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1 résultat(s) recherche sur le mot-clé 'Fatigue, Somnolence, Apprentissage automatique, Apprentissage profond.'
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Conception et développement d’un système de détection de fatigue dans la conduite des engins / KOURIRI Wissal
Titre : Conception et développement d’un système de détection de fatigue dans la conduite des engins Type de document : projet fin études Auteurs : KOURIRI Wissal, Auteur Langues : Français (fre) Catégories : Systèmes Embarqués et Mobile Mots-clés : Fatigue, Somnolence, Apprentissage automatique, Apprentissage profond. Index. décimale : 2134/19 Résumé : Le transport est un maillon critique dans le développent de la production au sein du Groupe OCP, d’où les conducteurs font l’un des acteurs principaux de sa chaine logistique ; cependant, leur travail est bien difficile et bien risqué par les accidents de travail, dû aux dures conditions du milieu de travail.
La somnolence au volant est considérée parmi les principaux facteurs de risque de ces accidents. La fatigue au volant est une diminution progressive de la vigilance physique et mentale du conducteur qui peut mener à la somnolence et à l'endormissement. De nombreuses recherches ont été mené dans ce domaine et qui affirment que la somnolence est l’un des moyens fiables pour détecter la fatigue des conducteurs. En partant des méthodes basées sur les motifs de conduite à celles qui se basent sur les capteurs physiologiques, la détection de fatigue a bien évolué, et tant de solutions ont été proposées au cours de ces dernières années. Néanmoins, ces solutions se diffèrent en termes de nombreux critères : la discrétion, la robustesse et la dépendance au type de véhicule.
Dans ce cadre, mon projet se situe, il est conçu à poser une conception et développer un système qui améliore la sécurité des conducteurs des engins contre la fatigue en utilisant des concepts non intrusifs basés sur la vision par ordinateur. Plusieurs contraintes se posent, à savoir l’ensemble de données, l’illumination et l’embarquement du système.
Durant ce projet on a pu utiliser deux méthodes différentes basées sur la vision par ordinateurs. Les principaux concepts utilisés sont l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond.
Conception et développement d’un système de détection de fatigue dans la conduite des engins [projet fin études] / KOURIRI Wissal, Auteur . - [s.d.].
Langues : Français (fre)
Catégories : Systèmes Embarqués et Mobile Mots-clés : Fatigue, Somnolence, Apprentissage automatique, Apprentissage profond. Index. décimale : 2134/19 Résumé : Le transport est un maillon critique dans le développent de la production au sein du Groupe OCP, d’où les conducteurs font l’un des acteurs principaux de sa chaine logistique ; cependant, leur travail est bien difficile et bien risqué par les accidents de travail, dû aux dures conditions du milieu de travail.
La somnolence au volant est considérée parmi les principaux facteurs de risque de ces accidents. La fatigue au volant est une diminution progressive de la vigilance physique et mentale du conducteur qui peut mener à la somnolence et à l'endormissement. De nombreuses recherches ont été mené dans ce domaine et qui affirment que la somnolence est l’un des moyens fiables pour détecter la fatigue des conducteurs. En partant des méthodes basées sur les motifs de conduite à celles qui se basent sur les capteurs physiologiques, la détection de fatigue a bien évolué, et tant de solutions ont été proposées au cours de ces dernières années. Néanmoins, ces solutions se diffèrent en termes de nombreux critères : la discrétion, la robustesse et la dépendance au type de véhicule.
Dans ce cadre, mon projet se situe, il est conçu à poser une conception et développer un système qui améliore la sécurité des conducteurs des engins contre la fatigue en utilisant des concepts non intrusifs basés sur la vision par ordinateur. Plusieurs contraintes se posent, à savoir l’ensemble de données, l’illumination et l’embarquement du système.
Durant ce projet on a pu utiliser deux méthodes différentes basées sur la vision par ordinateurs. Les principaux concepts utilisés sont l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond.
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Code barre Cote Support Localisation Section Disponibilité 2134/19 2134/19 KOU Texte imprimé unité des PFE PFE/2019 Disponible