Reconnaissance d’objets par réseau convolutif dans un environnement encombré

Abstract

Ce projet s’inscrit dans le cadre de l’intelligence artificielle appliquée à la vision par ordinateur, visant la reconnaissance d'objets par réseau de neurones convolutif dans un environnement encombré. Il a pour but de développer un système capable de réaliser une analyse d’images fine et une identification précise des objets, même en présence de bruits visuels. L’intelligence artificielle, notamment l’apprentissage automatique et les réseaux de neurones convolutifs (CNN), joue un rôle fondamental pour garantir une interprétation contextuelle fiable. Ce travail est basé sur un modèle pré entraîné SSD MobileNet V3. Ce projet valorise les concepts de perception artificielle, de classification visuelle, et d'interaction homme-machine (interface utilisateur GUI), intégrés dans un processus de traitement automatisé de l’information visuelle. Enfin, le projet souligne l’importance du potentiel de la vision artificielle pour répondre à des problématiques concrètes, tout en assurant performance, rapidité et précision sur des machines moins puissantes.