SAADNA, Yassmina (2019) Identification des panneaux routiers pour des systèmes d’aide à la conduite. Doctoral thesis, Université de Batna 2.

Preview

Text R_daction_de_these___Copie__1_.pdf Download (7MB) | Preview

Abstract

Les systèmes de détection et de reconnaissance des panneaux routiers fournissent un niveau supplémentaire au sujet de l’assistance au conducteur, ce qui incite la sécurité accrue pour les passagers, les clients de façon quoi de plus les véhicules. Dans le cadre des systèmes avancés d’aide à la conduite, la reconnaissance des panneaux routiers peut être utilisée pour les conducteurs (surtout les personnes ayant des besoins spéciaux) en les alertant sur la présence de panneaux routiers pour réduire les risques de distraction, de fatigue, de mauvaise visibilité et de conditions météorologiques. Bien que plusieurs systèmes de reconnaissance des panneaux routiers aient été proposés dans la littérature, la conception d’un algorithme robuste reste un problème de 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 reconnaissance des panneaux routiers est composé de trois phases principales : la localisation des panneaux routiers, la détection et la reconnaissance du contenu. Cette thèse présente chaque phase comme un chapitre distinct, dans la première partie plusieurs méthodes de segmentation sont testées et une nouvelle méthode qui améliore la qualité de segmentation est introduite. Dans la deuxième partie, une nouvelle approche basée sur LBP est proposée pour diminuer le nombre des faux positifs ce qui augmente la précision du système. Dans la troisième partie, nous testons plusieurs méthodes de reconnaissance des panneaux. Enfin un système de reconnaissance des panneaux de limitation de vitesse robuste et scalable est développé. Dans la phase de reconnaissance nous utilisons deux classifieurs SVM, le premier pour reconnaître si les régionsdétectées sont des panneaux de limitation de vitesse ou non et le deuxième pour classifier les chiffres des panneaux. Comme les panneaux de limitation de vitesse ne sont pas toujours clairs et lisibles, à cause de vitesse, manque de lumière ou vibration de la caméra, nous avons proposé d’utiliser un SVM entraîné sur la base MNIST pour reconnaître les chiffres des panneaux de limitation de vitesse. Les objectifs définis pour ce travail ont été entièrement atteints puisque le système développé a atteint un de rappel de classification élevé (99,81%) et une haute précision (99,08%) dans un temps de traitement de 11,22 ms sur la base de données GTSDB. L’utilisation de la base de données MNIST pour l’apprentissage rend le système proposé robuste et plus scalable, il donne presque les mêmes résultats sur d’autres bases de données de test comme BTSD où le système obtient un rappel de 99,39% et une précision de 99,05%. Un autre avantage du système proposé est le temps de traitement, où les fausses alarmes détectées dans l’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 un panneau de limitation de vitesse.

Item Type:	Thesis (Doctoral)
Uncontrolled Keywords:	détection des panneaux routiers; reconnaissance des panneaux routiers; classification; segmentation; reconnaissance des panneaux de limitation de vitesse; SVM; LBP
Subjects:	Informatique
Divisions:	Faculté des mathématiques et de l'informatique > Département d'informatique
Date Deposited:	05 Mar 2019 11:13
Last Modified:	05 Mar 2019 11:13
URI:	http://eprints.univ-batna2.dz/id/eprint/1707

Actions (login required)

View Item