Repository logo
  • English
  • Català
  • Čeština
  • Deutsch
  • Español
  • Français
  • Gàidhlig
  • Italiano
  • Latviešu
  • Magyar
  • Nederlands
  • Polski
  • Português
  • Português do Brasil
  • Srpski (lat)
  • Suomi
  • Svenska
  • Türkçe
  • Tiếng Việt
  • Қазақ
  • বাংলা
  • हिंदी
  • Ελληνικά
  • Српски
  • Yкраї́нська
  • Log In
    New user? Click here to register. Have you forgotten your password?
Repository logo
  • Communities & Collections
  • All of DSpace
  • English
  • Català
  • Čeština
  • Deutsch
  • Español
  • Français
  • Gàidhlig
  • Italiano
  • Latviešu
  • Magyar
  • Nederlands
  • Polski
  • Português
  • Português do Brasil
  • Srpski (lat)
  • Suomi
  • Svenska
  • Türkçe
  • Tiếng Việt
  • Қазақ
  • বাংলা
  • हिंदी
  • Ελληνικά
  • Српски
  • Yкраї́нська
  • Log In
    New user? Click here to register. Have you forgotten your password?
  1. Home
  2. Browse by Author

Browsing by Author "BENFEDILA Houssem"

Now showing 1 - 1 of 1
Results Per Page
Sort Options
  • Loading...
    Thumbnail Image
    Item
    Animal Detection in the Airport Area Via Artificial Intelligence: An Approach for Wildlife Hazard Prevention
    (المركز الجامعي إليزي - معهد العلوم، قسم الإعلام الآلي, 2025-06-29) BENFEDILA Houssem; Advisors: • Mr. MESSIKH Chouaib
    Air transport, whichisconstantlybeingexpanded, requires optimal airportsecurity. Among the underdocumented but continuousrisksiswildliferisk, whichincurs collisions and high-orderthreats. Traditional solutions to dealingwiththisriskreflect limitations regardingaccuracy and response time. Facedwithsuch observation, thisthesis explores the viability of deeplearning in maximizing animal detectionwithinairportenvironments, throughproposing an accurate, swift, and adaptive solution. الملخص يتطلب قطاع النقل الجوي، الذي يشهد توسعًا مستمرًا، مستويات مثلى من الأمن داخل الحيز المطاري. ومن بين المخاطر المستمرة وغير الموثقة بالشكل الكافي، يبرز خطر الحياة البرية، الذي يتسبب في وقوع اصطدامات وتهديدات من الدرجة العليا. إن الحلول التقليدية للتعامل مع هذا الخطر تعاني من محدودية في الدقة وسرعة الاستجابة. بناءً على هذا المعطى، تستكشف هذه الأطروحة جدوى التعلم العميق في تعزيز اكتشاف الحيوانات ضمن البيئات المطارِية، من خلال اقتراح حل دقيق وسريع وقابل للتكيف.

DSpace software copyright © 2002-2025 LYRASIS

  • Cookie settings
  • Privacy policy
  • End User Agreement
  • Send Feedback