DeepLearn
2020-2023

DeepLearn

Approche « Deep Learning » pour l’analyse de signaux ultrasonores

Responsable :

Emmanuel LE CLEZIO

Équipes de recherche :

ACO

OBJECTIF  :  Développer des approches de Deep-Learning pour le traitement automatique de signaux ultrasonores – Application à l’imagerie haute résolution.

Les signaux ultrasonores hautes fréquences sont soumis à de fortes atténuations conduisant à une dégradation du SNR et à des difficultés d’identification réduisant la qualité des images.

Le projet DeepLearn vise au développement de méthodes d’intelligence artificielle et plus précisément de Deep Learning permettant de repousser les limites actuelles de détection basées sur des méthodes conventionnelles de traitement du signal.

Problématique scientifique :

Développement et déploiement d’outils de traitement du signal permettant d’optimiser :
  • Les rapports SNR,
  • L’identification des temps de vols,
de signaux ultrasonores hautes-fréquences.

Projets de recherche ACO

TUNA-TONE
2022-2023

TUNA-TONE

OBJECTIF  :  Développer des méthodes de simulation de propagation d’ondes « deep-water » et des outils d’intelligence artificielle afin d’analyser des environnements (ultra)-sonores sous-marins.       La préservation de la faune marine nécessite la compréhension des comportements sociaux des différentes espèces. Le présent projet est axé sur l’analyse d’un grand volume de données (ultra)-sonores sous-marines récoltées […]

Partenaires :

Financé par :

Mega Sete
2024-2027

Mega Sete

Déploiement de la première ferme photovoltaïque offshore pré-commerciale de 1MW en méditerranée française

Partenaires :

Financé par :

PERSEUS
2012-2023

PERSEUS

Dispositif ultrasonore hautes fréquences pour la caractérisation post-irradiation d'élément combustible RHF

Partenaires :

Financé par :