| dc.description.abstract | Dans les grandes villes comme Dakar, la forte croissance démographique et l’augmentation du
nombre de véhicules posent de sérieux problèmes de mobilité urbaine. Les embouteillages, les
retards, les accidents et la pollution de l’air sont devenus quotidiens. Malheureusement, les
systèmes traditionnels de gestion du trafic, souvent manuels, ne permettent plus de répondre
efficacement à ces enjeux.
Pour apporter une réponse innovante, ce mémoire propose la conception et la réalisation d’un
système intelligent de surveillance et de gestion des infractions routières en milieu urbain
nommé Wattu Yoon Wi. Ce système s’appuie sur deux technologies clés : l’Internet des Objets
et l’Intelligence Artificielle. Il intègre plusieurs capteurs, des caméras, des modules RFID et
des microcontrôleurs comme l’Arduino et le Raspberry Pi, pour surveiller et analyser en temps
réel la circulation.
Un des éléments centraux du système est l’utilisation du modèle d’IA YOLOv8, choisi pour sa
rapidité et sa précision dans la détection d’objets en temps réel. Ce modèle a été entraîné sur un
jeu de données personnalisé pour détecter les véhicules, les véhicules d’urgence et les plaques
d’immatriculation. Grâce à lui, le système peut identifier automatiquement les infractions,
ajuster les feux de signalisation et prioriser les véhicules d'urgence.
Une application web a également été développée. Elle permet aux autorités de visualiser le
trafic sur une carte interactive, de recevoir des alertes en cas d’infraction, de consulter les
informations des caméras et d’accéder à l’historique des données.
Les tests effectués sur le prototype montrent un taux de précision supérieur à 90 %, confirmant
la fiabilité de la solution dans un contexte local. Ce travail démontre que l’IA et l’IoT,
combinées à des modèles performants comme YOLOv8, peuvent réellement transformer la
gestion du trafic dans les villes africaines en la rendant plus fluide, plus sûre et plus intelligente. | en_US |
