Département d'Automatiquehttp://dspace.univ-jijel.dz:8080/xmlui/handle/123456789/412026-10-03T20:57:23Z2026-10-03T20:57:23ZRéalisation d’un drone de livraison par reconnaissance facialeBedjeloud, HassenOucief, Nabil (Encadreur)Zibra, Aicha (Co-encadreur)http://dspace.univ-jijel.dz:8080/xmlui/handle/123456789/160922026-02-08T13:51:31Z2025-01-01T00:00:00ZRéalisation d’un drone de livraison par reconnaissance faciale
Bedjeloud, Hassen; Oucief, Nabil (Encadreur); Zibra, Aicha (Co-encadreur)
Ce mémoire présente la conception, la réalisation et la validation expérimentale d’un
système de livraison par drone autonome, intégrant une reconnaissance faciale embarquée
pour l’identification sécurisée du destinataire. L’objectif principal est d’explorer une solu-
tion innovante pour la logistique du dernier kilomètre, en alliant technologies embarquées,
intelligence artificielle et automatisation.
Le système se compose de deux sous-ensembles distincts : un module de contrôle de vol
basé sur une carte Arduino Uno, assurant la stabilisation de l’aéronef par régulation PID,
et un module de largage intelligent piloté par un ESP32-CAM exécutant localement un
algorithme de reconnaissance faciale. Les deux modules fonctionnent de manière autonome,
garantissant une indépendance vis-à-vis de tout serveur externe ou cloud.
Une attention particulière a été portée à l’intégration matérielle, à la gestion énergétique
et à la fiabilité des signaux. L’architecture adoptée privilégie la redondance, la sécurité et la
modularité. L’ensemble du système a été validé expérimentalement, démontrant la faisabi-
lité technique du concept et ouvrant la voie à des extensions futures, telles que l’ajout de
navigation GPS, de protocoles de communication longue portée et d’une application mobile
dédiée.
Option: Automatique et informatique industrielle
2025-01-01T00:00:00ZCommande MPPT des systèmes photovoltaïques par des méthodes classiques et intelligentesBelkhelfa, AbdelkrimGhemit, YasserHalimi, Meriem (Encadreur)http://dspace.univ-jijel.dz:8080/xmlui/handle/123456789/160912026-02-08T13:47:08Z2025-01-01T00:00:00ZCommande MPPT des systèmes photovoltaïques par des méthodes classiques et intelligentes
Belkhelfa, Abdelkrim; Ghemit, Yasser; Halimi, Meriem (Encadreur)
Ce travail porte sur la mod´elisation et l’optimisation d’un syst`eme photovolta¨ıque
(GPV) soumis `a diverses conditions environnementales, notamment les variations de
temp´erature, d’irradiance ainsi que les sc´enarios d’ombrage partiel. Dans un premier
temps, le g´en´erateur photovolta¨ıque a ´et´e mod´elis´e, suivi par l’impl´ementation de deux
techniques classiques de suivi du point de puissance maximale (MPPT) : la m´ethode de
Perturbation et Observation (P &O) et celle de l’Incr´ement de Conductance (IncCond).
Dans le but d’am´eliorer la robustesse et la rapidit´e du suivi MPPT, une approche fond´ee
sur la commande synerg´etique a ´et´e introduite, d´eclin´ee en trois variantes : classique, en
temps fini et en temps fixe. Enfin, dans le contexte de l’ombrage partiel, o`u la courbe
P −V pr´esente plusieurs maxima locaux, les algorithmes d’intelligence artificielle : le PSO,
l’ACO et le CSO ont ´et´e mis en œuvre afin d’identifier efficacement le point de puissance
maximale global. Les r´esultats ont mis en ´evidence une am´elioration significative du
rendement ´energ´etique grˆace `a ces approches.
Option: Automatique et informatique industrielle
2025-01-01T00:00:00ZPower system control and optimization using artificial intelligence techniquesLaissaoui, MehdiBounar, AnisBoubertakh, Hamid (Encadreur)http://dspace.univ-jijel.dz:8080/xmlui/handle/123456789/160902026-02-08T13:44:05Z2025-01-01T00:00:00ZPower system control and optimization using artificial intelligence techniques
Laissaoui, Mehdi; Bounar, Anis; Boubertakh, Hamid (Encadreur)
Option: Automatique et informatique industrielle
2025-01-01T00:00:00ZDétection de voie routière par techniques intelligentesBougaci, FerielBiad, Souad (Encadreur)http://dspace.univ-jijel.dz:8080/xmlui/handle/123456789/160832026-02-05T14:11:13Z2025-01-01T00:00:00ZDétection de voie routière par techniques intelligentes
Bougaci, Feriel; Biad, Souad (Encadreur)
Ce mémoire porte sur la détection de voie routière et le suivi de trajectoire dans le
contexte des véhicules autonomes. Une première approche classique, basée sur le
traitement d’image (binarisation, IPM, ajustement parabolique), a été développée
pour détecter les marquages au sol et calculer la courbure de la route. Ensuite, une
seconde approche basée sur un réseau de neurones convolutif (U-Net) a été mise
en œuvre pour améliorer la robustesse de la segmentation. Les courbures extraites
ont été intégrées dans un modèle dynamique de véhicule, avec un suivi assuré
par un régulateur LQR. Les résultats expérimentaux et de simulation montrent
la validité et les limites de chaque approche, ainsi que l’intérêt d’intégrer des techniques d’intelligence artificielle pour une détection plus fiable.
Option: Automatique et Informatique Industrielle
2025-01-01T00:00:00Z