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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS

Imaging data and services for aquatic science

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Livrables

First Data Management Plan (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

The document specifies how project publications and data will be collected, processed, monitored, catalogued, and disseminated during the project lifetime

First Innovation Management and Exploitation Plan (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

The document provides a definition of the innovation processes, guidelines and instruments to be used to be followed within the project. This document also specifies activities regarding Key Exploitable Results including aspects such as the definition, value proposition, IP management, exploitation path and activities and adoption.

Best practices for producers and providers of image sets and image analysis application in aquatic sciences (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Based on the lessons/experiences gained during the development of image improvement, alignment and AI analysis applications.

Technical development roadmap updated for the mature AI image analysis use cases (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Technical plan for the development, enhancements, improvement, integration activities for the 5 mature image AI use cases, and user requirements for the generic iMagine AI framework

Policy Brief period 2 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

"The updated version of D1.5 ""Policy Brief period 1"""

Best practices and guideline for developers and providers of AI-based image analytics services (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Good practices, tips, guidance and stage acceptance tests for those who wish to develop and operate AI-based image analytics services with the iMagine AI services.

1st periodical assessment of Imaging VA services (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

The report provides assessment and statistics of all the Imaging data and analysis tools services provided under virtual acces

Technical development roadmap for the mature AI image analysis use cases (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Technical plan for the development, enhancements, improvement, integration activities for the 5 mature image AI use cases, and user requirements for the generic iMagine AI framework

Communication, Dissemination and Engagement Updated plan (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

This document provides an update on the communication, dissemination and engagement activities and plans as defined in D3.1.

AI application upgrade/deployment, and operation plan (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Plan about the application deployment and operation processes required to deliver the WP3 service outcomes within the WP5 service environments.

EOSC and AI4EU liaison and integration plan (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

A FAIR-ness assessment and improvement plan for the iMagine services, and a plan for liaison with and integrating services and activities between iMagine and EOSC and the various AI4EU entities (legal entities, WGs, AGs, projects, etc.

2nd Periodical assessment of AI and Infrastructure services (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

The report provides assessment and statistics of all the AI and Infrastructure services provided under virtual access

Policy Brief period 1 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

The document addresses policy and practice with evidence-based recommendations derived from the project's activities and results.

1st Periodical assessment of AI and Infrastructure services (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

The report provides assessment and statistics of all the AI and Infrastructure services provided under virtual access

Innovation Management and Exploitation Updated Plan (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

The document provides an update of the innovation processes, guidelines and instruments along with the exploitation activities and plans as defined in D3.2. This report also includes an initial business model analysis and sustainability plan.

Business Model analysis and Sustainability Plan (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Provides an analysis on the current status of the market and will also identify alternative business models for sustainability of each thematic services

First Communication, Dissemination and Engagement plan (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

The document will provide an in-depth description of how project results, developments and branding will be communicated as well as engagement with the targeted audiences, a clear dissemination strategy, and the description of promotion, consultancy, outreach, training and co-design activities. The document will also provide a dissemination plan.

2nd periodical assessment of Imaging VA services (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

The report provides assessment and statistics of all the Imaging data and analysis tools services provided under virtual access.

Publications

TOOLS FOR ECOSYSTEM MONITORING BASED ON FISH DETECTION AND CLASSIFICATION USING DEEP NEURAL NETWORKS

Auteurs: Oriol Prat, Pol Baños, Enoc Martinez, Joaquin del Rio
Publié dans: MARTECH 2024 - Mallorca (Spain), 2024

EVALUATING THE BIOLOGICAL IMPACT OF AN ARTIFICIAL REEF USING DEEP LEARNING TECHNIQUES

Auteurs: Pol Baños Castelló, Oriol Prat Bayarri, Enoc Martinez, Joaquin del Rio
Publié dans: MARTECH 2024 - Mallorca (Spain), 2024

iMagine: AI-Powered Image Data Analysis in Aquatic Science (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Elnaz Azmi; Khadijeh Alibabaei; Valentin Kozlov; Álvaro López García; Dick Schaap; Gergely Sipos
Publié dans: Proceedings of the Platform for Advanced Scientific Computing Conference, 2025, ISBN 9798400718861
Éditeur: ACM
DOI: 10.5445/IR/1000182656

DETECT AND FOLLOW A CUSTOM OBJECT, USING OBSEA UNDERWATER CRAWLER

Auteurs: Ahmad Falahzadeh, Daniel Mihai Toma, Marc Nogueras, Enoc Martines, Matias Carandell, Jacopo Aguzzi and Joaquín del Río
Publié dans: MARTECH 2024 - Mallorca (Spain), 2024

Gaussian Latent Representations for Uncertainty Estimation using Mahalanobis Distance in Deep Classifiers (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Aishwarya Venkataramanan, Assia Benbihi, Martin Laviale, Cédric Pradalier
Publié dans: 2023 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW), Numéro 96, 2024
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/ICCVW60793.2023.00483

