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Jan DE NUL Group s'allie à Seiche Ltd pour commencer des essais de développement d'un système automatisé de détection de mammifères marins à bord de ses navires. A cette fin, les caméras visuelles et thermiques de Seiche sont installées à bord du navire Adhémar DE SAINT-VENANT qui travaille actuellement aux Pays-Bas. Un accord de collaboration pour démarrer ce projet pilote innovateur avec les nouvelles caméras thermiques HD de deuxième génération de Seiche a été signé en mai 2021. Les premiers essais de caméras serviront à optimiser le logiciel d'I.A. pour des projets futurs.

Emirati Product Tanker Goes Missing Near Iran.

Accurate and automated detection of maritime vessels present in aerial images is a considerable challenge. While significant progress has been made in recent years by adopting neural network architectures in detection and classification systems, these systems are usually designed specific to a sensor, dataset or location. In this paper, we present a system which uses multiple sensors and a convolutional neural network (CNN) architecture to test cross-sensor object detection resiliency. The system is composed of five main subsystems: Image Capture, Image Processing, Model Creation, Object-of-Interest Detection and System Evaluation. We show that the system has a high degree of cross-sensor vessel detection accuracy, paving the way for the design of similar systems which could prove robust across applications, sensors, ship types and ship sizes.