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A l'heure où de nombreuses grandes métropoles prennent le virage "smart city", la prévision du trafic routier est un outil important pour bâtir des villes plus agréables et plus uides. Chaque auto-mobiliste souhaite connaitre le moment de la journée où il lui sera préférable d'effectuer son trajet domicile-travail. Les décideurs publics sont à la recherche de solutions pour piloter leurs réseaux routiers afin de les désengorger. Des outils de prévision des états futurs du réseau routier sont là pour guider les choix à faire par chacun.

Produktbeschreibung
A l'heure où de nombreuses grandes métropoles prennent le virage "smart city", la prévision du trafic routier est un outil important pour bâtir des villes plus agréables et plus uides. Chaque auto-mobiliste souhaite connaitre le moment de la journée où il lui sera préférable d'effectuer son trajet domicile-travail. Les décideurs publics sont à la recherche de solutions pour piloter leurs réseaux routiers afin de les désengorger. Des outils de prévision des états futurs du réseau routier sont là pour guider les choix à faire par chacun.
Autorenporträt
Mr. Fabien Baradel est doctorant en informatique-mathématiques à l'INSA Lyon. Il travaille sur les thématiques de l'apprentissage profond pour la vision par ordinateur. Il a un diplôme d'ingénieur statisticien de l'ENSAI et ce rapport a été écrit lors d'un stage de deux mois effectué à l'IFFSTAR sur le site de Lyon dans le laboratoire du LICIT.