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dc.contributor.author |
BOUMEDJANE, Chaima |
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dc.date.accessioned |
2023-12-07T09:59:58Z |
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dc.date.available |
2023-12-07T09:59:58Z |
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dc.date.issued |
2023-06-07 |
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dc.identifier.uri |
http//localhost:8080/jspui/handle/123456789/10952 |
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dc.description.abstract |
Le 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.iso |
fr |
en_US |
dc.publisher |
Université Echahid Chikh Larbi Tébessi -Tébessa |
en_US |
dc.subject |
charançon rouge du palmier, apprentissage en profondeur, CNN, traitement designal audio |
en_US |
dc.title |
Détection du charançon rouge du palmier à l’aide de l’apprentissage profond |
en_US |
dc.type |
Thesis |
en_US |
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