, Rapport de situation sur la sécurité routière dans le monde

, Commission Economique des Nations Unies pour l'Europe, 2008.

H. Mèmeteau, Technologie fonctionnelle de l'automobile. 5e. s.l. : Dunod, p.224, 1981.

, Note sur le secteur des transports, Banque Africaine de Développement. Cameroun, p.44, 2015.

J. Chong, Véhicules autonomes et connectés: état d'avancement de la technologie et principaux enjeux stratégiques pour les pouvoirs publics au canada. Etude Générale. Ottawa : Bibliothèque du parlement, p.24, 2016.

B. Wendling, First revision of J3016-update on task force activities. s.l. : SAE On-Road Automated vehicle Standards committee

A. Houenou, Calcul de trajectoires pour la préconisation de manoeuvres automobiles sur la base d'une perception multi-capteur: application à l'évitement de collision, p.184, 2013.

N. Salameh, Conception d'un système d'alerte embarqué basé sur les communications entre véhicules. Roeun : Institut National des Sciences Appliquées de Rouen, p.151, 2011.

. Wikipedia,

. Daimler and . Mercedes-benz,

W. Louwerse, S. Hoogendoom, and . Parma, Adas safety impacts on rural and urban highways, 2004.

E. Coelinght, . Eidehall, M. M. Et-bengtsson, and . Island, Collision warning with full auto brake and pedestrian detection, 2010.

, Fusion of Stereo Vision for Pedestrian Recognition using, Convolutional Neural Networks. Pop

O. Danut, Belgium : s.n, 2017. 25th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning

, Volvo car Usa Support

J. Ford, The engineer, 2015.

. Toyota,

R. Grisel and N. Abouchi,

J. L. Pomian, . Pradere, I. Et-gaillard, . Ingénierie, and . Toulouse, CEPADUES Editions, 1997.

T. Van-oudenhove-de-saint-gery, Contribution à l'élaboration d'un formalisme gérant la pertinence pour les problèmes d'aide à la conception à base de contraintes, 2006.

, Design problem solving : a task analysis, pp.59-71, 1990.

J. Marsot, Méthode et outils pour intégrer l'ergonomie dans le cycle de conception des outils à mains. Vandoeuvre : s.n, 2002.

J. Aïache, J. Chereau, and . Klubprepa,

Y. Akao, QFD-Prendre en compte les besoins du client dans la conception du produit, 1993.

. Maranzana, . Sébastien, E. Caillaud, and B. Et-rose, La méthode d'aide à l'innovation TRIZ et les limites de son déploiement en entreprise

G. Altshuller, BIBLIOGRAPHIE Mémoire de fin d'étude rédigé et soutenu par FOAHOM GOUABOU Arthur Cartel & NGWA Leslie NGWA, 1999.

J. Boldrini, accompagne des projet d'innovation.Le suivi de l'introduction de la méthode TRIZ dans une entreprise de petite taille, 2005.

C. Chan, . Bu, . Fanping, and S. Shladover, Experimental vehicle platform for pedestrian detection. Institute of transportation studies, pp.1055-1425, 2006.

D. Davies, Research, development, and implementation of pedestrian safety facilities in the United Kingdom. s.l. : FHWA research report, 1999.

M. Dot, NIT Phase II: Evaluation of Non-Intrusive Technologies for Traffic Detection, 2002.

D. Noyce and R. Dharmaraju, An Evaluation of Technologies for Automated Detection and Classification of Pedestrians and Bicyclists, Massachusetts Highway Department report, 2002.

D. Beckwith and K. Hunter-zaworski, Passive Pedestrian Detection at Un-Signalized, p.77, 1998.

, Annual Transportation Research Board Meeting

K. Song, C. Huang, and C. , Design and Experimental Study of an Ultrasonic Sensor System for Lateral Collision Avoidance at Low Speeds, IEEE Intelligent Vehicle Symposium, pp.647-651, 2004.

P. Knoll, Predictive Safety System -Steps towards Collision Mitigation. s.l. : SAE Technical Paper, 1111.

D. Gavrila, . Kunert, and U. Et-lages, A Multi-sensor Approach for the Protection of Vulnerable Traffic Participants-the Protector Project, pp.2044-2048, 2001.

. Short-rangedevices, . Rfid, ;. Bluetooth, . Scherrer, and R. Burgherr, Ultra Wideband Systems and Automotive Short Range Radars: Overview and Latest Development, 2003.

