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Cette étude combine la surveillance acoustique IoT avec l'apprentissage profond pour la détection des termites dans les jardins de thé, et propose une méthode non invasive pour entraîner le modèle avec 2 000 échantillons audio de 10 secondes (à moitié sains/endommagés). Par rapport au recours précédent aux inspections manuelles, cette méthode permet pour la première fois d'évaluer automatiquement la gravité des cas, basée sur l'acoustique et les coordonnées géographiques, offrant ainsi une solution de bout en bout à faible coût pour la surveillance des ravageurs agricoles.