Responsable(s) scientifique(s)
Sylvain- Moulherat
- TerrOïko
- Détails
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Catégorie : Projets labéllisés
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Publication : vendredi 23 février 2024 13:48
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Écrit par Judith Raoul-Duval
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Affichages : 4091
Aujourd’hui, le risque animalier sur les plateformes des aéroports sont évalués et traités essentiellement manuellement. Parfois des capteurs, en particulier des radars sont utilisés plus ou moins systématiquement comme à l’aéroport de Frankfort, Allemagne.
Depuis quelques années, les réseaux de caméras de surveillance sont de plus en plus présents sur les aérodromes par exemple pour détecter les objets étrangers. En parallèle, ces dernières années ont vu le développement de nouvelles méthodes de détection et de reconnaissance des objets dans les images fondées sur les techniques d’apprentissage profond. Ces méthodes par apprentissage peuvent être étendues avec une étape de réapprentissage à la détection et à la reconnaissance des animaux. Cela ouvre la possibilité de substituer certaines étapes actuellement réalisées de façon manuelle par des étapes informatisées, lors de l’évaluation et du traitement du risque animalier des aérodromes, qui peuvent apporter un certain nombre d’avantages en termes d’amélioration de la sécurité et de diminution des coûts. Ces méthodes d’identifications automatiques peuvent notamment être couplées à des modèles statistiques d’écologie permettant d’interpoler le risque de présence de la faune au-delà du seul périmètre de captation des appareils de surveillance.
Fort de l’expérience d’une collaboration réalisée en 2020-2021, dans le projet exploratoire OCAPI financé par la FEREC pour développer une méthode de cartographie du risque de collision entre la grande faune sauvage (grands mammifères principalement) et les véhicules terrestres, l’Université Gustave Eiffel et TerrOïko envisagent de poursuivre ces travaux dans le contexte plus complexe et bien moins connu dans la littérature scientifique de la gestion du risque de collision entre la faune aviaire et les véhicules aériens.
Financement :
ANR France Stratégie
Partenaires :
UGE (J.-P. Tarel),
TerrOïko (S. Moulherat) et Minuartia (C. Rosell et F. Navas)
Responsable(s) scientifique(s)
Catherine- de Roincé
- TerrOïko
- Détails
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Catégorie : Projets labéllisés
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Publication : vendredi 23 février 2024 13:42
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Écrit par Judith Raoul-Duval
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Affichages : 4317
Le projet Psi-Biom (2022-2024) vise à offrir une chaîne complète de traitement de données pour la gestion de la biodiversité. Il s'appuie sur le couplage de l'internet des objets (capteurs IoT), de l'intelligence artificielle (algorithmes de reconnaissance automatisée d'espèces) et de la modélisation des dynamiques écologiques, au sein d'une plateforme unique pour le développement de jumeaux numériques.
Cette chaîne d’acquisition et de traitement des données écologiques facilite les suivis à large échelle et sur le long terme, la standardisation des relevés, la réalisation de tests de scénarios en phase de conception comme en phase de gestion, et la comparaison entre les résultats attendus et les résultats observés.
Le projet doit aboutir à la mise en œuvre d’une plateforme numérique de services intégrés permettant à l’ensemble des acteurs impliqués dans la gestion de la biodiversité de mieux dimensionner leurs actions et d’en suivre l’efficacité réelle dans le temps. Cela concerne notamment les collectivités locales, bureaux d’études en ingénierie écologique, gestionnaires d’infrastructures, opérateurs de l’aménagement du territoire, ou gestionnaires d’espaces naturels.
Appel à projet de recherche : Programme d'Investissement d'Avenir (PIA3) "Bioéconomie et protection de l'environnement"
Financement : Etat (Ademe)
Porteur de projet : TerrOïko
Partenaires : SiConsult, Université de Toulon (LIS), Université de Toulouse 3 (IRIT, LEFE), Brainchip
Contact : Catherine de Roincé
Durée du projet : 36 mois (2022-2024)
Coût total du projet : 712 k€
Montant de la subvention : 113 k€
