Détection d'anomalies à bord de satellites pour la protection de l'environnement marin - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2024

Détection d'anomalies à bord de satellites pour la protection de l'environnement marin

Résumé

This article describes a comprehensive artificial intelligence pipeline for detecting anomaly in maritime images, designed to be run on-board Earth observation satellites. The proposed method is innovative as it requires only weakly labelled data, can run on low-power embedded targets, and is generic for all types of anomalies deviating from the normal water state. These assets make this pipeline easily adaptable to a wide range of missions, resulting in its respective selection and preselection in two European Space Agency competitive challenges aimed at integrating artificial intelligence into Φsat-2 and IMAGIN-e.
Cet article présente un pipeline d’intelligence artificielle dédié à la détection d’anomalies dans des images maritimes, conçu pour être déployé à bord de satellites d’observation de la Terre. L’approche proposée est innovante en ce qu’elle requiert peu de données annotées, est capable de fonctionner sur des cibles embarquées à faible puissance de calcul, et est générique pour tous types d’anomalies se différenciant de l’état normal de l’eau. Ces qualités font de cette méthode un outil adaptable à diverses missions, ce qui lui a valu d’être respectivement sélectionnée et présélectionnée dans deux concours organisés par l’Agence Spatiale Européenne pour intégrer de l’intelligence artificielle à bord de Φsat-2 et IMAGIN-e.
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hal-04642343 , version 1 (10-07-2024)

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Identifiants

  • HAL Id : hal-04642343 , version 1

Citer

Thomas Goudemant, Clotilde Szywala, Benjamin Francesconi, Michelle Aubrun, Erwann Kervennic, et al.. Détection d'anomalies à bord de satellites pour la protection de l'environnement marin. 10ème Conférence Nationale sur les Applications Pratiques de l’Intelligence Artificielle, APIA 2024, AFIA-Association Française pour l'Intelligence Artificielle, Jul 2024, La Rochelle, France. pp. 27-36. ⟨hal-04642343⟩
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