Développement d'un système de détection du comportement des conducteurs de véhicules en utilisant le deep learning

Abstract

La sécurité routière est un enjeu majeur, tant en termes de nombre de victimes sur les routes que du coût économique de ces accidents au niveau mondial, régional et national. La lutte contre l'insécurité routière est une préoccupation prioritaire pour chaque pays, étant donné que les dé- placements ne cessent d'augmenter, et malgré les mesures prises dans de nombreux pays pour améliorer la sécurité routière, il reste beaucoup à faire pour réduire le nombre de décès et d'ac- cidents. Dans ce mémoire, nous passons en revue les approches les plus appliquées en matière de détection des distractions dans l'assistance au conducteur et nous présentons une nouvelle approche de prévention des accidents de la route, en nous appuyant sur les approches existantes avec des améliorations clés pour augmenter le taux de détection des différentes distractions. Les expériences préliminaires indiquent que l'approche proposée a conduit à une efficacité et une précision très éle- vées pour détecter la somnolence et les distractions du conducteur de véhicule de transport public.