Classification des maladies des feuilles de la tomate avec Edge impulse et Raspberry Pi

الموضوعات

علوم بحتة وطبيعية

الملخص

De nos jours, la sécurité alimentaire joue un rôle clé dans l'avenir du pays, et garantir de bonnes productions agricoles devient nécessaire. Notre projet de fin d'études s'inscrit dans le domaine en plein essor de la classification d'images, un domaine crucial pour de nombreuses applications sensibles telles que les diagnostics médicaux, la surveillance et l'agriculture. Ce projet a exploré un domaine d'apprentissage automatique nommé " Tiny ML ", Qui est une forme de machine learning adaptée aux systèmes embarqués permettant l'exécution de modèle d'apprentissage automatique sur des appareils à faible puissance tel que la Raspberry Pi, nous l'avons utilisé dans notre projet afin de classer les maladies des feuilles de la tomate. Avec le choix d'Edge Impulse comme plateforme pour entraîner notre modèle de classification d'images. En combinant la puissance de Tiny ML et la facilité d'utilisation d'Edge Impulse, nous avons simplifié et optimisé le processus de développement de notre solution de surveillance agricole.

روابط وملفات

التعريف والنوع

رقم الوثيقة

f5058453-0383-42e3-9f84-aeeac1cbbe98

رقم العقد

0

نوع الوسائط

Crawler

نوع المحتوى

الرسائل العلمية

صيغة المصدر

ماستر (LMD)

نوع الملف

pdf text

أسماء الملفات

925008_1.pdf

بيانات النشر

ألقاب المؤلفين

[{"name_ar":" Kerrache Kanza ","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"},{"name_ar":"Hebbache Lyna ","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"},{"name_ar":"Yani-Athmane ","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"}]

اللغة

French

المصدر والدورية

اسم المصدر

Classification des maladies des feuilles de la tomate avec Edge impulse et Raspberry Pi

المحتوى والصفحات

عدد الصفحات

0

كلمات الباحثين

Intelligence Artificielle : Raspberry Pi :Détection de maladies : Feuilles de la tomat

إشراف وإعداد

الإشراف

Yani-Athmane

الإعداد

Kerrache Kanza , Hebbache Lyna

الاقتباسات الببليوغرافية