Estimation visuelle sécuritaire et explicable des conditions routières

Nous avons actuellement un prototype de systeme de vision artificielle base sur des reseau de neurones profonds entra1ne sur notre jeu de donnees proprietaire qui permet d’identifier les zones de construction et de detecter et lire les panneaux de limite de vitesse. Dans notre prochain de R&D, nous souhaitons tirer partie de notre reseau de detection d’objets afin d’identifier les conditions routieres dangereuses ( neige, blizzard, glace, pluie, aveuglement ) ainsi que le contexte de conduite ( autoroute, route rurale, zone urbaine, chemin de terre).

Faculty Supervisor:

Ioannis Mitliagkas

Student:

Partner:

E-SMART Control Inc.

Discipline:

Computer science

Sector:

Manufacturing

University:

Université de Montréal

Program:

Accelerate

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