Développement d’un système automatisé de détection des lésions de la paume (Oryctes Agamemnon Burmeister) par drone

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Date

2023

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Publisher

université d'eloued

Abstract

"L'identification des maladies des plantes revêt une importance capitale pour prévenir les pertes de rendement et de quantité de produits agricoles. Parmi les insectes ravageurs les plus destructeurs pour les palmiers à travers le monde, l'infestation du ver rhinocéros (Oryctes agamemnon Burmeister - Coléoptère Scarabaeidae) est particulièrement préoccupante. Ainsi, la surveillance de la santé des palmiers et la détection précoce des maladies revêtent une importance cruciale dans le cadre d'une agriculture durable. Grâce aux avancées dans le domaine de l'apprentissage automatique et du traitement des données, des solutions efficaces peuvent être trouvées pour contrer ce problème. Dans cette optique, nous avons mis au point un mécanisme permettant d'analyser les données et de classifier les palmiers infectés. Nous avons également développé des modèles prédictifs pour la détection précoce de l'infestation par le ver rhinocéros. Ce système automatisé utilise des images prises par un drone, qui sont ensuite traitées par un ordinateur. En utilisant des applications d'intelligence artificielle et des algorithmes d'apprentissage profond, nous avons entraîné notre propre modèle basé sur des réseaux de neurones afin d'analyser les images et d'identifier les palmiers infectés." "تعتبر تحدٌد أمراض النباتات مفتا ًحا للولاٌة من تملصات اإلنتاج وتملٌل كمٌة المنتجات الزراعٌة. لذا، فإن غزو نخلة البك الوحشً )Burmeister agamemnon Oryctes - سرابٌنٌداي الخنفساء( هو واحد من اآلفات الحشرٌة األكثر تدمٌ ًرا لنخٌل البلدان فً العالم. لذا فإن رصد صحة النخٌل وكشف األمراض ضرورٌان للزراعة المستدامة، حٌث ٌمكن لتمنٌات التعلم اآللً ومعالجة البٌانات المساهمة فً إٌجاد حلول فعالة لهذه المشكلة. فً هذا السٌاق، لمنا بتطوٌر آلٌة لتحلٌل البٌانات وتصنٌف النخٌل المصابة وتطوٌر نماذج تولعٌة للكشف المبكر عن غزو البك الوحش.ً سٌكون هذا النظام تلمائً ٌتعامل مع الصور الملتمطة بواسطة طائرة بدون طٌار وإرسالها إلى جهاز كمبٌوتر. باستخدام تطبٌمات الذكاء االصطناعً وخوارزمٌات التعلم العمٌك، لمنا بتدرٌب نموذجنا الخاص باستخدام الشبكات العصبٌة لتحلٌل الصور وتحدٌد النخٌل المصابة"

Description

مذكرة ماستر اتصالات Des thèses télécominication

Keywords

"Drone , Intelligence artificielle , Apprentissage profond , SSD Mobile Net, Réseaux de neurones convolutifs (CNN) , Réseaux neuronaux récurrents (RNN).", ":طبئسح ثدٌٔ طٍبز ، انركبء االصطُبػً ، انتؼهى انؼًٍك ، Net Mobile SSD ، انشجكبد انؼصجٍخ انتالفٍفٍخ CNN ، انشجكبد انؼصجٍخ انًتكسزح RNN"

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