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dc.contributor.authorLahdir, Y ounes-
dc.contributor.authorAllache, Katia-
dc.contributor.authorAissani, Sofiane;promoteur-
dc.date.accessioned2022-02-23T09:15:16Z-
dc.date.available2022-02-23T09:15:16Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/18343-
dc.descriptionOption :intelligence artificielleen_US
dc.description.abstractLe transport est une opération primordiale pour nos besoins quotidiens. Au fil des temps, la production et la vente des moyens de transports s'accroit exponentiellement, engendrant l'augmentation du nombre de conducteurs dont certain sont insouciants, et donc les accidents sont plus fréquents. Notre mémoire propose une approche, nommée Full Driving Behaviour Detection, qui non seulement fait la détection interne en utilisant le mélange gaussien pour filtrer les données, puis un réseau de neuronnes convolutif pour détecter les états du conducteur, mais aussi établir une analyse externe, or tout le systeme se déclenche lorsqu'ily a un véhicule qui s'approche ou lorsqu'il y a un changement dans la trajectoire ou l'accélération, assurant ainsi plus d'optimalité en terme de conservation d'énergie et de rendement.en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisheruniversité Abderahmene Mira .Bejaiaen_US
dc.subjectTransport Intelligent : Comportement de conduite : Réseau de neuronnes convolutifen_US
dc.titleProposition d'une approche de reconnaissance de comportement de conduite dans les systèmes de transport automobileen_US
dc.typeThesisen_US
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