Système d’identification, de détection et de classification des caractéristiques des véhicules commerciaux basé sur la DL
L’information est partout, surtout dans l’industrie des véhicules commerciaux. Les véhicules peuvent être classés selon le nombre d’essieux/pneus. Il existe plusieurs systèmes de classification basés sur des textes et des étiquettes : pour le transport de marchandises dangereuses (HAZMAT); conformité au code de sécurité des véhicules (CVSA); ainsi que l’identification générale et le suivi (plaques d’immatriculation, numéros USDOT). Employer des humains pour effectuer des tâches simples de classification et de reconnaissance peut s’avérer impraticable. Cependant, programmer explicitement ces tâches peut être un défi. Nous proposons des recherches sur les méthodes de détection et de reconnaissance d’objets/caractères afin de développer un système d’identification rapide, précis et robuste pour toutes les caractéristiques mentionnées des véhicules. Nous utiliserons l’apprentissage profond, dans lequel les machines apprennent des motifs à partir des entrées de données et des sorties désirées. L’IRD fournira des ensembles de données à partir desquels nous pourrons développer nos modèles, et bénéficiera d’ajouter notre solution à ses nombreux systèmes de transport intelligents. Nous prévoyons que notre système, permettant l’identification et le suivi rapides des véhicules commerciaux, sera déployé partout au Canada, en Amérique du Nord et dans le monde de la conduite.
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Dynamique routière internationale
Génie
Fabrication; Transport et entreposage
Université de la Saskatchewan
Accélération