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Au cours des dernières années, un nombre significatif de personnes au Maroc se sont rendues quotidiennement à Casablanca, la capitale économique du pays. Ce flot de circulation intense a entraîné des congestions et des accidents à certains moments de la journée, car les routes de la ville ne peuvent pas gérer le volume élevé de véhicules qui passent. Pour résoudre ce problème, il est essentiel d'élargir l'infrastructure sur la base de données précises sur le flux de circulation. En collaboration avec la municipalité de Bouskoura, une ville voisine de Casablanca, nous avons proposé d'installer une caméra intelligente sur la route principale reliant les deux villes. Cette caméra nous permettrait de rassembler des statistiques précises sur le nombre et les types de véhicules traversant la route, ce qui peut être utilisé pour adapter et repenser l'infrastructure existante. Nous avons mis en œuvre notre système en utilisant le modèle de détection d'objets YOLOv7-tiny pour détecter et classifier les différents types de véhicules (tels que les camions, les voitures, les motos et les bus) traversant la route principale. De plus, nous avons utilisé la méthode de suivi Deep SORT pour suivre chaque véhicule apparaissant sur la caméra et fournir le nombre total de chaque catégorie pour chaque voie, ainsi que le nombre de véhicules passant d'une voie à une autre. En outre, nous avons déployé notre solution sur un système embarqué, spécifiquement le Nvidia Jetson Nano. Cela nous a permis de créer un système compact et efficace capable de traiter en temps réel les images de la caméra, le rendant adapté à son déploiement dans divers scénarios nécessitant des ressources limitées. Le déploiement de notre solution sur le Nvidia Jetson Nano a montré des résultats prometteurs, et nous croyons que cette approche pourrait être appliquée à des projets de surveillance du trafic similaires pour fournir des données précises et fiables pour une meilleure prise de décision.
Elmanaa et al. (jeu,) ont étudié cette question.