-. Tons and M. , Radar Sensors and Sensor Platform used for Pedestrian Protection in the EC-funded Project SAVE, IEEE Intelligent Vehicles Symposium, pp.813-818, 2004.

. Ewald and V. Et-willhoeft, Laser Scanners for Obstacle Detection in Automotive Applications, IEEE Intelligent Vehicles Symposium, pp.682-687, 2000.

, Mémoire de fin d'étude rédigé et soutenu par FOAHOM GOUABOU Arthur Cartel & NGWA Leslie NGWA [38] Object Tracking and Classification for Multiple Active Safety and Comfort Applications Using a

M. Laser-scanner, . Fuerstenberg, and K. Dietmayer, IEEE Intelligent Vehicle Symposium, pp.802-807, 2004.

K. Fuerstenberg and V. Willhoeft, Pedestrian Recognition in Urban Traffic Using Laser Scanners, 8th World Congress on Intelligent Transport Systems, p.551, 2001.

K. C. Fuerstenberg and J. Scholz, Reliable Pedestrian Protection Using Laser Scanners, Proceedings of 2005 IEEE Intelligent Vehicles Symposium, 2005.

L. Zhao, Dressed Human Modeling, Detection and Parts Localization. The Robotics Institute, 2001.

A. Shashua, . Gdalyahu, and G. Et-hayun, Pedestrian Detection for Driving Assistance Systems: Single-frame Classification and System Level Performance. s.l, IEEE Intelligent Vehicle Symposium, 2004.

, Pedestrian Detection with Radar and Computer Vision, Proceedings of Pal 2001 -Progress in Automobile Lighting, held laboratory of lighting technology, vol.9, pp.3-89675, 2001.

C. Ling, Image Detection Techniques on Daimler Pedestrian Monocular Data

. Septembre, , 2017.

A. Variyar, Application of Convoluted Neural Networks for Pedestrian Detection

A. Rowley, . Baluja, and T. Et-kanade, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1998.

. Viola and M. Jones, 2nd International Workshop on Statistical and computational theories of vision, modeling ,learning, computing and sampling, 2001.

, Histograms of oriented gradients for human detection, Dalal, N et Triggs, B. 2005. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition

P. Dollar, Pedestrian Detection: An Evaluation of the State of the art, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, pp.162-8828, 2011.

P. Dollar, Pedestrain Detection: A Benchmark, IEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2009.

, Mémoire de fin d'étude rédigé et soutenu par FOAHOM GOUABOU Arthur Cartel & NGWA Leslie NGWA [51] Wikipedia

A. Krizhevsky, . Sutskever, and G. Et-hinton, Image Net classification with deep convolutional neural networks, Advances in neural information processing systems, 2012.

. Going-deeper-with-convolutions and C. Szegedy, , 2014.

A. Deshpande, The 9 Deep Learning Papers You Need To Know About (Understanding CNNs Part 3). Disqus, 2017.

C. Migniot, Segmentation de personnes dans les images et les videos ´, p.180, 2012.
URL : https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-00728178

S. Mallick, Histogram of Oriented Gradients, 2016.

E. Weisstein,

C. Cortes, V. Vapnik, and . Saitta, Support-Vector Networks, 1995.

Y. Mechalikh and A. Milouddi, Développement d'algorithmes d'évitement d'obstacles statiques et dynamiques. s.l. : Faculté des Sciences de Technologies et Sciences de

U. Matières and . Kasdi-merbah-ouargla, , p.92, 2012.

, Capteurs et méthodes pour la localisation des robots mobiles. Marie-José, Aldon. s.l. : traité Informatique industrielle, 1998.

B. R. Bayle and . Mobile, Université Louis Pasteur. s.l. : Ecole Nationale Supérieure de Physique de Strasbourg, 2007.

S. Shuzhi and F. Lewis, Autonomous Mobile Robots, Sensing, Control, Decision,Making and Applications. s.l, 2006.

L. Cherroun, Université Mohamed Khider -Biskra. s.l. : Faculté des Sciences et de la Technologie, p.129, 2014.

E. Gauthier, Utilisation des Réseaux de neurones pour la commande d'un véhicule autonome, 1999.

. Parent and J. Et-eustache, Les réseaux bayésien,à la recherche de la vérité, 2006.

E. Garnier, Contrôle d'éxécution réactif de mouvements de véhicules en environnement dynamique et structuré. s.l. : Institut national polytechnique de Grenoble, 1995.

, Real-Time Obstacle Avoidance for Manipulators and Mobile Robots, The International Journal of Robotics Research, vol.5, 1986.

