Subvention

Modèles d’apprentissage profond et meilleures pratiques pour mesurer les effets de l’exploration pétrolière et gazière sismique sur les poissons commerciaux

Le projet vise à concevoir des modèles d’apprentissage automatique, des logiciels d’analyse et des pratiques exemplaires pour détecter et classer les poissons par espèce à l’aide de données vidéo et acoustiques combinées qui proviennent de centaines de caméras sous-marines. Les données sont recueillies pour mesurer les effets de l’exploration sismique sur la pêche commerciale. Ces travaux appuieront une nouvelle initiative de recherche entre le Conseil national de recherches du Canada (CNRC) et le ministère des Pêches et des Océans (MPO). Le MPO fournira les données et l’expertise du domaine; le CNRC traitera les données vidéo et créera les outils nécessaires au traitement de ces grands et nouveaux ensembles de données. M. Whidden, Ph. D. (MUN), et l’étudiant au doctorat (MUN) fourniront leur expertise sur les applications d’apprentissage automatique afin d’améliorer les méthodes d’analyse des données vidéo et acoustiques spécifiquement adaptées et optimisées pour les données des campagnes sur le terrain recueillies par le MPO.

FED_GCSubvention
Bénéficiaire
Dalhousie University|Dalhousie University
Halifax|Halifax, NS
Montant
105 681 $
Date d'annonce
1 janv. 2022
Sous-direction
Programme de collaboration en science, en technologie et en innovation - Initiatives de collaboration en R-D
Numéro de dossier
983180

Données ingérées le 23 avr. 2026.