Analyse des scènes en vidéosurveillance : – Détection de violence –

BENMESBAH SARAH; CHEKNOUN ANFEL

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