Etudiant : ES-SARHANI SOUKAYNA

Filière : Master Informatique Décisionnelle et Vision Intelligente (MIDVI)

Encadrant : Pr. TAIRI HAMID

Annèe : 2023

Résumé : Les anomalies sur les infrastructures routières, comme les nids-de-poule et les dos d’âne, sont une source de stress pour les conducteurs et un défi pour les systèmes de conduite autonome. Elles perturbent la circulation routière et peuvent causer des dom- mages permanents, même non réparés, aux composantes internes des véhicules, ainsi qu’un risque pour la sécurité des conducteurs et des passagers. Une détection rapide et en temps réel peut constituer une solution complémentaire pour améliorer la sécurité routière et assurer une conduite sûre et sécurisée pour les conducteurs, en particulier pour les utilisateurs de systèmes d’assistance à la conduite (ADAS). Ce projet examine ce besoin en profondeur et tente de proposer des solutions innovantes pour accélérer le processus de détection des anomalies routières de manière rapide et précise, en fournissant des alertes aux conducteurs pour éviter tout danger et assurer des déplacements sûrs et confortables. Le résultat de ce travail sera un système de détection des nids-de-poule et des dos d’âne avec l’enregistrement des différentes localisations, utilisant l’intelligence artificielle et en particulier les techniques d’apprentissage profond pour la détection des objets. Notre système pourra également être intégré à des systèmes ADAS plus avancés, tels que l’assistance au maintien de la voie ou l’assistance au freinage d’urgence, pour fournir une couverture de sécurité routière plus complète. Mots clés : ADAS, détection des objets, Deep Learning, temps réel, Déploiement