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dc.contributor.author |
Hamed, Iness |
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dc.date.accessioned |
2022-07-17T13:53:25Z |
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dc.date.available |
2022-07-17T13:53:25Z |
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dc.date.issued |
2022 |
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dc.identifier.uri |
http//localhost:8080/jspui/handle/123456789/4940 |
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dc.description.abstract |
La gestion des déchets est devenue une préoccupation majeure dans les zones urbaines car elle peut entraîner une pollution de l'environnement de l'air, de la terre et de la mer et constituer une menace pour la santé humaine si elle est mal gérée. L'une des étapes les plus cruciales de la gestion des déchets consiste à séparer les déchets en leurs nombreux composants.
En raison du fait que cette procédure est généralement effectuée manuellement, un système intelligent de classification des déchets doit être fourni.
Dans cette thèse, nous proposons un système intelligent d'aide à la décision pour le classement des déchets basé sur le deep learning, développé à l'aide de modèles de réseau de neurones convolutif (CNN) et (VGG16), pour classer les déchets en recyclables et déchets organiques afin que le processus de séparation soit plus rapide et intelligent, aidant à résoudre certains problèmes de triage et de recyclage. |
en_US |
dc.description.sponsorship |
M.Ridda Laouar |
en_US |
dc.language.iso |
fr |
en_US |
dc.publisher |
Université Larbi Tébessi - Tébessa |
en_US |
dc.subject |
Planification urbaine, Gestion des déchets, Aide à la décisions, Apprentissage en profondeur, CNN, VGG 16. |
en_US |
dc.subject |
التخطيط الحضري، إدارة النفايات، دعم القرار، التعلم العميق، CNN ، VGG 16 |
en_US |
dc.title |
Un système intelligent d aide a la decision pour la planification urbain |
en_US |
dc.type |
Thesis |
en_US |
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