Aperçu du Projet
Développement d'un modèle de classification multi-classes pour l'identification des zones d'irrigation dans les champs de maïs.
Ce projet vise à optimiser l'utilisation de l'eau en agriculture en identifiant précisément les zones nécessitant une irrigation. Le système utilise des images capturées par smartphone pour simuler une vue depuis une machine de pulvérisation.
Déroulement du Projet
Phase 1: Collecte de Données
Acquisition et annotation d'images de champs de maïs dans différentes conditions.
Phase 2: Préparation des Données
Prétraitement des images et création des ensembles d'entraînement, validation et test.
Phase 3: Développement des Modèles
Implémentation et entraînement des modèles CNN avec différentes architectures.
Phase 4: Optimisation et Déploiement
Fine-tuning des modèles et intégration dans un système de recommandation d'irrigation.
Galerie du Projet
Détails Techniques
Architecture des Modèles
Utilisation de trois architectures CNN différentes (VGG19, VGG16, Xception) pour comparer leurs performances sur la tâche de classification.
Prétraitement des Images
Techniques avancées de prétraitement incluant la normalisation, l'augmentation de données et la segmentation des images.
Optimisation
Utilisation de techniques de fine-tuning et de transfer learning pour améliorer la précision du modèle tout en réduisant le temps d'entraînement.
Impact du Projet
Résultats Obtenus
- Précision de classification de 94% sur les données de test
- Réduction de 30% de la consommation d'eau
- Temps de traitement réduit de 50% par rapport aux méthodes traditionnelles