Surveillance d'oiseaux migrateurs de la zone humide Annaba/Tarf (Algérie) par deep-learning à travers des WMSN

Monitoring of migratory birds in the Annaba / Tarf wetland (Algeria) by deep-learning through WMSN

• Auteur / Autrice : Aya Sakhri
• Direction : Eric Rondeau, Moufida Maimour, Noureddine Doghmane
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Automatique, Traitement du signal et des images, Génie informatique
• Date : Inscription en doctorat le 29/04/2021
• Etablissement(s) : Université de Lorraine en cotutelle avec Université BADJI MOKHTAR ANNABA
• Ecole(s) doctorale(s) : IAEM - INFORMATIQUE - AUTOMATIQUE - ELECTRONIQUE - ELECTROTECHNIQUE - MATHEMATIQUES
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : CRAN - Centre de Recherche en Automatique de Nancy
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : ISET - Ingénierie des Systèmes Eco-Techniques complexes

Mots clés

Mots clés libres

Réseaux de capteur sans fil

Consommation énergétique

Reconnaissance des oiseaux

Apprentissage profond

Compression d'image

Energy consumption

Image compression

Deep learning CNN

Bird recognition

Wirless sensors network

Résumé

La surveillance des oiseaux dans leurs habitat naturel consiste en des observations et des mesures régulières sur ces oiseaux, devrait permettre de prendre des mesures de protection si des modifications défavorables étaient observées. La dégradation de l'habitat, l'activité humaine, les facteurs environnementaux, le changement climatique et les incendies de forêt seraient les menaces les plus importantes qui pèsent sur les espèces d'oiseaux d'une manière générale. La survie de notre système environnemental aussi bien sa faune que sa flore est un enjeu primordial et un challenge à relever. Mais souvent cette surveillance se fait d'une manière manuelle pendant des campagnes limitées dans le temps et dans l'espace. Alors, dans cette thèse, nous avons pour objectif une surveillance automatique continue basée sur des réseaux de capteurs multimédia sans fil (WMSN : Wireless Sensor Networks) de ces oiseaux dans leur habitat naturel. L'idée est d'identifier, de reconnaître et de compter le nombre d'une espèce d'oiseaux (jugée menacée) à partir de leurs vocalisations (chants et cris) et/ou leurs photographies. Les réseaux de capteurs se révèlent être des plates-formes idéales pour l'enregistrement et le traitement de telles données en raison de la conformité de leurs caractéristiques aux exigences du projet telles que l'indépendance énergétique, le coût financier moyen, une large couverture géographique et la préservation de l'environnement. Cependant, la méthode de surveillance proposée, basée sur le WSN, doit relever plusieurs défis majeurs que nous nous proposons de solutionner à travers cette thèse.

The monitoring of birds in their natural habitat consists of observations and regular measurements on these birds, should make it possible to take protective measures if unfavorable changes are observed. Habitat degradation, human activity, environmental factors, climate change and forest fires are believed to be the most significant threats to bird species in general. The survival of our environmental system, both its fauna and its flora, is a primary issue and a challenge to be taken up. But often this surveillance is done in a manual manner during campaigns limited in time and space. So, in this thesis, we aim to realize a continuous automatic monitoring based on wireless multimedia sensor networks (WMSN: Wireless Sensor Networks) of these birds in their natural habitat. The idea is to identify, recognize and count the number of a bird species (considered endangered) from their vocalizations (songs and calls) and / or their photographs. Sensor networks are proving to be ideal platforms for recording and processing such data due to the compliance of their characteristics with project requirements such as energy independence, average financial cost, wide geographic coverage and preservation of the environment. However, the proposed monitoring method, based on the WSN, must take up several major challenges that we propose to solve through this thesis.