Localisation et reconnaissance de véhicules routiers à partir d’images 2D

Le but de ce projet est de développer des algorithmes intelligents capables de reconnaître et de localiser en temps réel des véhicules filmés par des caméras de surveillance positionnées le long d’axes routiers. Alors que la plupart des méthodes issues de l’état de l’art utilisent de l’information vidéo pour détecter et reconnaître des véhicules, notre objectif est d’y arriver à partir d’images 2D seulement. L’intérêt pour un tel modèle est de traiter des vidéos dont le débit est de très faible fréquence (une image par 5 secondes ou moins). Afin d’accélérer le développement, nous avons mis sur pied lors d’un projet antérieur la plus grosse base de données annotées au monde permettant d’entraîner ce type de modèle. Les travaux réalisés dans le cadre de ce projet s’articulent autour de cette base de données.

Faculty Supervisor:

Pierre-Marc Jodoin

Student:

Partner:

Miovision Technologies Inc

Discipline:

Computer science

Sector:

Information and cultural industries

University:

Université de Sherbrooke

Program: