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dc.contributor.authorKachouane, Mouloud-
dc.contributor.authorSahki, Safia-
dc.date.accessioned2019-10-20T08:53:08Z-
dc.date.available2019-10-20T08:53:08Z-
dc.date.issued2012-
dc.identifier.citation4.621.1.071 ; 30cmfr_FR
dc.identifier.urihttp://di.univ-blida.dz:8080/xmlui/handle/123456789/1036-
dc.description.abstractLe travail nrésepté daps ce mémeire s’ipscrit daps le cadre de la détectiep de niéteps ep temns réel neur up rebet mebile autepeme deté d’upe caméra embarquée. A travers la vision par ordinateur, nous avons testé des algorithmes de détection se basant sur un annreptissage d’upe base de deppées riche. Ces algerithmes sept epsuite traduit ep programmes C/C++ utilisant la bibliothèque OpenCV sous Linux, puis implémentés sous MepeG, le legiciel qui gère l’architecture medulaire de cemmapde du rebet. Ep derpier stade, nous avons intégré ce module de détection dans une tâche robotique ) MepeG ( , afin d’amélierer sep efficacité et évaluer ses nerfermapcesfr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.publisherUniv Blida1fr_FR
dc.subjectpoursuite visuellefr_FR
dc.titleDétection et poursuite visuelle de piétons en temps réel pour robot de type voiturefr_FR
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