Dhanashri Patil / Krishna Patil / Tejas Mali
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Ce projet présente un système de surveillance avancé, alimenté par l’IA, spécialement conçu pour renforcer la sécurité routière et faire respecter le code de la route concernant les conducteurs de deux-roues. Le système détecte de manière autonome les violations du port du casque et les triples sorties illégales - deux des infractions les plus répandues et les plus dangereuses impliquant des motos - en utilisant une synergie d’analyse vidéo en temps réel et de techniques d’apprentissage profond. Au cœur du pipeline de détection se trouve YOLOv8, un modèle de détection d’objets de pointe plébiscité pour sa rapidité d’inférence et sa remarquable précision, lui permettant d’identifier les motocyclistes, de compter les conducteurs et de déterminer le port du casque avec précision dans les flux vidéo en direct. Les données visuelles sont traitées à l’aide d’OpenCV, qui capture et affine chaque image pour une détection efficace des objets. Parallèlement, le système intègre un module de reconnaissance automatique des plaques d’immatriculation (ANPR), alimenté par Easy OCR, pour extraire avec précision les informations relatives aux plaques d’immatriculation des véhicules détectés, une fois l’infraction confirmée.
