Projet de fin d'étude : Mise en place d'un système de détection et suivi d'objets à l'aide des algorithmes YOLO et DeepSort

Etudiant : AMMARI SAID

Filière : Master Web Intelligence et Sciences des Données (WISD)

Encadrant : Pr. YAHYAOUYI ALI

Annèe : 2022

Résumé : L'objectif de l'entreprise pour ce projet est de créer un système capable de reconnaître un total de cinq objets, qu'ils présenteront plus tard. Le but de notre projet est de combiner vision par ordinateur et intelligence artificielle en utilisant la technique YOLO (You Only Look Once). L'un des principaux défis de la vision par ordinateur est la détection d'objets, qui implique à la fois de localiser et d'identifier des éléments spécifiques sur une image. Avec une nouvelle perspective, l'algorithme YOLO a été développé en 2015 et effectue la détection d'objets dans un seul réseau de neurones. Cela a fait exploser le domaine de la détection d'objets et produire des réalisations considérablement plus étonnantes qu'il y a dix ans. Incorporant bon nombre des concepts les plus créatifs à ce jour dans le domaine de la recherche en vision par ordinateur. L'un des meilleurs algorithmes d'identification d'objets, YOLO a été amélioré à cinq itérations. La version la plus récente de YOLO non créée par le créateur original est connue sous le nom de YOLO version 5 ou YOLOv5. Le YOLOv5 est cependant plus performant que le YOLOv4 en termes de précision et de vitesse.