Dépôt DSpace/Université Larbi Tébessi-Tébessa

Détection du charançon rouge du palmier à l’aide de l’apprentissage profond

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dc.contributor.author BOUMEDJANE, Chaima
dc.date.accessioned 2023-12-07T09:59:58Z
dc.date.available 2023-12-07T09:59:58Z
dc.date.issued 2023-06-07
dc.identifier.uri http//localhost:8080/jspui/handle/123456789/10952
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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