Réalisation d’un système de détection des maladies végétales au niveau des serres agricoles par l’utilisation des techniques d’intelligence artificielle / seyf eddine Zitouni  

Public ISBD Titre : Réalisation d’un système de détection des maladies végétales au niveau des serres agricoles par l’utilisation des techniques d’intelligence artificielle Type de document : texte imprimé Auteurs : seyf eddine Zitouni, Auteur ; chaima Bourouba, Auteur ; Fouaz Berrhail, Directeur de thèse Année de publication : 2022 Importance : 1 vol (84 f .) Format : 29cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Apprentissage profond CNN Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Dans le secteur agricole, les maladies foliaires constituent un problème majeur qui affecte la production agricole (En particulier le rendement) ainsi que le profit économique. Une détection précoce de ce type des maladies grâce à l’utilisation des techniques et de technologies modernes telles que l’intelligence artificielle et l'apprentissage profond pourrait éviter une telle catastrophe. Dans ce travail nous présentons un système de détection des malades végétales que nous avons réalisé. Ce système est basé principalement sur l’utilisation des réseaux de neurones à convolution (CNN : Convolutional Neural Network), ce dernier est composé de quatre composants qui sont : Services web, Une application mobile, Une base de données et un classificateur à la base d’un réseau de neurones à convolution qui permet classifier et détecter les malades des plantes. L’approche proposée est été formée et testée à l’aide de jeux de données « new plant disease dataset » obtenue à partir de la plateforme kaggle. Ces jeux de données contiennent une variété d’images des plantes touchées par certaines maladies. Par conséquence, notre système réalisé à la base de CNN modèle, a pu reconnaitre les maladies des plantes avec une grande précision de 98%, et un taux de perte de Côte titre : MAI/0630 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1LT4RbrfSNU5F8-pMccPl6YtpH0eKG5NT/view?usp=share [...] Format de la ressource électronique : pdf Réalisation d’un système de détection des maladies végétales au niveau des serres agricoles par l’utilisation des techniques d’intelligence artificielle [texte imprimé] / seyf eddine Zitouni, Auteur ; chaima Bourouba, Auteur ; Fouaz Berrhail, Directeur de thèse . - 2022 . - 1 vol (84 f .) ; 29cm. Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Apprentissage profond CNN Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Dans le secteur agricole, les maladies foliaires constituent un problème majeur qui affecte la production agricole (En particulier le rendement) ainsi que le profit économique. Une détection précoce de ce type des maladies grâce à l’utilisation des techniques et de technologies modernes telles que l’intelligence artificielle et l'apprentissage profond pourrait éviter une telle catastrophe. Dans ce travail nous présentons un système de détection des malades végétales que nous avons réalisé. Ce système est basé principalement sur l’utilisation des réseaux de neurones à convolution (CNN : Convolutional Neural Network), ce dernier est composé de quatre composants qui sont : Services web, Une application mobile, Une base de données et un classificateur à la base d’un réseau de neurones à convolution qui permet classifier et détecter les malades des plantes. L’approche proposée est été formée et testée à l’aide de jeux de données « new plant disease dataset » obtenue à partir de la plateforme kaggle. Ces jeux de données contiennent une variété d’images des plantes touchées par certaines maladies. Par conséquence, notre système réalisé à la base de CNN modèle, a pu reconnaitre les maladies des plantes avec une grande précision de 98%, et un taux de perte de Côte titre : MAI/0630 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1LT4RbrfSNU5F8-pMccPl6YtpH0eKG5NT/view?usp=share [...] Format de la ressource électronique : pdf

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MAI/0630	MAI/0630	Mémoire	Bibliothéque des sciences	Français	Disponible Disponible

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