Transports intelligents : des étudiants-chercheurs se démarquent en Égypte
Cinq étudiants du Collège de Maisonneuve ont eu l’occasion de présenter leurs articles scientifiques en Égypte, en décembre, lors de la Conférence internationale IEEE 2019 sur les applications intelligentes, les communications et les réseaux (IEEE SmartNets 2019).
Cet événement rassemblait des chercheurs et des praticiens du monde entier qui se rencontrent pour partager de nouvelles idées et connaissances sur les aspects théoriques et pratiques liés à l’avenir d’Internet, de l’Internet des objets, des villes intelligentes et des usines intelligentes.
Best Paper Award pour la plateforme ISS
L’un des trois articles soumis par les étudiants-chercheurs a reçu la mention Best Paper Award. Dans cet article intitulé Algorithmes de planification des feux de circulation intelligents, les étudiants et leur professeure, Jihene Rezgui, également chercheuse, ont proposé une plateforme appelée Java IIS (Isolated Intersection Simulator) qui intègre trois algorithmes pour la gestion efficace et intelligente des feux de circulation. IIS simule le flux de trafic réel et lors des simulations, la vitesse moyenne des voitures a presque doublé et le nombre de voitures statiques a été divisé de moitié en moyenne.
Article rédigé par Jihene Rezgui et les étudiants Mamadou Barri et Reiner Gayta.
Bas de vignette : La professeure Jihene Rezgui pose fièrement lors de la remise du certificat du Best Paper Award.
VARC et la classification des véhicules
Dans l’article Classification des véhicules et reconnaissance de la marque à l’aide du réseau à convolution et des réseaux de neurones, les étudiants ont présenté une plateforme nommée VARC (Vehicle Algorithm for Recognition and Classification) qui intègre un réseau de neurones pour classer les différents types de véhicules; la classification des véhicules est un élément fondamental de la recherche, car pour interagir avec d’autres objets sur la route, les véhicules doivent être capables d’identifier ce qui les entoure.
Article rédigé par Jihene Rezgui et les étudiants Simon Dazé et Gaya Mehenni.
Signalisation et réseau de neurones
La reconnaissance des panneaux de signalisation à l’aide de réseaux de neurones est utile pour les véhicules autonomes, comme on peut le lire dans l’article à ce sujet. Les tests menés par les étudiants à l’aide de la plateforme qu’ils ont développée (ARIBAN) ont démontré qu’il est possible pour les véhicules de reconnaître les panneaux de signalisation. Aux fins de recherche, les étudiants ont testé leur réseau formé avec plus de 62 types de panneaux de signalisation.
Article rédigé par Jihene Rezgui et les étudiants Amal Hbaieb, Lamia Chaari et Julien Maryland.
LRIMA, un lieu pour se dépasser
Les étudiants de Maisonneuve ont la chance de participer à plusieurs projets de recherche dans le cadre des travaux menés au laboratoire LRIMA (laboratoire de recherche informatique Maisonneuve). Installé dans la vitrine technologique, LRIMA est au cœur d’un lieu de création et d’innovation où les étudiants se rencontrent pour participer aux avancées scientifiques sous la supervision d’enseignants et de chercheurs.
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