Please use this identifier to cite or link to this item:
http://dspace.centre-univ-mila.dz/jspui/handle/123456789/4533| Title: | DisasterVision: a computer vision system for disaster management. |
| Authors: | Raid Anis , KERKATOU , SELLAHI Abdelkadir |
| Keywords: | التعلم العميق، الشبكات العصبية ، تصنيف الصور، التقسيم الدلالي، اكتشاف الأجسام، Unet ، Deeplabv3+ ، ResNet ، BERT ، GPT-2 ، YOLOv8n ، الإجابة على الأسئلة المرئية |
| Issue Date: | Jun-2024 |
| Publisher: | univercity centre of abdelhafid boussouf mila |
| Citation: | Artificial Intelligence and its Applications (I2A) |
| Abstract: | باستخدام صور الطائرات بدون طيار، تبحث هذه الأطروحة في كيفية استخدام طرق الرؤية الحاسوبية لتقييم الأضرار الناجمة عن الكوارث الطبيعية، مثل الفيضانات، بفعالية عالية حيث تستخدم هذه الدراسة تقنيات التعلم العميق، ولا سيما الشبكات العصبية ، التي تم استغلالها بشكل مكثف لمهام مثل التقسيم الدلالي، واكتشاف الأجسام، والإجابة على الأسئلة المرئية. الهدف الرئيسي من هذا البحث هو تحديد وتصنيف الأضرار المختلفة الناتجة عن الكوارث.حيث يتم تقييم العديد من هياكل الشبكات العصبية ، بما في ذلك Deeplabv3+ و Unet مع ResNet باستخدام مجموعة صور Floodnet في سياق التقسيم الدلالي. بالنسبة لاكتشاف وتصنيف أنواع الأضرار المختلفة، يتم تطبيق تقنيات اكتشاف الأجسام مثل YOLOv8n باستخدام مجموعة الصور المذكورة أعلاه. وأخيراً، للإجابة على الأسئلة المرئية، يتم تنفيذ عملية الاجابة عن الاسئلة باستخدام تقنيتي Bert و . GPT-2 |
| URI: | http://dspace.centre-univ-mila.dz/jspui/handle/123456789/4533 |
| Appears in Collections: | Computer science |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| DisasterVision a computer vision system for disaster management.pdf | 50,53 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.