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https://github.com/0x1nf3cted/cartographie


https://github.com/0x1nf3cted/cartographie

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README 

        
### Optimisation de la sécurité routière grâce à la reconnaissance vidéo et à la cartographie en temps réel



#### **Introduction**:



En tant que conducteurs, nous sommes souvent confrontés à des obstacles sur la route tels que des routes en construction, des obstacles temporaires et des incidents de circulation. Ces obstacles peuvent entraîner des retards et des situations dangereuses pour les conducteurs. C'est là que notre projet entre en jeu. En utilisant la reconnaissance vidéo pour suivre la circulation de la voiture en temps réel et en créant une carte en temps réel des obstacles sur la route, nous pouvons aider les conducteurs à éviter ces situations dangereuses et à arriver à leur destination en toute sécurité. De plus, en enregistrant ces données dans une base de données, nous pouvons offrir une vue en temps réel de la circulation dans la ville, ce qui peut aider les décideurs à prendre des décisions informées pour améliorer la sécurité routière pour tous les usagers de la route.



#### keywords:



computer vision



Visual Odometry



simultanous localisation and mapping (SLAM)



extended kalman filter



ressources:

geohotsz: https://www.youtube.com/watch?v=7Hlb8YX2-W8



SLAM: https://www.youtube.com/watch?v=2GJuEIh4xGo



pour les voiture autonome



#### **introduction**:



Dans un avenir proche, les voitures autonomes seront de plus en plus courantes sur nos routes. Cependant, pour garantir leur sécurité et leur efficacité, elles doivent être en mesure de détecter et d'éviter les obstacles sur la route en temps réel. C'est là que notre projet entre en jeu. En utilisant la reconnaissance vidéo pour suivre la circulation de la voiture en temps réel et en créant une carte en temps réel des obstacles sur la route, nous pouvons aider les voitures autonomes à éviter ces situations dangereuses et à arriver à leur destination en toute sécurité. De plus, en enregistrant ces données dans une base de données, nous pouvons fournir une vue en temps réel de la circulation dans la ville, ce qui peut aider les décideurs à prendre des décisions informées pour améliorer la sécurité routière pour tous les usagers de la route, y compris les véhicules autonomes.



#### **Problématique**:



Comment utiliser la reconnaissance vidéo pour créer une carte en temps réel des obstacles sur la route et aider les conducteurs et les véhicules autonomes à éviter les situations dangereuses?



**abstract examples**:



**fr**:



Dans cet exposé, nous présentons une solution de reconnaissance de la circulation de la voiture basée sur la technologie de reconnaissance vidéo pour la cartographie en temps réel des obstacles sur la route. L'objectif de ce projet est de développer un système efficace utilisant des algorithmes de Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) et de Visual Odometry pour suivre la position et la vitesse de la voiture en temps réel. Le système sera capable de créer des cartes précises des obstacles sur la route et d'enregistrer les données de géolocalisation dans une base de données. Cette information peut être utilisée pour aider les conducteurs et les véhicules autonomes à éviter les situations dangereuses sur la route. L'objectif final est d'améliorer la sécurité routière et de fournir des informations en temps réel sur la circulation dans la ville aux décideurs.



**en**:



we introduce a car traffic recognition solution based on video recognition technology for real-time mapping of road obstacles. The aim of this project is to develop an efficient system using Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) and Visual Odometry algorithms to track the car's position and speed in real-time. The system will be capable of creating precise maps of road obstacles and storing geolocation data in a database. This information can be used to help drivers and autonomous vehicles avoid dangerous road situations. The ultimate goal is to improve road safety and provide real-time traffic information to city decision makers



# Milestones



## step 1: done



![feature extraction](assets/example_feature_recognition.png)



write python program that take a video of a car on a road, put some repair point on it,



## step 2:



then renders a map for the road



## step 3:



write code that detects obstacles, and estimate their volume, and distance from car