Application des méthodes d'intelligence artificielle pour la détection du comportement d'un conducteur

dc.contributor.authorGaddouda, Bachir
dc.contributor.authorBoukermouche, Yacine
dc.contributor.authorBenkouider, Sarah
dc.date.accessioned2023-01-11T11:15:33Z
dc.date.available2023-01-11T11:15:33Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractLa conduite de v ́ehicules est une tˆache importante qui n ́ecessite une attention sp ́eciale du conducteur pour pr ́evenir les accidents de la route. La fatigue et la distraction au volant est l’un des principaux facteurs `a l’origine des accidents de la circulation. La surveillance de l’ ́etat des yeux, de la position de la tˆete et le suivi de la bouche du conducteur pr ́esentent des crit`eres efficaces pour d ́etecter la fatigue et la distraction. Certains progr`es ont ́et ́e r ́ealis ́es pour la d ́etec tion de la fatigue du conducteur `a l’aide des m ́ethodes bas ́ee sur le contact qui utilise des pi`eces du v ́ehicule (telles que l’angle de braquage et la pression sur la p ́edale) et des signaux physio-logiques ( ́electrocardiogramme et ́electromyogramme). Cependant, un syst`eme sans contact est plus puissant pour les conditions du monde r ́eel. L’objectif principal de ce travail est de propo-ser un syst`eme robuste et performant bas ́e sur les techniques d’intelligence artificielle pour une d ́etection efficace de la fatigue et de la distraction du conducteur. Afin d’atteindre ces objectifs nous avons utilis ́e trois mod`eles diff ́erents, le premier mod`ele utilise un r ́eseau de neurones pour d ́etecter et analyser les yeux, le deuxi`eme pour d ́etecter et suivre le mouvement de la tˆete et le dernier mod`ele est utilis ́e pour analyser les mouvements de la bouche. L’utilisation de ces mod`eles nous a permis d’avoir de bons r ́esultats et cela dans des sc ́enarios diff ́erents.
dc.identifier.urihttps://dspace.lagh-univ.dz/handle/123456789/1162
dc.language.isofr
dc.publisherUniversité Amar Telidji - Laghouat - Département d'informatique
dc.titleApplication des méthodes d'intelligence artificielle pour la détection du comportement d'un conducteur
dc.typeThesis

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