Identification de véhicules par des systèmes visuels intelligents pour la sécurité
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Abstract EN:
This manuscript describes the researches realized during my thesis with the IMA (UCO), in collaboration with the LISA laboratory and the GRIT team of the doctoral school of sciences and technologies of the lebanese university. These research works consisted in the development and implementation of artificial visual identification of vehicles methods, in the optics of an application of access control to the entries or exits of video supervised zones. They permit in a more robust way the detection of the horizontal position of a vehicle in the image, the localization of its license plate, the segmentation and the extraction of the characters in the block of the plate, then the identification of the license plate using artificial neural networks. One of the original aspects that we wanted to exploit in this work is that the license plates in Lebanon combine a french writing and an arabic writing. So, to rad these two different of sources information are available ; the fusion of these two helps improve the results of recognition. Same as the identification of the license plate, we adjoined a system of identification of the color and the type of vehicle can increase the efficiency and the capacities. In fact, the information about the type and the color of the vehicle can confirm or deny those provided by the recognition of the plate.
Abstract FR:
Ce manuscrit décrit les travaux de recherche effectués au cours de ma thèse à l'IMA (UCO), au sein du laboratoire LISA et en collaboration avec le groupe GRIT de l'école doctorale en sciences et technologies de l'université libanaise. Ces travaux de recherche ont consisté en le développement et la mise en oeuvre de méthodes d'identification par vision artificielle de véhicules, dans l'optique d'une application de contrôle d'accès aux entrées ou sorties de zones vidéo surveillées. Ils permettent d'une façon plus robuste la détection de la position horizontale d'un véhicule dans l'image, la localisation de sa plaque d'immatriculation, la segmentation et l'extraction des caractères dans le bloc de la plaque, puis l'identification du numéro d'immatriculation à l'aide de réseaux neuronaux artificiels. Un des aspects originaux que nous avons voulu exploiter dans ce travail est que les plaques d'immatriculation au Liban combinent une écriture française et une écriture arabe. Ainsi pour la lecture de celles-ci, deux sources d'informations différentes sont disponibles ; la fusion de celles-ci permet d'améliorer les résultats de reconnaissance. Parallèlement à l'identification de la plaque d'immatriculation, nous y avons adjoint un système d'identification de la couleur et du type de véhicule, de manière à accroître l'efficacité et les capacités du système d'identification. En effet, les informations du type et de la couleur du véhicule peuvent confirmer ou infirmer celles fournies par la reconnaissance de la plaque.