Développement d’un outil de reconnaissance automatique de plaques d’immatriculation sénégalaises / Makhfouze AIDARA (2023)   

Public ISBD Titre : Développement d’un outil de reconnaissance automatique de plaques d’immatriculation sénégalaises Type de document : texte imprimé Auteurs : Makhfouze AIDARA, Auteur Editeur : Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Faculté des Sciences et Techniques : Département de Mathématiques-Informatique Année de publication : 2023 Importance : 75 P. Format : 29 cm. Langues : Français (fre) Mots-clés : Plaques d'immatriculation  reconnaissance automatique  RAPI  traitement d'image  technique numerique  caractere alphanumerique  image  OpenALPR  CathexisVision  YOLO  OCR  Deep Learning  reconnaissance optique de caractère Résumé : De nos jours, les systemes de reconnaissance automatique de plaques d’immatriculation (RAPI) sont largement utilises dans de nombreuses applications. Dans ce memoire nous proposons une RAPI specialisee sur les plaques senegalaises. Notre approche est basee sur l’apprentissage en profondeur en utilisant la vision par ordinateur et des techniques de traitement d’images pour reconnaıtre les plaques d’immatriculation senegalaises a partir d’images numeriques et extraire leur numero de plaque. Le systeme que nous avons developpe a quatre phases fondamentales : l’acquisition de l’image, la detection de la plaque d’immatriculation, la segmentation des caracteres et la reconnaissance des caracteres alphanumeriques de la plaque. En fonction des caracteristiques deja connues des plaques d’immatriculation senegalaises, la plaque detectee est classee soit comme une ancienne plaque, soit comme une nouvelle plaque. Pour chaque type de plaque, un traitement specifique est effectue pour reconnaıtre les caracteres alphanum´eriques en utilisant des algorithmes OCR et en respectant leur expression reguliere respective. Pour tester la performance de notre systeme, nous avons utilise un ensemble de donnees d’images de voitures necessaires a la fois pour l’entraınement du modele que nous avons cree avec YOLO et pour evaluer les performances du syst`eme en mati`ere de d´etection de plaques et de reconnaissance des caracteres alphanumeriques. Les resultats obtenus ont d´emontre que, dans des conditions appropriees, le systeme est capable de detecter et d’identifier avec succes le numero d’immatriculation senegalais. Permalink : https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=1494 Développement d’un outil de reconnaissance automatique de plaques d’immatriculation sénégalaises [texte imprimé] / Makhfouze AIDARA, Auteur . - Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Faculté des Sciences et Techniques : Département de Mathématiques-Informatique, 2023 . - 75 P. ; 29 cm. Langues : Français (fre) Mots-clés : Plaques d'immatriculation  reconnaissance automatique  RAPI  traitement d'image  technique numerique  caractere alphanumerique  image  OpenALPR  CathexisVision  YOLO  OCR  Deep Learning  reconnaissance optique de caractère Résumé : De nos jours, les systemes de reconnaissance automatique de plaques d’immatriculation (RAPI) sont largement utilises dans de nombreuses applications. Dans ce memoire nous proposons une RAPI specialisee sur les plaques senegalaises. Notre approche est basee sur l’apprentissage en profondeur en utilisant la vision par ordinateur et des techniques de traitement d’images pour reconnaıtre les plaques d’immatriculation senegalaises a partir d’images numeriques et extraire leur numero de plaque. Le systeme que nous avons developpe a quatre phases fondamentales : l’acquisition de l’image, la detection de la plaque d’immatriculation, la segmentation des caracteres et la reconnaissance des caracteres alphanumeriques de la plaque. En fonction des caracteristiques deja connues des plaques d’immatriculation senegalaises, la plaque detectee est classee soit comme une ancienne plaque, soit comme une nouvelle plaque. Pour chaque type de plaque, un traitement specifique est effectue pour reconnaıtre les caracteres alphanum´eriques en utilisant des algorithmes OCR et en respectant leur expression reguliere respective. Pour tester la performance de notre systeme, nous avons utilise un ensemble de donnees d’images de voitures necessaires a la fois pour l’entraınement du modele que nous avons cree avec YOLO et pour evaluer les performances du syst`eme en mati`ere de d´etection de plaques et de reconnaissance des caracteres alphanumeriques. Les resultats obtenus ont d´emontre que, dans des conditions appropriees, le systeme est capable de detecter et d’identifier avec succes le numero d’immatriculation senegalais. Permalink : https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=1494

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