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Sécurité Routière
Python
Système d'analyse du trafic routier par IA
Une solution intelligente pour transformer une scène de circulation en tableau de bord exploitable, visant à réduire les accidents et la corruption.
À propos du projet
Face à l'augmentation alarmante des accidents de la route au Cameroun, ce projet utilise l'IA pour fournir des données précises aux autorités. L'objectif est de passer d'un pilotage 'au ressenti' à une prise de décision éclairée par des instruments de mesure précis à l'échelle des carrefours et des tronçons critiques.
Fonctionnalités & Impact
- Détection et classification en temps réel (voitures, motos, bus, camions) via YOLO.
- Suivi multi-objets pour reconstruire les trajectoires et identifier chaque véhicule de manière unique.
- Mesure précise de la vitesse (km/h) par calibration de la scène et calculs NumPy.
- Détection automatique des infractions (excès de vitesse au-delà de 60 km/h).
- Génération de rapports structurés (CSV) pour l'aide à la décision municipale ou gouvernementale.
- Potentiel de paiement digital des amendes pour éradiquer la corruption routière.
Architecture Technique
Développé pour fonctionner sur du matériel standard (Core i5), le système combine YOLO pour la détection rapide, OpenCV pour le traitement des flux vidéo, et NumPy pour les calculs physiques. Cette approche démontre qu'une souveraineté technologique locale est possible avec des outils ouverts pour répondre aux défis nationaux de sécurité routière.
Publié par Sat Magazine