Thèses en ligne de l'université 8 Mai 1945 Guelma

Détection de la fatigue du conducteur avec Jetson Nano

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dc.contributor.author RIGHI, Ahmed
dc.date.accessioned 2024-12-10T12:06:28Z
dc.date.available 2024-12-10T12:06:28Z
dc.date.issued 2024-06
dc.identifier.uri http://dspace.univ-guelma.dz/jspui/handle/123456789/16552
dc.description.abstract l'objectif est de développer un système de détection de somnolence à l’aide de l’IA en utilisant la plateforme Jetson Nano, améliorant la sécurité routière en surveillant la vigilance du conducteur en temps réel. Contexte : La somnolence au volant contribue à plus de 100000 accidents par an rien qu’aux États-Unis La fatigue diminue le temps de réaction et les capacités de prise de décisions semblables à celles de l’alcool Les méthodes actuelles reposent fortement sur la conscience de soi du conducteur, qui peut être peu fiable Solution proposée : Utilisez les capacités d’IA de Jetson Nano pour créer un système de surveillance des pilotes robuste en temps réel Principaux éléments : Matériel : Jetson Nano (GPU NVIDIA Maxwell 128 cœurs, processeur quad-core ARM Cortex-A57) Caméra haute résolution avec capacités de faible luminosité Adaptateur d’alimentation pour l’intégration du véhicule Logiciel : Ubuntu OS avec NVIDIA JetPack SDK Bibliothèques TensorFlow, Keras, OpenCV et NumPy Modèles d’IA personnalisés p en_US
dc.language.iso fr en_US
dc.publisher universitie 8 mai 1945 guelma en_US
dc.title Détection de la fatigue du conducteur avec Jetson Nano en_US
dc.type Working Paper en_US


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