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dc.contributor.authorGASMI, Khaled-
dc.contributor.authorCHERFAOUI, Yasser-
dc.contributor.authorKHOUMERI, EL Hadi (Directeur de thèse)-
dc.date.accessioned2025-03-09T12:15:22Z-
dc.date.available2025-03-09T12:15:22Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.urihttp://dspace.ensta.edu.dz/jspui/handle/123456789/292-
dc.descriptionProjet de fin d’étude d'ingeniorat: Systèmes de Télécommunications et Réseaux:Alger: Ecole Nationale Supérieure des Technologie Avancées(ex ENST): 2024en_US
dc.description.abstractCette thèse présente une approche innovante de la détection des incendies de forêt en utilisant des UAVs équipés de technologies d’intelligence artificielle. En tirant parti du drone DJI Tello, le système intègre la vision par ordinateur et reinforcement learning pour la détection des incendies en temps réel. Le projet a rencontré un succès significatif, démontrant des performances fiables. Cette recherche contribue à l’amélioration des stratégies de gestion des catastrophes, offrant une solution évolutive pour la détection précoce des incendies de forêt.en_US
dc.language.isofren_US
dc.subjectDétection des incendies de forêten_US
dc.subjectUAVen_US
dc.subjectIAen_US
dc.subjectVision par ordinateuren_US
dc.subjectDJI Telloen_US
dc.subjectReinfor- cement learning,en_US
dc.titleSystème de Prédiction et Détection des Incendies Forestiers et présence humaine (pyromane) par Drone équipé de l'IAen_US
dc.typeThesisen_US
Appears in Collections:ING- Systèmes de Télécommunications et Réseaux

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