Application du traitement d’images à la détection du niveau de congestion routière

06 Fév

Application du traitement d’images à la détection du niveau de congestion routière

AUTEURS:  Roland Stéphane Ibo,Georges LOUM

Résumé :

Le traffic routier devient au fil des années de plus dense, d’une part du fait du nombre croissant des véhicules vendus dans le monde et d’autre part, du fait du réseau routier peu développé. La combinaison de ces deux facteurs, engendre des embouteillages qui se présentent aujourd’hui comme un problème d’ordre infrastructurel et économique pour tous les pays. L’embouteillage engendre des problèmes tels que la dégradation de l’environnement, un gaspillage énergétique sans oublier les effets néfastes sur la santé de la population.
Pour y remédier, une solution est la mise en place des systèmes intelligents de transport pour une aide à la décision. Au sein de ce système, la caméra joue un rôle très important. En effet, grâce aux images prises par ces cameras, il est possible de calculer le taux d’occupation des véhicules présents sur une portion de la route considérée. La détermination de ce taux peut se faire par une distinction entre l’arrière-plan (le fond : la route) et l’avant-plan (les objets : les véhicules) par un seuillage effectué à partir de l’histogramme. Bien que ce type de seuillage offre des résultats satisfaisants, il présente deux insuffisances. Premièrement, la sélection
de la valeur seuil devient difficile si l’histogramme n’est pas bimodal. Deuxièmement, les objets comme les vitres des véhicules sont considérés comme étant la route du fait qu’elles sont transparentes et les bandes blanches sont quant à elles considérées comme des objets. Afiin de résoudre ces insuffisances, nous proposons dans ce mémoire une approche locale contrairement au seuillage par histogramme qui est plutôt une approche globale.

L’approche locale offre l’avantage de prendre en compte toute l’information contenue dans l’image et cela nous a permis d’avoir des résultats satisfaisants.

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