| dc.description.abstract | Résumé
La congestion urbaine, aggravée par l’augmentation constante du nombre de véhicules,
constitue aujourd’hui un enjeu majeur pour les villes modernes, engendrant embouteillages,
pollution atmosphérique et diminution de l’efficacité des déplacements. Afin de répondre à ces
problématiques, ce travail propose la conception d’un système intelligent de gestion du trafic,
s’inscrivant dans le cadre d’une ville intelligente. Ce système repose sur l’intégration de
technologies avancées telles que des capteurs, des caméras de surveillance et des feux tricolores
adaptatifs, permettant une régulation dynamique et en temps réel de la circulation. Les données
recueillies sont traitées par des algorithmes intelligents afin d’anticiper les flux de véhicules et
d’optimiser les infrastructures existantes. Le projet comprend quatre solutions techniques : des
feux tricolores intelligents, un éclairage public optimisé, un dos d’âne activé en cas d’exc ès de
vitesse, et un système de stationnement intelligent basé sur la vision par ordinateur. Ces dispositifs
ont été conçus, simulés et testés à l’aide de la plateforme Arduino et de logiciels spécialisés. Les
résultats obtenus témoignent d’une amélioration significative de la fluidité du trafic, de la sécurité
routière et de l’efficacité énergétique, contribuant ainsi à une mobilité urbaine plus durable et
respectueuse de l’environnement.
Mots clés : Ville intelligente, gestion du trafic, circulation, intelligence artificielle.
Abstract
Urban traffic congestion, intensified by the continuous rise in vehicle numbers, has emerged
as a pressing issue for modern cities. This growing problem results in severe traffic delays,
increased environmental pollution, and diminished efficiency in urban mobility. To address these
concerns, this research presents the design and implementation of an intelligent traffic
management system aligned with the principles of smart city development. The proposed system
leverages advanced technologies such as smart sensors, surveillance cameras, and adaptive traffic
signals to ensure real-time and responsive traffic regulation. Data collected from these devices are
analyzed using intelligence techniques, enabling accurate traffic flow prediction and adaptive
infrastructure management. The project proposed four key solutions: adaptive traffic lights,
intelligent street lighting, a smart speed-control system triggered by speeding vehicles, and a
vision-based smart parking system. These solutions were developed, simulated, and tested using
the Arduino platform in conjunction with specialized simulation tools. The experimental results
demonstrate clear improvements in traffic fluidity, road safety, and energy optimization, ultimately
contributing to a more sustainable, efficient, and environmentally conscious urban transportation
system.
Keywords: Smart city, traffic management, traffic flow, artificial intelligence. | en_US |