DisasterVision: a computer vision system for disaster management.

Raid Anis , KERKATOU , SELLAHI Abdelkadir

Please use this identifier to cite or link to this item: http://dspace.centre-univ-mila.dz/jspui/handle/123456789/4533

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.author	Raid Anis , KERKATOU , SELLAHI Abdelkadir	-
dc.date.accessioned	2025-10-26T10:45:44Z	-
dc.date.available	2025-10-26T10:45:44Z	-
dc.date.issued	2024-06	-
dc.identifier.citation	Artificial Intelligence and its Applications (I2A)	en_US
dc.identifier.uri	http://dspace.centre-univ-mila.dz/jspui/handle/123456789/4533	-
dc.description.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	en_US
dc.language.iso	en	en_US
dc.publisher	univercity centre of abdelhafid boussouf mila	en_US
dc.subject	التعلم العميق، الشبكات العصبية ، تصنيف الصور، التقسيم الدلالي، اكتشاف الأجسام، Unet ، Deeplabv3+ ، ResNet ، BERT ، GPT-2 ، YOLOv8n ، الإجابة على الأسئلة المرئية	en_US
dc.title	DisasterVision: a computer vision system for disaster management.	en_US
dc.type	Thesis	en_US
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

Show simple item record