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AcoustRivNN L'Intélligence Artificielle au service de la caractérisation du transport sédimentaire

Authors :
Raked, Mourad
Gassier, Ghislain
Tal, Michal
GASSIER, GHISLAIN
Centre européen de recherche et d'enseignement des géosciences de l'environnement (CEREGE)
Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Aix Marseille Université (AMU)-Collège de France (CdF (institution))-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)
Source :
Journée Scientifique OSU Pytheas "Intelligence Artificielle", Journée Scientifique OSU Pytheas "Intelligence Artificielle", Apr 2022, Aix en provence, France
Publication Year :
2022
Publisher :
HAL CCSD, 2022.

Abstract

International audience; L'estimation du flux sédimentaire charrié par l'eau, en rivières, en zone côtière ou en estuaire, qui est un enjeu crucial pour la gestion de ces derniers, permettant de mener à bien des études scientifiques, des projets de restauration ou de prévention, ainsi que des travaux opérationnels. Devant le manque de méthode efficace pour estimer le flux de charriage, le projet AcoustRivNN propose d'apporter "une preuve de concept" en développant un système original basé sur le deep learning permettant d'estimer le flux et la granulométrie de sédiments grossiers à partir de la pression acoustique générée par ce dernier et mesurée par des hydrophones (PAM)

Details

Language :
French
Database :
OpenAIRE
Journal :
Journée Scientifique OSU Pytheas "Intelligence Artificielle", Journée Scientifique OSU Pytheas "Intelligence Artificielle", Apr 2022, Aix en provence, France
Accession number :
edsair.dedup.wf.001..a7ba49c0fa9bc2e3960268392b4b2eaf