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dc.contributor.authorSELAIMIA, YASSINE-
dc.date.accessioned2023-10-30T07:55:39Z-
dc.date.available2023-10-30T07:55:39Z-
dc.date.issued2023-06-
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-guelma.dz/jspui/handle/123456789/14712-
dc.description.abstractCette memoire présente le développement d’un véhicule autonome utilisant un Nvidia Jetson Nano™ (OM) comme unité centrale de contrôle en tirant parti de la vision informatique et des techniques d’apprentissage profond. L’objectif est de réaliser un véhicule à petite échelle avec la capacité de naviguer une route de manière autonome et de détecter les obstacles en temps réel. L’appareil Jetson Nano™ est chargé de contrôler les systèmes du véhicule, y compris les moteurs à courant continu utilisés pour l’entraînement. L’acquisition de données est réalisée grâce à l’application du module caméra IMX219, qui capture des images pour la formation de modèles de réseaux neuronaux. En tirant parti de la puissance de l’apprentissage par transfert, le modèle ResNet-18 (RNA) est utilisé pour former sa couche entièrement connectée sur mesure pour notre ensemble de données spécifique. Le modèle formé est déployé sur la carte Jetson Nano™ pour un fonctionnement en temps réel, avec les résultats détaillés et la présentation des performances du véhicule autonome développéen_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversité 08 Mai 1945 de Guelmaen_US
dc.subjectIntelligence artificielle, Véhicule autonome, Vision par ordinateur, L'apprentissage en profondeur, réseau neuronal artificial, Nvidia Jetson Nano™, Apprentissage par transfert, Base de donnéesen_US
dc.titleAutonomous Vehicle with Jetson Nano:en_US
dc.title.alternativeAn Approach for Automated Navigationen_US
dc.typeWorking Paperen_US
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