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Développement d'outils de vision artificielle embarquée avec Deep Learning

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dc.contributor.author Bellagh, Jugurtha
dc.contributor.author Tighzert, Lyes ; promoteur
dc.date.accessioned 2022-03-06T12:41:39Z
dc.date.available 2022-03-06T12:41:39Z
dc.date.issued 2021
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/123456789/18403
dc.description Option : Instrumentation en_US
dc.description.abstract e mémoire de Master est axé sur le développement d'outils de vision artificielle destinée aux systèmes embarqués avec l'usage du Deep Learning (DL). En premier lieu, l'apprentissage d'un réseau de neurones convolutif (CNN) pour la reconnaissance des panneaux de signalisation routière est effectu éave cMatlab Deep Learning Toolbox en utilisant la base de données Road Sign Detection avec quatre (04) classes contenant environ un millier d'images. Ensuite, le hardware d'un système de vision par ordinateur est construit autour d'un Raspberry Pi 4 Model B et embarqué sur un robot mobile à deux roues motrices. Enfin ,le modèle du réseau de neurones obtenu sur Matlab après apprentissage est exporté en format de fichie ronn xave cl alibrairi eONN Xe timplément ésu rl eRaspberry Pi 4 avec l'environnement d'exécution ONNX Runtime interprété par Python 3. Les résultats de l'apprentissage, les temps d'acquisition et d'inférence des images, la capacité en mémoire utilisée, la consommation énergétique du système et la précision du modèle sur le Raspberry Pi sont rapportés dans le document. en_US
dc.language.iso fr en_US
dc.publisher Université Abderrahmane Mira- Bejaia en_US
dc.subject Intelligence Artificiell : Dee pLearnin g(DL) : Réseau xd eNeurones Convolutifs : Matlab : Python : OpenCV en_US
dc.title Développement d'outils de vision artificielle embarquée avec Deep Learning en_US
dc.title.alternative Application à la reconnaissance de panneaux de signalisation routière en_US
dc.type Thesis en_US


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