Détection d'objets sur vidéos ferroviaires

Le projet consiste à développer des solutions de détection d'objets sur des vidéos issues du réseau ferroviaire. Il inclut l'étude de faisabilité par analyse d'images en C++ avec OpenCV, la sélection d'architectures de modèles de détection d'objets en Python, la constitution et l'annotation d'une base de données d'images, ainsi que le nettoyage et la préparation des données. La construction, l'entraînement et l'optimisation de modèles de classification, détection et segmentation sont réalisés, suivis d'une évaluation sur images et vidéos. Les applications couvrent la détection des feux arrière des trains, le floutage de visages, la détection automatique des voies ferrées, la détection de scénarios anormaux aux passages à niveau et la détection de panneaux de signalisation pour l'aide à la décision.