Vers de nouvelles architectures intelligentes pour l’Internet des véhicules

Author(s):  
Léo MENDIBOURE ◽  
Mohamed Aymen CHALOUF ◽  
Francine KRIEF

L’architecture de référence des systèmes de transport intelligents coopératifs (C-ITS : Cooperative-Intelligent Transport Systems) a été définie par le travail conjoint de différents organismes de standardisation : IEEE, ISO, ETSI, etc. Cette architecture, basée sur trois plans principaux (gestion, contrôle, sécurité), doit permettre le déploiement d’un système de communication véhiculaire à large échelle. Dans ce chapitre, nous nous proposons de décrire et comparer les travaux visant à améliorer le fonctionnement des réseaux véhiculaires grâce à l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) au sein du plan de contrôle. Par la suite, nous définirons une architecture permettant de compléter ces travaux et d’offrir des services intelligents, non seulement au plan de contrôle mais également au plan de gestion et de sécurité.

2019 ◽  
Vol 70 (3) ◽  
pp. 214-224
Author(s):  
Bui Ngoc Dung ◽  
Manh Dzung Lai ◽  
Tran Vu Hieu ◽  
Nguyen Binh T. H.

Video surveillance is emerging research field of intelligent transport systems. This paper presents some techniques which use machine learning and computer vision in vehicles detection and tracking. Firstly the machine learning approaches using Haar-like features and Ada-Boost algorithm for vehicle detection are presented. Secondly approaches to detect vehicles using the background subtraction method based on Gaussian Mixture Model and to track vehicles using optical flow and multiple Kalman filters were given. The method takes advantages of distinguish and tracking multiple vehicles individually. The experimental results demonstrate high accurately of the method.


2020 ◽  
Vol 70 (3) ◽  
pp. 64-71
Author(s):  
A.S. BODROV ◽  
◽  
M.V. KULEV ◽  
D.S. DEVYATINA ◽  
O.A. LOBYNTSEVA ◽  
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