Traffic signs recognition for autonomous cars
| dc.contributor.author | ADOUANE, Nour El Houda | |
| dc.date.accessioned | 2020-09-30T14:10:54Z | |
| dc.date.available | 2020-09-30T14:10:54Z | |
| dc.date.issued | 2020-09 | |
| dc.description.abstract | La reconnaissance des panneaux de signalisation est une tâche importante dans le domaine des véhicules autonomes. Plusieurs algorithmes ont été développés au cours des dernières années pour résoudre ce problème critique. Le domaine ML et son sous-domaine DL donnent les meilleures solutions pour ce domaine. Dans le présent travail, nous avons développé un système automatique qui permet de détecter et de classer certaines images données représentant des panneaux de signalisation routière. À cette fin, nous avons proposé un modèle CNN composé de : plusieurs couches convolutionnelles, des couches de maxpooling et des couches entièrement connectées. Comme outils de programmation, nous avons utilisé python, Tensorflow et Keras qui sont actuellement les plus utilisés dans le domaine. | en_US |
| dc.identifier.uri | http://dspace.univ-msila.dz:8080//xmlui/handle/123456789/19631 | |
| dc.language.iso | en | en_US |
| dc.publisher | Faculty: Mathematics and Computer science Department: Computer science | en_US |
| dc.subject | Apprentissage automatique, apprentissage profond, Reconnaissance de panneaux de signalisation, Les réseaux de neurones, voitures autonomes. | en_US |
| dc.title | Traffic signs recognition for autonomous cars | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |