{"id":6896,"date":"2023-11-24T11:30:37","date_gmt":"2023-11-24T10:30:37","guid":{"rendered":"https:\/\/www.esme.fr\/recherche\/?p=6896"},"modified":"2023-11-24T11:30:38","modified_gmt":"2023-11-24T10:30:38","slug":"innovation-dans-les-vehicules-autonomes-la-these-de-nesrine-triki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.esme.fr\/recherche\/2023\/11\/24\/innovation-dans-les-vehicules-autonomes-la-these-de-nesrine-triki\/","title":{"rendered":"Innovation dans les V\u00e9hicules autonomes : La th\u00e8se de Nesrine Triki"},"content":{"rendered":"\n

Nous sommes ravis de partager les accomplissements de <\/a>Nesrine Triki<\/a>, doctorante \u00e0 l\u2019Ecole Nationale d’Ing\u00e9nieurs de Sfax (ENIS)<\/a> sous la direction de Mohamed Ksantini et avec l\u2019encadrement de <\/a>Mohamed KARRAY<\/a>, enseignant-chercheur \u00e0 l\u2019ESME. <\/a>Nesrine Triki<\/a> a en effet brillamment soutenu sa th\u00e8se le 29 septembre et obtenu le dipl\u00f4me de docteur d\u00e9livr\u00e9 par l\u2019Universit\u00e9 de Sfax.
Les travaux de <\/a>Nesrine Triki<\/a> sont bas\u00e9s sur une approche progressive de reconnaissance, allant de la d\u00e9tection des panneaux de limitation de vitesse \u00e0 la reconnaissance de l’ensemble des panneaux routiers. Cette m\u00e9thodologie novatrice s’appuie sur des \u00e9tudes approfondies des m\u00e9thodes existantes de d\u00e9tection et de classification des panneaux routiers. Elle a propos\u00e9 un mod\u00e8le CNN (Convolutional Neural Network) r\u00e9volutionnaire pour la classification des panneaux, int\u00e9grant des techniques d’intelligence artificielle telles que l’apprentissage ensembliste et le m\u00e9canisme de l’attention. Les r\u00e9sultats obtenus d\u00e9passent non seulement les attentes, mais \u00e9galement les performances observ\u00e9es dans d’autres \u00e9tudes similaires, t\u00e9moignant ainsi du caract\u00e8re innovant de sa recherche.
Les syst\u00e8mes SLR (Speed Limit Recognition) et TSR (Traffic Sign Recognition) d\u00e9velopp\u00e9s par Nesrine ont \u00e9t\u00e9 rigoureusement \u00e9valu\u00e9s et valid\u00e9s sur des cibles mat\u00e9rielles telles que la Raspberry Pi 4 et la Nano Jetson de Nvidia. Les r\u00e9sultats exp\u00e9rimentaux obtenus confirment la fiabilit\u00e9 et la robustesse de l’approche propos\u00e9e, ouvrant ainsi de nouvelles perspectives dans le domaine de la s\u00e9curit\u00e9 routi\u00e8re pour les v\u00e9hicules autonomes.<\/p>\n\n\n\n

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