Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/40871
Affichage complet
Élément Dublin CoreValeurLangue
dc.contributor.authorMohamed Nazim BOUHOUNALI-
dc.contributor.authorCherif Ouassim BRAHMI-
dc.date.accessioned2025-11-02T09:53:51Z-
dc.date.available2025-11-02T09:53:51Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.urihttps://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/40871-
dc.description4.621.1.1409;86pfr_FR
dc.description.abstractL’objectif de ce Projet consiste à concevoir un système qui sert à détecter et faire la reconnaissance de l’état des yeux à l’aide de l'apprentissage profond et les techniques de traitement d'image. Nous avons utilisé un modèle YOLO V11 qui est reconnu par sa précision et sa capacité à détecter les objets en temps réel tout en appliquant les techniques de traitement d'images avancées afin de reconnaitre précisément la position des yeux dans une image et identifier son état s’ils sont fermés ou bien ouverts. Nous avons aussi créé une interface graphique et une application mobile pour faciliter l’utilisation de notre système.fr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.publisherblida1fr_FR
dc.subjectConception et implémentation d'un système intelligent de détection de la somnolence à l'aide de l'apprentissage profondfr_FR
dc.titleConception et implémentation d'un système intelligent de détection de la somnolence à l'aide de l'apprentissage profondfr_FR
Collection(s) :Mémoires de Master

Fichier(s) constituant ce document :
Fichier Description TailleFormat 
PFE ST8 1409-9581.pdf2,18 MBAdobe PDFVoir/Ouvrir


Tous les documents dans DSpace sont protégés par copyright, avec tous droits réservés.