Mise en correspondance stéréoscopique pour les systèmes de transport intelligents

dc.contributor.advisorMohammed RZIZA
dc.contributor.authorOussama ZEGLAZI
dc.date.accessioned2024-04-24T10:11:51Z
dc.date.accessioned2026-01-24T08:39:48Z
dc.date.available2024-04-24T10:11:51Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractLa sécurité des usagers du trafic routier constitue la préoccupation centrale des Systèmes de Transport Intelligents (STI). A cet effet, la détection des obstacles/notamment celle des piétons, est un élément fondamental des STI. Bien que ce thème a été étudié depuis près de cinquante ans, une solution idéale à ce problème se fait toujours attendre. Les méthodes courantes utilisées pour la détection des piétons reposent sur l'utilisation du LIDAR/de la vision par ordinateur. Dans cette thèse, on opte pour la vision par ordinateur, notamment pour la vision stéréoscopique, qui fournit des moyens de réduction de l'espace de recherche des objets dans les scènes routières grâce à l'utilisation des informations de profondeur afin d'obtenir des estimations fiables de l'emplacement des piétons. Ainsi, il est essentiel de disposer d'une carte de disparité robuste afin de dégager des régions de recherche fiables.
dc.description.laboratoireLRIT
dc.identifier.urihttps://toubkal.imist.ma/handle/123456789/33485
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.83129/toubkal-14340
dc.language.isofre
dc.publisherFaculté des Sciences de Rabatfr_FR
dc.subjectMise en correspondance stéréoscopiquefr_FR
dc.subjectSystèmes de transport intelligentsfr_FR
dc.subjectCarte de Disparitéfr_FR
dc.subjectKITTIfr_FR
dc.subjectMiddlebury.fr_FR
dc.subject.otherScience de l’Ingénieur
dc.titleMise en correspondance stéréoscopique pour les systèmes de transport intelligentsfr_FR
dc.title.alternativestereo matching for intelligent transportation systemsfr_FR

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