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https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/34751
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | Rouagat, Wahab | - |
dc.contributor.author | Sadamou, Mohamed Belkhir | - |
dc.contributor.author | Tinamri, Toufik | - |
dc.date.accessioned | 2023-10-16T14:48:43Z | - |
dc.date.available | 2023-10-16T14:48:43Z | - |
dc.date.issued | 2023 | - |
dc.identifier.uri | https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/34751 | - |
dc.description.abstract | Récemment, la congestion du trafic a été un problème important pour les sociétés modernes (ou ce que l'on appelle les villes intelligentes). Parmi les outils les plus utilisés pour gérer le réseau de trafic, on retrouve les feux tricolores. Malheureusement, ces feux ne s'adaptent pas à la quantité d'augmentation importante et rapide du nombre de véhicules et du trafic (heure fixe pour chaque feu). L'évolution des nouvelles technologies, telles que l'IoT et les outils d'intelligence artificielle, a permis de résoudre ce problème et de rendre les feux de circulation intelligents. Dans ce travail, nous proposons un système intelligent de gestion des feux tricolores basé sur le modèle d'apprentissage en profondeur (deep Learning) YOLO qui peut adapter dynamiquement les feux tricolores avec le flux de trafic dans différentes conditions pour réduire la congestion du trafic urbain. | en_US |
dc.language.iso | fr | en_US |
dc.publisher | UNIVERSITE KASDI MERBAH OUARGLA | en_US |
dc.subject | système intelligent de gestion des feux | en_US |
dc.subject | intelligence artificielle | en_US |
dc.subject | YOLO | en_US |
dc.subject | Deep Learning | en_US |
dc.subject | IoT | en_US |
dc.title | Développer un système intelligent de contrôle des feux de signalisation | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
Appears in Collections: | Département d'informatique et technologie de l'information - Master |
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