Benabbou Anass

Participation à la conception et au développement d’un système de vision par ordinateur capable d’identifier automatiquement des actes de vandalisme à partir de flux vidéo. Création du dataset : collecte de vidéos, annotation manuelle, découpage en séquences et extraction de frames à l’aide d’OpenCV Entraînement de modèles de deep learning pour la détection d’anomalies dans les vidéos Déploiement de tests en temps réel avec webcam et vidéos de surveillance simulées Évaluation des performances : courbes de loss et d’accuracy, matrices de confusion, classification report (Precision, Recall, F1-score) Modélisation : exploration et implémentation de plusieurs architectures de réseaux neuronaux spécialisés dans l’analyse temporelle et spatiale des vidéos Technologies & outils : Python, PyTorch, Keras, OpenCV, NumPy, TensorFlow, TensorBoard

Développement d'un système intelligent pour la réduction des accidents du travail en usine. Projet de fin d'études visant à intégrer des technologies avancées d'analyse de données et d'intelligence artificielle dans un environnement industriel pour améliorer la sécurité des travailleurs. Principales Réalisations : Collecte et nettoyage des données d'accidents via Power BI pour garantir leur exactitude. Analyse des tendances et motifs des accidents pour identifier les zones et moments à risque élevé. Python - Programmation et implémentation de scripts pour l'analyse de données et le développement de modèles d'IA. Développement d'un système de détection d'anomalies basé sur l'IA en utilisant le modèle YOLO.

Au cours de mon stage chez Ritechco, j'ai été responsable du développement d'une application desktop pour la gestion d'entreprise en utilisant Java. Ce projet visait à optimiser les processus administratifs et améliorer l'efficacité opérationnelle. Voici les principales réalisations