Fusion d'informations pour la vidéosurveillance intelligente

Abstract

L’utilisation de la fusion d’informations dans le cadre de la classification permet d’améliorer la prise de décision lorsqu’on manipule des données incomplètes et incertaines. L’application concernée par ce travail porte sur la reconnaissance des plaques d’immatriculation à partir d’images minéralogiques. Ces images, souvent de mauvaise qualité, sont prises dans des conditions non favorables : distribution d'éclairage non uniforme, existence de bruit dans la plaque d'immatriculation (visse, boulons…), effet d'ombre, conditions d’éclairage (jour, nuit, lumière, obscurité), … L’objectif de ce travail est de proposer un système de reconnaissance de plaques d'immatriculation pour les véhicules algériens. Le système proposé comporte trois parties principales:1) la localisation de la plaque d'immatriculation à partir de l'image du véhicule, 2) l'extraction des caractères de la plaque d'immatriculation (segmentation) et enfin 3) la reconnaissance des caractères. Après l’étape de prétraitement, une nouvelle méthode est utilisée pour localiser la plaque d'immatriculation. Ensuite, l'image de la plaque d'immatriculation est segmentée en utilisant l'algorithme d’étiquetage en composantes connexes et les caractères sont reconnus en utilisant le classifieur à séparateur de mage (SVMs). Notre application a été testée sur une base d’images de véhicules algériens acquises dans différentes conditions. Les résultats ont prouvé la robustesse de la méthode proposée aux différentes conditions d'éclairage, images bruitées (poussière, ..) ...etc. Un taux de 91,3%de bonne reconnaissance a été obtenu.