Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document :
https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/31283
Affichage complet
Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
---|---|---|
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 |
Collection(s) : | Mémoires de Master |
Fichier(s) constituant ce document :
Fichier | Description | Taille | Format | |
---|---|---|---|---|
Mémoire De Fin D'études - Détection De Violence..pdf | 19,2 MB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir |
Tous les documents dans DSpace sont protégés par copyright, avec tous droits réservés.