I. Belkhouche, Planification de trajectoire et évitement d'obstacle par les réseaux de neurones pour les robots, p.118, 2011.

L. Zadeh, Fuzzy Sets. Information and Control, vol.8, pp.338-353, 1965.

R. Fierro and F. Lewis, Control of a nonholonomic mobile robot using neural networks, IEEE Transactions on neural networks, vol.9, pp.589-600, 1998.

P. Y. Glorennec and . Aachen, Reinforcement learning: an overview, 2000.

J. Ferber, Les Systèmes Multi Agents: Vers une Intelligence Collective, 1995.

J. Anderson and E. Rosenfeld, Neurocomputing: Foundations of Research, 1988.

R. Sutton and A. Barto, Reinforcement Learning: An Introduction, 1998.

L. Kaelbling, . Littman, and A. Et-moore, Reinforcement Learning: A Survey, vol.4, pp.237-285, 1996.

R. E. Bellman, Dynamic Programming, 1957.

, Apprentissage par renforcement, Notes de cours. Preux et P. s.l. : GRAPPA, octobre, 2007.

, Self Improvement based on Reinforcement Learning, Planning and Teaching. Lin, L. 1991. Proc. of 8th Workshop on Machine Learning

, Learning and Tuning Fuzzy Logic Controllers Through Reinforcements, IEEE Transactions on Neural Networks, vol.5, pp.724-740, 1992.

, BIBLIOGRAPHIE Mémoire de fin d'étude rédigé et soutenu par FOAHOM GOUABOU Arthur Cartel & NGWA Leslie NGWA

, Neural Reinforcement Learning for Behaviour Synthesis. Touzet, C, vol.22, pp.251-281, 1997.

Q. Fuzzy, . Glorennec, and L. Et-jouffe, 6th IEEE International Conference on Fuzzy Systems, pp.659-662, 1997.

, Vehicle steer-by-wire system control, Yao, Yixin. Detroit : SAE International, 2006.

, Brake-by-wire system development. Colombo, Davide. Torino : FIAT Group, 2007.

D. Paret and H. Et-rebaine, Réseaux de communication pour systèmes embarqués, vol.2, 2005.

A. G. Audi and . Audi-a5--multiplexage, , p.395, 2007.

S. Mallick, Image Recognition and Object Detection : Part 1. Learn OpenCV, p.14

, Novembre, 2016.

, Analyse des réseaux multiplexes

. Wilov, Citation : 28 Octobre, 2017.

, Emergency steer & brake assist -a systematic approach for system integration of two complementary driver assistance systems

, Challenges and Approaches to Realizing Autonomous Vehicle Safety. Nidhi, Kalra, RAND Corporation, 2017.

M. Green, Reaction time. Institute of transportation engineers expert witness council newsletter, pp.2-6, 2005.

G. Image and . Google,

N. Véhicules,

M. Parizeau, Réseaux de neurones. s.l. : Edition université de Laval, 2004.

, Mémoire de fin d'étude rédigé et soutenu par FOAHOM GOUABOU Arthur Cartel & NGWA Leslie NGWA

J. Anderson, An Introduction to Neural Networks, 1995.

J. Godjevac, Neuro-Fuzzy Controllers, Design and Application, Presses Polytechniques et Universitaires Romandes. Lausanne : Collection Meta, 1997.

A. James and D. Skapura, Neural Networks Algorithms, Applications and Programming Techniques. s.l, 1992.

C. Touzet, Les Réseaux de Neurones Artificiels, 1992.

L. Personnaz, Réseaux de Neurones Formels pour la Modélisation, la Commande et la Classification, 2003.

, Alès : s.n. Réseau de neurones formels commande de processus

J. Aïache, J. Chereau, and . Klubprepa,

V. Giard, Gestion de la production et des flux, Toulouse : Economica, 2003.

J. Tarondau, La flexibilité dans les entreprises, 1999.

G. ,

J. Antonio-martin, H. Dyna, and -. , Maze Demostration Programmed in Matlab

. .. Materiels-et-methodes, PARTIE, vol.2

. .. Bp),

. .. Outils-et-materiels, CHAPITRE, vol.4

.. .. Environnement-matlab,

.. .. Les,

. Resultats and . .. Discussion, PARTIE, vol.3

, Simulation de l'identification d'un piéton

, xl Mémoire de fin d'étude rédigé et soutenu par FOAHOM GOUABOU Arthur Cartel, vol.6

.. .. Outils, , vol.87

. .. Conclusion-generale,

. .. Bibliographie,

. .. Table-des-matières,