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Etude expérimentale d’un capteur thermique Far Infrared thermal sensor array pour la détection et la classification de véhicules automobiles en mouvement / Valentin Lemenu 

Public ISBD Titre : Etude expérimentale d’un capteur thermique Far Infrared thermal sensor array pour la détection et la classification de véhicules automobiles en mouvement Type de document : Travail de fin d'études Auteurs : Valentin Lemenu, Auteur ; Bertrand Leterme, ; Nicolas Marchand, Editeur : ECAM Année de publication : 2019 Note générale : MELEXIS Langues : Français (fre) Index. décimale : TFE - Electronique Résumé : Ce travail de fin d’étude est réalisé au sein de Melexis, entreprise de micro-électronique spécialisée dans la réalisation et le test de micro-capteurs, principalement pour le secteur automobile. La gamme de micro-capteurs qui sera analysée au travers de ce travail sont les capteurs infrarouges fournissant une image thermique faible résolution. Aujourd’hui, ces capteurs sont utilisés uniquement dans des systèmes de détection d’êtres humains (des corps « chauds »). Cependant, les possibilités de détection de ces capteurs peuvent s’élargir à d’autres champs d’applications tels que la détection de véhicules (des corps « froids »). L’objectif de ce travail est donc d’analyser les possibilités de détections de véhicules à l’aide de capteur FIR array (Far infrared thermal sensor array). Les questions auxquelles le travail répond sont : Est-il possible de détecter un véhicule en déplacement et d’identifier sa direction ? Peut-on facilement différencier les images thermiques d’une voiture, d’une moto ou d’un être humain ? De manière succincte, ce travail expérimental présente les perspectives et les limites d’intégration des micro-capteurs au travers d’une étude de faisabilité. L’étude permettra la mise en Å“uvre de la détection de véhicules en mouvement et la classification de ceux-ci. Le test principal de faisabilité est un monitoring du nombre de véhicules entrant et sortant d’un parking sous-terrain. Si l’étude démontre la faisabilité du système, il sera possible d’exploiter ce capteur pour un système de gestion intelligente et autonome de parking ou un système de quantification du trafic. Etude expérimentale d’un capteur thermique Far Infrared thermal sensor array pour la détection et la classification de véhicules automobiles en mouvement [Travail de fin d'études] / Valentin Lemenu, Auteur ; Bertrand Leterme, ; Nicolas Marchand,  . - ECAM, 2019. MELEXIS Langues : Français (fre) Index. décimale : TFE - Electronique Résumé : Ce travail de fin d’étude est réalisé au sein de Melexis, entreprise de micro-électronique spécialisée dans la réalisation et le test de micro-capteurs, principalement pour le secteur automobile. La gamme de micro-capteurs qui sera analysée au travers de ce travail sont les capteurs infrarouges fournissant une image thermique faible résolution. Aujourd’hui, ces capteurs sont utilisés uniquement dans des systèmes de détection d’êtres humains (des corps « chauds »). Cependant, les possibilités de détection de ces capteurs peuvent s’élargir à d’autres champs d’applications tels que la détection de véhicules (des corps « froids »). L’objectif de ce travail est donc d’analyser les possibilités de détections de véhicules à l’aide de capteur FIR array (Far infrared thermal sensor array). Les questions auxquelles le travail répond sont : Est-il possible de détecter un véhicule en déplacement et d’identifier sa direction ? Peut-on facilement différencier les images thermiques d’une voiture, d’une moto ou d’un être humain ? De manière succincte, ce travail expérimental présente les perspectives et les limites d’intégration des micro-capteurs au travers d’une étude de faisabilité. L’étude permettra la mise en Å“uvre de la détection de véhicules en mouvement et la classification de ceux-ci. Le test principal de faisabilité est un monitoring du nombre de véhicules entrant et sortant d’un parking sous-terrain. Si l’étude démontre la faisabilité du système, il sera possible d’exploiter ce capteur pour un système de gestion intelligente et autonome de parking ou un système de quantification du trafic.

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