La comparaison modèles détection marine met en lumière l’efficacité relative de YOLO et Faster R-CNN dans la classification des objets marins. Les résultats montrent que YOLO excelle en vitesse, tandis que Faster R-CNN offre une précision supérieure pour les objets de petite taille et partiellement occultés. Comparaison des Modèles Cette section examine la comparaison des […]
Analyse comparative des modèles de détection marine Read More »
La préparation des données pour IA est essentielle pour garantir la qualité des entrées lors de l’entraînement des modèles. Cet article détaille les étapes de nettoyage, transformation et redimensionnement des images pour optimiser la détection et la classification des objets marins par un système de drone avancé. Préparation des données Cette section aborde la pr´eparation
Préparation des données pour la détection marine par IA Read More »
La méthodologie de détection marine développée dans cet article détaille les techniques de collecte et de prétraitement des données, ainsi que les algorithmes d’intelligence artificielle utilisés pour la classification des objets marins. Les résultats des simulations attestent de l’efficacité des méthodes proposées. Chapitre 2 Méthodologie de Développement Introduction Ce chapitre présente en détail l’approche méthodologique
Approche méthodologique pour la détection marine par drone Read More »
Le système de détection avancé marin développé dans ce projet intègre des technologies de vision par ordinateur et d’apprentissage automatique pour améliorer la précision et la robustesse de la détection et de la classification d’objets marins dans des environnements simulés variés. Solution proposée Pour surmonter les défis actuels en matière de détection et de classification
Développement d’un système de détection avancé pour objets marins Read More »
La classification des objets marins par drone est optimisée grâce à un système avancé intégrant des techniques d’apprentissage automatique et de vision par ordinateur. Les simulations révèlent l’efficacité des algorithmes pour identifier et classer avec précision divers objets marins. Détection et classification des objets marins Cette section présente les travaux antérieurs sur la détection et
Détection et classification des objets marins par drone Read More »
La détection d’objets marins par drone repose sur un système avancé intégrant des techniques d’apprentissage automatique et de vision par ordinateur. Les simulations réalisées attestent de l’efficacité des algorithmes pour identifier et classifier avec précision les objets marins. Ce projet vise à développer un système avancé de drone pour la détection et la classification des
Conception d’un drone pour la détection d’objets marins Read More »
Le rôle de différentes catégories sociales dans la migration La répartition par âge au Niger est de 48,68% pour les enfants de 0 à 14 ans, pour un taux de 4 878 031 pour les hommes et 4 793 021 pour les femmes. Pour la population de 15 à 24 ans, 19,36%, pour les hommes
Analyse de la répartition par âge au Niger et migration Read More »
L’immigration et l’émigration illégale L’immigration illégale, connue aussi sous immigration clandestine ou parfois immigration irrégulière est l’entrée illégale, illicite ou discrète sur un territoire national d’étrangers n’ayant pas réalisé les démarches et les formalités attendues. Cette dernière est considérée comme illégitime, elle se distingue de l’immigration régulière par l’existence de législation, de traités, de jurisprudences
L’impact sur la population : Le Niger à l’heure de son accession à l’indépendance en 1960, sa population a été estimée à environ 2,9 millions d’habitants (INSEE, 1963). Lors du recensement général de la population et de l’habitat (RGPH) de 2002, le chiffre était de 11,1 millions, soit presque un quadruplement de la population en
L’évolution de la population au Niger de 1960 à 2007 Read More »
L’impact sur l’économie : Le Niger fait partie des pays les moins développés du monde. Il est confronté à plusieurs contraintes d’ordre démographique, économique, social et culturel qui freinent son développement ainsi que le maintien d’une croissance économique soutenue. D’un point de vue macroéconomique, la période 2000-2007 a été marquée par un taux de croissance