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6 articles tagués avec « computer-vision »

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[Vision IA] Moteur OCR de plaques, Normalisation Regex & Vote majoritaire temporel (Évolution de v01 à v11) (#5)

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Jaybee
AI & Robotics Engineer

Vote majoritaire temporel et confirmation finale

📌 Points clés (TL;DR)

  • Le problème : L'OCR sur une seule image subit inévitablement des confusions ponctuelles (ex. 6 confondu avec 8) dues aux vibrations et aux reflets.
  • La solution : Filtrage grammatical strict par expressions régulières (Regex) associé à un vote majoritaire sur une fenêtre glissante de 11 images consécutives.

[Vision IA] Surmonter le flou des vidéos de dashcam : Super-Résolution profonde (EDSR vs FSRCNN) & Empilement multi-images (#4)

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Jaybee
AI & Robotics Engineer

Résultats de Super-Résolution profonde EDSR

📌 Points clés (TL;DR)

  • Le problème : Les plaques découpées mesurent souvent moins de 40x20 pixels avec une forte pixellisation de compression H.264 ; l'interpolation bicubique rend les caractères illisibles.
  • La solution : Restauration des contours de caractères par un réseau de neurones résiduel EDSR (facteur 4x) combiné à un moyennage temporel multi-images.

[Vision IA] Détection d'objets hiérarchique : ROI véhicule YOLOv3, Détecteur de plaque YOLOv5 & Suivi CSRT (#3)

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Jaybee
AI & Robotics Engineer

Localisation de détection de plaque YOLOv5

📌 Points clés (TL;DR)

  • Le problème : Scanner directement une image 1080p complète pour y trouver une plaque de 30x15 pixels génère de faux positifs et fait chuter le débit sous 10 FPS.
  • La solution : Hiérarchie en 2 étapes — Détecter d'abord le véhicule (YOLOv3), puis localiser la plaque uniquement dans la zone du pare-chocs (YOLOv5), avec suivi CSRT sur les images intermédiaires.

[Vision IA] Extraction dynamique des lignes de voie & Critère géométrique d'intrusion par IoU (#2)

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Jaybee
AI & Robotics Engineer

Overlay de détection dynamique de voie

📌 Points clés (TL;DR)

  • Le problème : Les reflets sur route mouillée et les ombres créent des lignes parasites ; une simple vérification de coordonnées X déclenche des alertes erronées.
  • La solution : Filtrage strict par pentes de droites et calcul du chevauchement de surface (IoU > 0,15) entre le polygone du véhicule et le tracé de la voie.

[Vision IA] Détection de franchissement de voie & ANPR Super-Résolution : Pipeline complet en 6 étapes & Contraintes temps réel (#1)

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Jaybee
AI & Robotics Engineer

Diagramme du pipeline ANPR en 6 étapes

📌 Points clés (TL;DR)

  • Le problème : Les vidéos de dashcam à haute vitesse souffrent de vibrations, de contre-jours et de flous de mouvement sévères, rendant la reconnaissance directe des plaques et des lignes très instable.
  • La solution : Un pipeline modulaire en 6 étapes respectant une contrainte stricte de 30 FPS, associant vision géométrique, réseaux de neurones YOLO, super-résolution EDSR et vote temporel.

[Robotique Webots] Sim-to-Real : Transfert matériel sur Arduino Uno, Bluetooth HC-06 & Vision par marqueurs ArUco (#5)

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Jaybee
AI & Robotics Engineer

Suivi de pose par vision marqueur ArUco

📌 Points clés (TL;DR)

  • Le problème : Contraintes sévères sur microcontrôleur (Arduino Uno avec 2 Ko de SRAM), glissement des roues et Reality Gap entre simulateur et monde réel.
  • La solution : Calcul de pose par vision externe au plafond (ArUco 6-DoF à 60 FPS) et transmission des commandes moteur en Bluetooth série HC-06.