Détection thermique acoustique du mammifère marin par drone

Ce projet a pour objectif de développer un système d’intelligence artificielle avancé capable de détecter et de classifier les baleines dans des images capturées par un drone équipé d’une caméra thermique. Pour atteindre cet objectif, il utilise des techniques de pointe telles que les réseaux neuronaux convolutionnels (CNN), la segmentation d’images, l’extraction de caractéristiques et les méthodes d’ensemble. Les réseaux neuronaux convolutionnels sont utilisés pour extraire des caractéristiques clés des images, permettant une identification précise des baleines. La segmentation d’images permet de délimiter avec précision les contours des baleines, facilitant leur analyse détaillée. L’extraction de caractéristiques joue un rôle central dans la classification et la reconnaissance des baleines. Des propriétés telles que la texture, la forme et les descripteurs de couleur sont utilisées pour former des modèles d’apprentissage automatique traditionnels tels que les machines à vecteurs de support (SVM) et les forêts aléatoires. Les méthodes d’ensemble sont également employées pour améliorer la précision et la robustesse du système, en combinant les prédictions de plusieurs modèles avec différentes architectures ou hyperparamètres.

Faculty Supervisor:

Noureddine Barka;Tawfik Masrour;Ibtissam El Hassani

Student:

Partner:

Merinov (Gaspé, QC)

Discipline:

Engineering

Sector:

Agriculture; Professional, scientific and technical services

University:

Université du Québec à Rimouski

Program: