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dc.contributor.authorSaadoud, Samia-
dc.date.accessioned2022-03-09T08:43:34Z-
dc.date.available2022-03-09T08:43:34Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.urihttp//localhost:8080/jspui/handle/123456789/1868-
dc.description.abstractLa gestion des déchets accumulés est devenue une préoccupation majeure dans les zones urbaines en général et dans les municipalités algériennes en particulier, car elle peut provoquer une pollution de l'environnement par l'air, la terre et la mer et pourrait constituer une menace pour la santé humaine si elle n'est pas gérée correctement. L'une des étapes les plus importantes de la gestion des déchets est la séparation des déchets en différents composants. Ce processus se fait généralement par sélection manuelle, il est donc nécessaire de fournir un système de classification des déchets intelligent. Dans cette mémoire, nous suggérons un modèle de classification des déchets basé sur l'apprentissage en profondeur, développé à l'aide du modèle de réseau de neurones convolutif (CNN) qui est utilisé pour classer les déchets en différents types tels que le verre, le plastique, etc. Le modèle atteint une précision de prédiction de 92% dans l'ensemble de données de test. La séparation des déchets sera plus rapide et plus intelligente et contribuera à atténuer certains problèmes de tri et de recyclageen_US
dc.description.sponsorshipPr.Laouar Med Riddaen_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversite laarbi tebessi tebessaen_US
dc.subjectZones urbaines, Déchets accumulés, Apprentissage en profondeur, CNN, Système intelligent de classification des déchetsen_US
dc.subjectUrban areas , Accumulated waste , Deep learning , CNN , Intelligent waste classification systemen_US
dc.subjectالمناطق الحضرية ، النفايات المتراكمة ، التعلم العميق ، الشبكة العصبية االلتفافية ، نظام تصنيف النفايات الذكيen_US
dc.titleContribution bASE Intelligence Artificielle pour lA pLANIFICAtion URBAIneen_US
dc.typeThesisen_US
Appears in Collections:3- إعلام آلي

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