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Le projet se concentre sur le développement d'un système de classement en temps réel de la fraîcheur et de la qualité des légumes en utilisant des techniques avancées d'apprentissage profond et de vision par ordinateur. En intégrant le modèle de détection d'objets YOLOv12 aux réseaux neuronaux convolutifs (CNN), le système peut identifier avec précision les légumes et les classer en fonction de leurs niveaux de fraîcheur et de qualité. L'approche s'appuie sur des méthodes de traitement d'images pour extraire des caractéristiques importantes telles que la couleur, la texture et les défauts de surface, ce qui permet un classement efficace sans intervention humaine. Ce système automatisé améliore la vitesse, la cohérence et la précision par rapport aux méthodes manuelles traditionnelles, ce qui le rend tout à fait adapté aux applications modernes d'agriculture intelligente et de chaîne d'approvisionnement. En fin de compte, la solution proposée contribue à réduire le gaspillage alimentaire, à améliorer le contrôle de la qualité et à soutenir les pratiques agricoles durables.

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9786209931574

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