Détection de Bateaux de Plaisance dans une Marina par Deep Learning
Résumé
An autonomous acoustic system based on two bottom-moored hydrophones, a two-input
audio board and a small single-board computer was installed at the entrance of a marina to
detect entering/exiting boats. Windowed time lagged cross-correlations are calculated by the
system to find the consecutive time delays between the hydrophone signals and to compute a
signal which is a function of the boats’ angular trajectories. Since its installation, the singleboard
computer performs online prediction with a signal processing-based algorithm which
achieved an accuracy of 80%. To improve system performance, a convolutional neural network
(CNN) is trained with the acquired data to perform real-time detection.Two classification tasks
were considered (binary and multiclass) to both detect a boat and its direction of navigation.
Finally, a trained CNN was implemented in a single-board computer to ensure that prediction
can be performed in real time.
Un système acoustique autonome basé sur deux hydrophones, une
carte audio et un nano ordinateur a été installé à l’entrée d’une marina pour
détecter le passage des bateaux. Une succession de corrélations crois es est calcul e
par le système pour d terminer le retard temporel entre les signaux des hydrophones
et construire un signal fonction de la trajectoire des bateaux. Depuis
son installation, le nano ordinateur effectue la détection des bateaux l’aide d’un
algorithme bas sur le traitement du signal avec une justesse de 80%. Pour améliorer
les performances du système, un r seau de neurones convolution (CNN)
est entrain avec les données acquises pour effectuer une détection en temps réel.
Deux taches de classifications sont considérées (binaire et multi-classes) pour
la fois détecter un bateau et son sens de navigation. Finalement, un CNN entrain
est implémenté dans un nano ordinateur pour évaluer son temps d’exécution.
Domaines
Intelligence artificielle [cs.AI]
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)