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Localisation automatique des plaques d’immatriculation
(Université de Bordj Bou Arreridj Faculty of Mathematics and Computer Science, 2022) Badr-Eddine, MERABET; Mehdi Abdellah, AIT CHABANE
Aujourd’hui, le domaine de la vision par ordinateur connait un franc succès que ce soit, grâce au constant surpassement des limites physiques, mais aussi a la progression fulgurante que connait le domaine de l’intelligence artificielle. Le système, aujourd’hui universellement appliqué, élaboré et mis en place pour identifier un véhicule automobile s’appuie sur une (ou des) séquence(s) de chiffres et/ou de lettres, qui portent chacune une information précise. Ces informations sont transcrites sur le dispositif obligatoire, apparent à l’avant et à l’arrière du véhicule, nommé « plaque d’immatriculation », doivent pouvoir être traitées en temps réel, notamment dans les situations où une implication sécuritaire est posée. Dans ce projet, nous avons réalisé des applications de détection de plaque d’immatriculation en usant de méthodes révolutionnaires associé au Machine Learning et au Deep Learning
Localisation automatique des plaques d’immatriculation
(Université de Bordj Bou Arreridj Faculty of Mathematics and Computer Science, 2022) MERABET, Badr-Eddine; Mehdi Abdellah, AIT CHABANE
Nous avons vu dans ce chapitre l’implémentation de la reconnaissance de plaques d’immatriculation de deux façons, en se basant sur le DL pour l’application desktop en utilisant Inseption ResNet, et se basant sur le ML pour l’application mobile en utilisant MobileNet SSD. Nous présentâmes les résultats en forme de graphs et en temps réel, ainsi que des cas d’échec. Nous avons aussi effectué une comparaison entre notre modèle desktop est un modèle basé traitement d’image.