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dc.contributor.author |
Kachouane, Mouloud |
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dc.contributor.author |
Sahki, Safia |
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dc.date.accessioned |
2019-10-20T08:53:08Z |
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dc.date.available |
2019-10-20T08:53:08Z |
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dc.date.issued |
2012 |
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dc.identifier.citation |
4.621.1.071 ; 30cm |
fr_FR |
dc.identifier.uri |
http://di.univ-blida.dz:8080/xmlui/handle/123456789/1036 |
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dc.description.abstract |
Le 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 nerfermapces |
fr_FR |
dc.language.iso |
fr |
fr_FR |
dc.publisher |
Univ Blida1 |
fr_FR |
dc.subject |
poursuite visuelle |
fr_FR |
dc.title |
Détection et poursuite visuelle de piétons en temps réel pour robot de type voiture |
fr_FR |
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