Detailed description

Ce projet a été mené en binôme pour le module de vision par ordinateur. Nous avons filmé un carrefour depuis le balcon d'un proche, avec son accord, sans capter de plaques lisibles. La détection utilise un modèle YOLO pré-entraîné, le suivi s'appuie sur ByteTrack, et des lignes virtuelles définissent les directions. Nous avons annoté à la main vingt minutes de vidéo pour mesurer l'erreur. Le plus instructif a été de comprendre les erreurs liées aux occlusions et aux deux-roues.

Problem solved

Les comptages de trafic se font souvent à la main, sur des durées courtes. Les données manquent pour dimensionner un carrefour ou évaluer un changement de signalisation.

Promised outcome

Sur plusieurs heures de vidéo filmées depuis un immeuble, l'écart avec un comptage manuel reste faible de jour. Les performances baissent la nuit, ce que l'étude quantifie.

Features

• Détection et suivi multi-objets
• Comptage par direction
• Classes voiture, bus, camion et deux-roues
• Export des comptages en CSV
• Mesure d'erreur sur vérité terrain

At a glance

Industry

Transport & logistics

Platforms and compatibility

• Linux
• Web

Technologies

• YOLO
• ByteTrack
• OpenCV
• Python
• Streamlit

Interface languages

French · Arabic

Wilaya

Biskra

Trust

• Listing reviewed and approved by the myElite team