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dc.contributor.authorBOUMEDJANE, Chaima-
dc.date.accessioned2023-12-07T09:59:58Z-
dc.date.available2023-12-07T09:59:58Z-
dc.date.issued2023-06-07-
dc.identifier.urihttp//localhost:8080/jspui/handle/123456789/10952-
dc.description.abstractLe charançon rouge du palmier (Rhynchophorusferrugineus) est un insecte ravageur qui infecte les palmiers. Les symptômes d'une infection par le charançon rouge du palmier incluent le flétrissement des feuilles, le brunissement des palmes, la présence de trous de sortie dans le tronc et l'affaiblissement général de l'arbre. Ces symptômes n'apparaissent qu'après la propagation totale dans le palmier et dans les derniers stades de l'infection ou il est difficile de sauver le palmier et de contrôler ce ravageur. La détection précoce est considérée comme la meilleure approche pour lutter contre le charançon rouge du palmier. L’objectif principal de cette étude est de présenté un état de l’art sur les divers systèmes informatiques réalisés dans les derniers années dans le domaine de détection, et la réalisation d’un système basée sur l’apprentissage en profondeur, en utilisant un réseau neuronal convolutif a 6 couches pour l’entrainer sur un ensemble de données audio en utilisant l’outil de réalisation MATLAB.en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversité Echahid Chikh Larbi Tébessi -Tébessaen_US
dc.subjectcharançon rouge du palmier, apprentissage en profondeur, CNN, traitement designal audioen_US
dc.titleDétection du charançon rouge du palmier à l’aide de l’apprentissage profonden_US
dc.typeThesisen_US
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