• Aucun résultat trouvé

Projet E3 : 2018/2019

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2022

Partager "Projet E3 : 2018/2019"

Copied!
1
0
0

Texte intégral

(1)

Projet E3 : 2018/2019

Détection et reconnaissance de route pour voiture autonome

source : https://medium.com/france-school-of-ai/lia-et-le-v%C3%A9hicule-fut-autonome- 2abd8a348eb5

Contexte du projet

Les techniques de vision par ordinateur sont utilisées dans les véhicules autonomes pour comprendre l‘environement et pour la détection des anomalies. Elles vont de la détection de lignes et de couleurs de façon très classique à l’intelligence artificielle. La qualité des résultats obtenue des différents algorithmes est dépendante de la connaissance de prise de vue et de la luminosité.

Objectifs du projet

L‘objectif du projet et d‘abord d‘évaluer et mettre en compétition des approches existantes publiées ou open sources. Puis proposer une approche robuste par rapport au changement de luminosité et de créer un démonstrateur temps réel à base d‘une webcam et d‘un PC.

Libraries/Logiciels utilisés : OpenCV, MATLAB, ou autre…

Langages de programmation : Python, C/C++ ou Matlab

Références

Documents relatifs

 Cornelia Fermüller, Lecture 24: Texture, CMSC 426 Image Processing (Computer Vision), University of Maryland at College Park.

Dans l’onglet Esquisse, sélectionner l’outil « Ligne de construction », puis réaliser un axe vertical... Ajouter une

Dans le contexte des travaux développés par les chercheurs associés à l’URL, nous souhaitons travailler sur les outils d’aide à l’analyse automatisée des vidéos amateurs

Après une électrophorèse sur gel, l’ADN n’est pas très manipulable du fait de la consistance du gel : l’idée est donc de transférer ces fragments d’ADN sur un support

D’un autre côté, il y a beaucoup de régions dans la plupart des images qui ressemblent aux feux de circulation mais qui ne le sont pas, par exemple les feux arrières des voitures..

C'est-à-dire, nous imaginons que notre voiture intelligente, que l'on suppose équipée avec une caméra de couleur, voudrait détecter l'apparition des feux de

• En fait l’habilité à discriminer les couleurs sur la base des trois attributs -- teinte, clarté et. saturation --

• Exagérez les différences de brillance entre les couleurs d’avant-plan et d’arrière-plan, et évitez d ’utiliser des couleurs de luminosité similaire côte-à-côte, même