En quoi consiste le projet ?

Découvrez mon projet d’intelligence artificielle pour détecter automatiquement les passages piétons sur les images. Il offre une méthode rapide et précise pour identifier la présence de passages piétons, ce qui peut être crucial pour la sécurité routière et la planification urbaine. De plus, ce projet vise à étendre ses fonctionnalités pour résoudre les tests CAPTCHA, démontrant ainsi sa polyvalence et son potentiel pour des applications variées. Ce projet pourra donc permettre, dans le futur, d’interagir avec les images et les systèmes de sécurité en ligne.

Comment le projet fonctionne ?

Mon projet d’intelligence artificielle repose sur une architecture basée sur des réseaux de neurones convolutionnels (CNN), une approche profonde de l’apprentissage automatique particulièrement adaptée à la vision par ordinateur. En utilisant des bibliothèques populaires telles que TensorFlow ou PyTorch en Python, j’ai construit un modèle CNN capable de détecter avec précision les passages piétons sur les images en analysant les caractéristiques visuelles distinctives. Pour l’extension future à la résolution de tests CAPTCHA. Avec une architecture modulaire et évolutive, ce projet peut être adapté et étendu pour répondre à une variété de besoins en matière de détection d’objets et de résolution de tâches complexes.

Image du projet :

Lien vers le projet :

https://colab.research.google.com/drive/13I-dKK_TtPn7eAt2Ptq7g21KjTzXtD1z?authuser=1