Détails du sujet
Conception d'un système intelligent pour l'optimisation du traffic routier (Smart City)
Résumé
Auteur : MUHIRE
Niveau: G3
Département: Genie Informatique
Année Ac: 2022-2023 , | 2023-04-22 19:56:55
Mots clés
Signalisation intelligente, Deep learning, Computer Vision,...
Intérêt
Notre système viens palier au problème du temps prédéfinis des feux de signalisation déjà en utilisation dans la ville, de s'adapter au traffic, de vite libérer les véhicules d'urgence,...
Mais aussi en cas de fraude, violation de code de la route, le système aura la capacité de prendre des captures et l'envoyer aux agents de l'ordre pour permettre une gestion des biens publics et éviter les viol des règles préétablie.
Problématique
Des nos jours le transport routier est devenu un élément essentiel dans le fonctionnement des sociétés moderne et beaucoup plus des personnes possède des véhicules pour circulé librement dans la ville . Il est ainsi important de mettre en place des systèmes pour une gestion des réseaux routiers. Parmi ces derniers nous comptons les feux de signalisation qui sont déjà d'usage dans certaines ville . Mais ceux là ne s'adapte surtout pas avec le quantité du traffic (vu que le temps sont fixés pour chaque feu). Ce qui cause défaut Pour les particuliers, mais encore plus les véhicules d'urgence (Ambulances, Police, ...), Ils devraient avoir passage rapide pour gagné du temps...
L'apparition des nouvelles technologies nous permet de palier à ce problème et des permettre a de feu d'être intelligent et c'est ainsi que nous allons vers une ville, une ville intelligente (Smart City) Plan provisoire
Notre travail sera structuré en 5 parties dont
Une introduction générale, Et 3 chapitres je cite
- Concept de base
- L'apprentissage profond et OpenCV
- Conception et implémentation
Enfin on finira par une conclusion Hypothèses
Nous avons prévu d'utiliser la bibliothèque OpenCV de python (Vision par ordinateur) pour permettre la récolte des données nécessaires pour le modèle d'intelligence artificielle, qui se chargera de fixé le timing d'attente en fonction du traffic mais aussi permettre aux piétons des passé après un certain temps selon bien-entendu le traffic. Méthodes
Pour arrivé à notre fin:
Nous allons utiliser des caméras pour la récolte des données, qui seront bien-sûr traité par OpenCV, le fameux bibliothèque python pour le Computer Vision
Mais aussi pour besoin de simulation nous pourrions prévoir un micro contrôleur pour la gestion des caméras et/ou pour exécuter le modèle Bibliographie
[+] Deep learning with python
[+] https://opencv.org/
[+] DeepMath
Directeur & Encadreur
Directeur: AKWIR Alain NKIEDIEL
Encadreur: MOLO Joaquim MBASA
Status
Décision ou observation:
Feu vert:
Déposé : NO
Défendu: NO
Finalisé:
Conception d'un système intelligent pour l'optimisation du traffic routier (Smart City)
Résumé
Auteur : MUHIRE
Niveau: G3
Département: Genie Informatique
Année Ac: 2022-2023 , | 2023-04-22 19:56:55
Mots clés
Signalisation intelligente, Deep learning, Computer Vision,...Intérêt
Notre système viens palier au problème du temps prédéfinis des feux de signalisation déjà en utilisation dans la ville, de s'adapter au traffic, de vite libérer les véhicules d'urgence,...Mais aussi en cas de fraude, violation de code de la route, le système aura la capacité de prendre des captures et l'envoyer aux agents de l'ordre pour permettre une gestion des biens publics et éviter les viol des règles préétablie.
Problématique
Des nos jours le transport routier est devenu un élément essentiel dans le fonctionnement des sociétés moderne et beaucoup plus des personnes possède des véhicules pour circulé librement dans la ville . Il est ainsi important de mettre en place des systèmes pour une gestion des réseaux routiers. Parmi ces derniers nous comptons les feux de signalisation qui sont déjà d'usage dans certaines ville . Mais ceux là ne s'adapte surtout pas avec le quantité du traffic (vu que le temps sont fixés pour chaque feu). Ce qui cause défaut Pour les particuliers, mais encore plus les véhicules d'urgence (Ambulances, Police, ...), Ils devraient avoir passage rapide pour gagné du temps...L'apparition des nouvelles technologies nous permet de palier à ce problème et des permettre a de feu d'être intelligent et c'est ainsi que nous allons vers une ville, une ville intelligente (Smart City)
Plan provisoire
Notre travail sera structuré en 5 parties dontUne introduction générale, Et 3 chapitres je cite
- Concept de base
- L'apprentissage profond et OpenCV
- Conception et implémentation
Enfin on finira par une conclusion
Hypothèses
Nous avons prévu d'utiliser la bibliothèque OpenCV de python (Vision par ordinateur) pour permettre la récolte des données nécessaires pour le modèle d'intelligence artificielle, qui se chargera de fixé le timing d'attente en fonction du traffic mais aussi permettre aux piétons des passé après un certain temps selon bien-entendu le traffic.Méthodes
Pour arrivé à notre fin:Nous allons utiliser des caméras pour la récolte des données, qui seront bien-sûr traité par OpenCV, le fameux bibliothèque python pour le Computer Vision
Mais aussi pour besoin de simulation nous pourrions prévoir un micro contrôleur pour la gestion des caméras et/ou pour exécuter le modèle
Bibliographie
[+] Deep learning with python[+] https://opencv.org/
[+] DeepMath
Directeur & Encadreur
Directeur: AKWIR Alain NKIEDIELEncadreur: MOLO Joaquim MBASA
Status
Décision ou observation:Feu vert:
Déposé : NO
Défendu: NO
Finalisé: