Please use this identifier to cite or link to this item:
http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/12090Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Boulahchiche, Nadir | - |
| dc.contributor.author | Ferkioui, Mecheri | - |
| dc.date.accessioned | 2021-09-29T08:59:14Z | - |
| dc.date.available | 2021-09-29T08:59:14Z | - |
| dc.date.issued | 2021 | - |
| dc.identifier.uri | http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/12090 | - |
| dc.description | 621.990 ; 80 p | fr_FR |
| dc.description.abstract | Dans ce projet nous avons réalisé un système de détection de plaque d'immatriculation automatique en utilisant des techniques d'apprentissage en profondeur et de traitement d'images, par la suite nous avons implémenté ce système dans un raspberry pi. Nous avons utilisé Python comme langage de programmation et visual studio code comme environnement de développement ainsi que google collab pour entrainer nos modèles d'apprentissage approfondi .Nous utilisons deux types d'algorithmes pour la détection de la plaque. Après la détection nous avons utilisé à nouveau le traitement d'image pour segmenter les caractères dans la plaque, puis chaque caractère va être lu individuellement. A la fin nous enregistrons la plaque dans une base de données mysql pour de futures utilisations | fr_FR |
| dc.language.iso | fr | fr_FR |
| dc.subject | Apprentissage approfondi; OpenCV ; Tensorflow ; SSD MobileNets ; Raspberry pi ; plaque d'immatriculation | fr_FR |
| dc.title | Système Intelligent de reconnaissance de plaque d'immatriculation via Raspberry Pi | fr_FR |
| Appears in Collections: | Mémoires de Master | |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| mémoire projet fin d'etude.pdf | 4 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.