Université Blida 1

Détection automatique des panneaux de signalisation routière basée sur YOLOv11

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dc.contributor.author DJEZZAR Khalida
dc.contributor.author ESSID Ikram
dc.date.accessioned 2025-10-30T10:37:21Z
dc.date.available 2025-10-30T10:37:21Z
dc.date.issued 2025
dc.identifier.uri https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/40856
dc.description 4.621.1.1400;94p fr_FR
dc.description.abstract Notre projet a pour objectif de concevoir un système intelligent basé sur l’apprentissage profond pour la détection et la reconnaissance des panneaux de signalisation routière. Le modèle YOLO (You Only Look Once) est utilisé comme apprentissage supervisé pour détecter des objets se trouvant sur une image numérique. Le YOLOv11, été choisi comme modèle d’apprentissage supervisé pour sa légèreté et sa capacité à fonctionner efficacement en temps réel, entrainé à partir de données annotées via la plateforme Roboflow.Le Roboflow est un outilpour l’annotations des images sur lesquelles figurent des régions d’intérêt à détecter (ROI, Region of intrest).Nous avons mis en œuvre diverses techniques utilisant différentes versions de Yolo11 au sein de l’interface graphique pour détecter des panneaux de signalisation sur des images, des vidéos et webcam. Il intègre notamment des modules d’OCR (Reconnaissance Optique de Caractères), une gestion de la résolution (DPI) pour tester la robustesse du système proposé, des images bruitées utilisé ainsi que des images prise dans des conditions réelles de circulation. fr_FR
dc.language.iso fr fr_FR
dc.publisher blida1 fr_FR
dc.subject YOLOv11, traitement d’image, apprentissage profond, Roboflow, panneaux de signalisation. fr_FR
dc.title Détection automatique des panneaux de signalisation routière basée sur YOLOv11 fr_FR


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