Résumé:
L’intelligence artificielle a simplifié tant de tâches dans notre vie quotidienne, et a révolutionné plusieurs domaines, tels que la médecine, la robotique, l’aérospatial, etc. Dans notre présent travail.
Nous avons utilisé une intelligence artificiel basée sur les réseaux de neurones artificiels pour la détection des drones, nous avons pour cela, opté pour le logiciel Python : Anaconda3, pour les bonnes performances qu’il montre dans le domaine de la reconnaissance et la classification des images. Nous avons essayé plusieurs architectures de réseau de neurone artificiel pour détecter et
classer des images en deux classes : drone ou non drone. Nous avons d'abord testé les performances des modèles VGG à différents blocs, puis nous avons utilisé quelques méthodes de régularisation
ainsi que l’apprentissage par transfert, sur trois différentes bases de données. Les résultats obtenus montrent que l’apprentissage par transfert où nous avons enregistré le modèle VGG-16 est le
programme le plus performant pour la classification des images.
