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dc.contributor.authorBoulahchiche, Nadir-
dc.contributor.authorFerkioui, Mecheri-
dc.date.accessioned2021-09-29T08:59:14Z-
dc.date.available2021-09-29T08:59:14Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.urihttp://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/12090-
dc.description621.990 ; 80 pfr_FR
dc.description.abstractDans 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 utilisationsfr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.subjectApprentissage approfondi; OpenCV ; Tensorflow ; SSD MobileNets ; Raspberry pi ; plaque d'immatriculationfr_FR
dc.titleSystème Intelligent de reconnaissance de plaque d'immatriculation via Raspberry Pifr_FR
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