentation d’un algorithme ou deux de la littérature ; Présentation des résultats.
En ligne :	D:\CD.INF. 2014\MASTER 2014\DJEBARRI H. KHEBRACHE G..PDF
Format de la ressource électronique :	PDF
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