Browsing by Author "Litim, Ikram"

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    Detection de maladies des plantes en utilisant les reseaux de neurones approfondies
    (Université M'Hamed Bougara Boumerdès: Faculté de Technologie, 2024) Ayache, Nermine; Litim, Ikram; Guerbai, Yasmine
    L'un des principaux défis auxquels sont confrontés les professionnels agricoles est la découverte des maladies des plantes, un aspect crucial pour assurer des cultures saines et abondantes et la conservation des plantes. Notre projet vise à résoudre ce problème en utilisant l'intelligence artificielle et des techniques d'apprentissage profond pour développer un système d'analyse des feuilles précis en utilisant des réseaux de neurones artificiels. Ces modèles ont une capacité exceptionnelle à identifier des grains satisfaisants, permettant des mesures préventives efficaces pour prévenir la perte de cultures et de plantes. Nous visons à fournir aux agriculteurs et aux paysans une solution fiable et proactive pour faciliter la détection des maladies des plantes. Le projet représente des progrès importants en agriculture, offrant de nouvelles possibilités d'améliorer la surveillance et le traitement des maladies
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    Detection de maladies des plantes en utilisant les reseaux de neurones approfondies
    (Université M'Hamed Bougara Boumerdès: Faculté de Technologie, 2024) Ayache, Nermine; Litim, Ikram; Guerbai, Yasmine(Promoteur)
    L'un des principaux défis auxquels sont confrontés les professionnels agricoles est la découverte des maladies des plantes, un aspect crucial pour assurer des cultures saines et abondantes et la conservation des plantes. Notre projet vise à résoudre ce problème en utilisant l'intelligence artificielle et des techniques d'apprentissage profond pour développer un système d'analyse des feuilles précis en utilisant des réseaux de neurones artificiels. Ces modèles ont une capacité exceptionnelle à identifier des grains satisfaisants, permettant des mesures préventives efficaces pour prévenir la perte de cultures et de plantes. Nous visons à fournir aux agriculteurs et aux paysans une solution fiable et proactive pour faciliter la détection des maladies des plantes. Le projet représente des progrès importants en agriculture, offrant de nouvelles possibilités d'améliorer la surveillance et le traitement des maladies