Titre :	Camera-based automated detection system for speed bumps and road defects
Type de document :	document électronique
Auteurs :	Amina Ould zmirli, Auteur ; Chérif Larbes, Directeur de thèse ; Elhaouari Kobzili, Directeur de thèse
Editeur :	[S.l.] : [s.n.]
Année de publication :	2024
Importance :	1 fichier PDF (11 Mo)
Présentation :	ill.
Note générale :	Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Mémoire de Projet de Fin d’Études : Electronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2024 Bibliogr. p. 82 - 84
Langues :	Anglais (eng)
Mots-clés :	Speed bumps Road defects Object detection Computer vision Automated Detection System Machine learning YOLOv8 Road safety Convolutional neural networks Real-time processing
Index. décimale :	PN01224
Résumé :	The quality of road infrastructure is important for ensuring safe travel, yet hazards like potholes and speed bumps pose threats to vehicles and drivers. The Camera-Based Automated Detection System represents a cutting-edge technological endeavor to strengthen road safety through advanced computer vision techniques. The primary objective of this project is to develop a robust algorithm capable of accurately identifying various road anomalies by analyzing camera footage

Camera-based automated detection system for speed bumps and road defects [document électronique] / Amina Ould zmirli, Auteur ; Chérif Larbes, Directeur de thèse ; Elhaouari Kobzili, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2024 . - 1 fichier PDF (11 Mo) : ill.
Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet.
Mémoire de Projet de Fin d’Études : Electronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2024
Bibliogr. p. 82 - 84
Langues : Anglais (eng)

Mots-clés :	Speed bumps Road defects Object detection Computer vision Automated Detection System Machine learning YOLOv8 Road safety Convolutional neural networks Real-time processing
Index. décimale :	PN01224
Résumé :	The quality of road infrastructure is important for ensuring safe travel, yet hazards like potholes and speed bumps pose threats to vehicles and drivers. The Camera-Based Automated Detection System represents a cutting-edge technological endeavor to strengthen road safety through advanced computer vision techniques. The primary objective of this project is to develop a robust algorithm capable of accurately identifying various road anomalies by analyzing camera footage