Détection automatique de l’environnement d’un véhicule autonome à l’aide de l’intelligence artificielle

Résumé

Le Ministère des Transports du Québec (MTQ) souhaite préparer la province du Québec pour l’arrivée des véhicules autonomes. Ce projet a été confié à l’École de Technologie supérieure (ÉTS) et à l’Institut du Véhicule Innovant (IVI), dans le but de cartographier les routes du Québec à l’aide d’images provenant d’une caméra montée sur un véhicule. À partir de ces images, des objets seront détectés à l’aide d’algorithmes de vision artificielle. Ainsi, le MTQ souhaite faire la détection automatique des nids de poule, lampadaires brisés et glissières de sécurité accidentées défectueuses afin de rehausser le niveau de sécurité routière. Cette étude met l’accent sur la récupération de données locales afin d’entrainer des modèles de détections pour les infrastructures routières. De ce fait, des modèles basés sur l’apprentissage profond et l’architecture YOLO ont été entrainés. Le meilleur résultat obtenu pour la détection de nids de poule est 0.729 mAP. Pour la détection de lampadaires brisés, il est de 0.840 mAP. Aussi, ce projet a permis de récupérer une base de données contenant de plus de 8000 images et 4 classes de détections.

Date	11 sept. 2023
langue originale	Français
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Maarouf Saad (Directeur(-trice)) & Pier Marc Comtois-Rivet (Codirecteur(-trice))