Détection et suivi d’un véhicule à partir des flux vidéo

Abstract

Le système de reconnaissance automatique des plaques d’immatriculation (ALPR) est devenu plus robuste et efficace, et une nécessité dans la gestion de plusieurs domaines comme la circulation et la sécurité routière, la gestion des parkings, la surveillance, la lutte contre les vols et la poursuite des criminels. Le travail présenté dans ce mémoire consiste à réaliser un système qui nous permet de faire une détection sur toutes les plaques d’immatriculation dans un flux vidéo puis faire une reconnaissance des caractères. En utilisant les réseaux de neurone convolutif (réseau CNN). Le système ALPR utilise deux techniques majeures de traitement d’image, qui sont la détection de contours de la plaque d’immatriculation à partir d’une image acquise au niveau de gris et la reconnaissance de ses caractères. Par conséquent ce mémoire présente un travail qui exploite une architecture du réseau CNN « MobileNetV2 », pour la reconnaissance des plaques d’immatriculation. Notre choix de cette architecture est motivé par son succès dans la classification des images, ce qui a été prouvé par nos résultats obtenus. Nous nous concentrons sur la structure de CNN tout en analysant les convolutions internes dans les réseaux qui influencent directement sur les résultats. s. Notre système de reconnaissance des plaques d’immatriculation de base été entrainé sur un vidéo dans une autoroute