DeepFaune
29 septembre 2022
Le projet porte sur la classification d’images collectées par les pièges photographiques pour le recensement de la faune pour le suivi et la gestion de nombreuses espèces.
A partir des données collectées par les pièges photographiques, l’équipe DeepFaune développe un logiciel sous la forme d’une interface graphique permettant de classifier des images/vidéos et de les trier depuis son ordinateur de bureau. Ce logiciel vise à implémenter la détection d'animaux et leur classification grâce à l’intelligence artificielle.
Champs thématiques adressés par le projet :
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Computer Vision (CV)
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Machine Learning (ML)
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Natural Sciences
Plus d’information sur le projet et accès aux ressources :
L’équipe de recherche à l’origine du projet s’appuie sur le réseau d’ingénieurs du PNRIA
Equipe de recherche :
- Simon Chamaillé-Jammes CEFE (CNRS/EPHE/IRD/Université de Montpellier)
- Vincent Miele LBBE (CNRS/université Lyon 1/VetAgroSup)
Ingénieurs du PNRIA :
- Julien Rabault IRIT (CNRS/Université Toulouse 3 Paul Sabatier/INP Toulouse)
- Pierre Cornette IDRIS (CNRS)
- Antoine Regnier IDRIS (CNRS)