saison 2 : Jeudi 15 fevrier
La journée début avec la venue d’agents du SHOM pour réaliser des tests de tractage sur des magnétomètre immergé (projet « La Cordelière »)
Modélisation hydro-sédimentaire
Aujourd’hui, la différence des deux bathymétries a été faite pour voir les couches de sédiment réalistes. A partir de ce résultat, nous sommes en train de développer une routine Fortran pour que le modèle prenne en entrée une épaisseur de sédiments correspondant à la différence observée.
Nous développons également une routine permettant la lecture des autres données, et nous travaillons sur la fusion du modèle du lac de Guerlédan et de St Aignan.
Bathymétrie petit fond par USV avec contrôle qualité temps réel
Aujourd’hui, nos hydrographes ont traité les données obtenues hier. Ce travail a permis une réflexion sur la procédure de détection des incohérences. Ainsi, nous sommes en train d’améliorer nos codes permettant de supprimer les données incohérentes.
Nos hydrographes ont également traité les données de calibration et en ont déduit que la calibration a été effectuée correctement.
Nos roboticiens ont intégré avec succès (test en simulation) la « quality check ». Ils ont également préparé Hélios pour les tests de demain matin et sont en cours de développement de l’affichage des données du sondeur et de la position en temps réel.
Analyse acoustique de la colonne d’eau
Aujourd’hui nous avons traité les données océanographiques de Mardi, mis à jour le code de lecture des données CTD.
Nous avons également calculé deux choses importantes à partir des données du monofaisceau:
– la concentration de plancton,
– la dimension des bancs de poissons.
Robotisation d’un système de mesure bathymétrique et de classification acoustique
Nous avons fait des tests d’intégration d’Hélios qui ont été concluants : la communication marche, le robot répond correctement et l’interface web fonctionne bien. Nous avons également fait les premiers tests d’intelligence artificielle. Nous avons amélioré la régulation permettant d’aller à un point A. Cette amélioration a été testée avec succès en simulation. Nous avons également amélioré la régulation permettant de suivre des radiales.
Étalonnage de la réflectivité d’un multifaisceau petit fond à partir d’un monofaisceau calibré
Aujourd’hui nous avons fait de nouvelles acquisitions sur le lac de Guerlédan. Ces données seront comparées avec celle obtenues en Octobre. Actuellement nous sommes en train d’améliorer le traitement des données.
Inspection du parement amont du barrage par des moyens acoustiques
Ce matin, nous avons fait des acquisitions avec le sonar latéral sur le barrage et avec la BlueView depuis la Panopée. Les données de cette dernière ont été satisfaisantes.
Cet après-midi, nous avons récupéré de nouvelles données avec la BlueView, cette fois-ci, accrochée sur un petit ROV pour pouvoir s’approcher plus du barrage et d’avoir une meilleure stabilité.
Nous sommes en train de traiter les données obtenues et nous allons choisir des séquences d’images à analyser.
Boucle de régulation et Navigation d’un drone par Machine-Learning
Nous avons profité de cette journée pour tester notre robot afin d’obtenir des données GPS et des signaux de commande. Nous avons obtenu et testé (avec succès) un code permettant de détecter des objets pour, à terme, détecter des personnes.
Nous avons également réussi à améliorer le régulateur en Machine-Learning en modifiant la fonction d’activation et nous l’avons testé sur simulateur.
Détection automatique de dangers par apprentissage
Aujourd’hui nous avons refait des tests sur la reconnaissance de dangers après un apprentissage à partir des images découpées en imagettes. Le résultat est convaincant.
Cependant, nous n’avons pas réussi à améliorer les performances grâce à cette méthode.
Nous essayons maintenant d’obtenir un meilleur résultat en changeant le seuil au delà duquel le réseau de neurones considère qu’il y a danger.
GEOFLEX : Nouveaux services d’augmentation GNSS
Aujourd’hui nous avons principalement documenté la méthodologie utilisée tout le long de notre projet.
Flying Fish
Départ en début d’après-midi. Ce matin, nous avons eu le temps de tester une nouvelle fois le vol de notre drone en extérieur.
Projet Hyperspectral
Nous sommes restées à l’ENSTA pour utiliser le logiciel ENVI qui n’est pas possible d’obtenir sur nos ordinateurs personnels. Nous avons été à l’IUEM dans la semaine pour travailler avec Marion Jaud qui est associée au projet et sans qui les données n’auraient pas été acquises. Nous avons d’une part traité les données hyperspectrales, appliqué des traitements tels que des masques, filtres, puis géoréferencé et enfin analysé les images obtenues. D’une autre part nous avons traité les données de spectroradiomètre in situ et les données de turbidité. Le but actuel est de relier visuellement les points de turbidité des profils in situ avec les images hyperspectrales obtenues grâce au drône.