Analyse des scènes en vidéosurveillance : – Détection de violence –

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.author	BENMESBAH SARAH	-
dc.contributor.author	CHEKNOUN ANFEL	-
dc.date.accessioned	2024-10-10T09:49:58Z	-
dc.date.available	2024-10-10T09:49:58Z	-
dc.date.issued	2024	-
dc.identifier.uri	https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/31283	-
dc.description	4.621.1.1317;98p	fr_FR
dc.description.abstract	L'objectif de ce projet est de mettre en place un système de vidéosurveillance d'apprentissage profond pour analyser et séparer les comportements violents des comportements normaux en temps réel. Le modèle CNN pré-entraîné de MobileNetV1 est utilisé pour extraire des fonctionnalités de la vidéo, et ces fonctionnalités sont ensuite classées en utilisant le réseau LSTM. Des résultats précis ont été obtenus grâce à MobileNetV1, qui a démontré concrètement l’efficacité de la mise en œuvre du projet.	fr_FR
dc.language.iso	fr	fr_FR
dc.publisher	blida1	fr_FR
dc.subject	apprentissage profond, CNN, pré-entraîné, MobileNetV1, LSTM	fr_FR
dc.title	Analyse des scènes en vidéosurveillance : – Détection de violence –	fr_FR
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Mémoire De Fin D'études - Détection De Violence..pdf		19,2 MB	Adobe PDF	View/Open

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