DeepFaune

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 :

  • Computer Vision (CV)

  • Machine Learning (ML)

  • 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 :

 

En savoir plus sur le réseau PNRIA