AI-based fish detection and classification at OBSEA underwater observatory

Auteurs: Oriol Prat Bayarri, Pol Baños Castelló, Enoc Martinez, Joaquin del Rio
Publié dans: IMDIS 2024 - Bergen (Norway), 2024

Automated identification of seafloor deep species (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Tosello Vanessa, Borremans Catherine, Lebeaud Antoine
Publié dans: 2024
Éditeur: Archimer
DOI: 10.13155/101744

iMagine D3.1 Technical development roadmap for the AI image analysis use cases (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Valentin Kozlov
Publié dans: KIT-BIBLIOTEK, 2023
Éditeur: KIT
DOI: 10.5281/zenodo.7760413

Blending physical and artificial intelligence models to improve satellite-derived bathymetry mapping (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Daniel García-Díaz, Sandra Paola Viaña-Borja, Mar Roca, Gabriel Navarro, Isabel Caballero
Publié dans: Ecological Informatics, Numéro 90, 2025, ISSN 1574-9541
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.ECOINF.2025.103328

Improving oil slick trajectory simulations with Bayesian optimization (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Gabriele Accarino, Marco M. De Carlo, Igor Ruiz Atake, Donatello Elia, Anusha L. Dissanayake, Antonio Augusto Sepp Neves, Juan Peña Ibañez, Italo Epicoco, Paola Nassisi, Sandro Fiore, Giovanni Coppini
Publié dans: Ecological Informatics, Numéro 91, 2025, ISSN 1574-9541
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.ECOINF.2025.103368

Usefulness of synthetic datasets for diatom automatic detection using a deep-learning approach (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Aishwarya Venkataramanan, Pierre Faure-Giovagnoli, Cyril Regan, David Heudre, Cécile Figus, Philippe Usseglio-Polatera, Cédric Pradalier, Martin Laviale
Publié dans: Engineering Applications of Artificial Intelligence, Numéro 117, 2024, ISSN 0952-1976
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.engappai.2022.105594

Best practices for AI-based image analysis applications in aquatic sciences: The iMagine case study (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Elnaz Azmi, Khadijeh Alibabaei, Valentin Kozlov, Tjerk Krijger, Gabriele Accarino, Sakina-Dorothée Ayata, Amanda Calatrava, Marco Mariano De Carlo, Wout Decrop, Donatello Elia, Sandro Luigi Fiore, Marco Francescangeli, Jean-Olivier Irisson, Rune Lagaisse, Martin Laviale, Antoine Lebeaud, Carolin Leluschko, Enoc Martínez, Germán Moltó, Igor Ruiz Atake, Antonio Augusto Sepp Neves, Damian Smyth, Jesús Soriano-González, Muhammad Arabi Tayyab, Vanessa Tosello, Álvaro López García, Dick Schaap, Gergely Sipos
Publié dans: Ecological Informatics, Numéro 91, 2025, ISSN 1574-9541
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.ECOINF.2025.103306

Big Data Deduplication in Data Lake (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Jakub Hlavačka; Martin Bobák; Ladislav Hluchý
Publié dans: Acta Polytechnica Hungarica, 2024, ISSN 2064-2687
Éditeur: Budapest Óbuda University
DOI: 10.12700/APH.21.11.2024.11.17

Deep Learning Based Characterization of Cold-Water Coral Habitat at Central Cantabrian Natura 2000 Sites Using YOLOv8 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Alberto Gayá-Vilar, Alberto Abad-Uribarren, Augusto Rodríguez-Basalo, Pilar Ríos, Javier Cristobo, Elena Prado
Publié dans: Journal of Marine Science and Engineering, Numéro 12, 2024, ISSN 2077-1312
Éditeur: MDPI AG
DOI: 10.3390/jmse12091617

iMagine D4.1 Best practices and guideline for developers and providers of AI-based image analytics services (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Heredia, Ignacio; Kozlov, Valentin
Publié dans: KIT-BIBLIOTEK, 2024
Éditeur: KIT
DOI: 10.5445/IR/1000167993

iMagine D2.3 EOSC and 'AI on Demand' liaison and integration plan (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Gergely Sipos
Publié dans: IMAGINE, 2023
Éditeur: IMAGINE
DOI: 10.5281/zenodo.7793950

“UDE DIATOMS in the Wild 2024”: a new image dataset of freshwater diatoms for training deep learning models (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Aishwarya Venkataramanan, Michael Kloster, Andrea Burfeid-Castellanos, Mimoza Dani, Ntambwe A S Mayombo, Danijela Vidakovic, Daniel Langenkämper, Mingkun Tan, Cedric Pradalier, Tim Nattkemper, Martin Laviale, Bánk Beszteri
Publié dans: GigaScience, Numéro 13, 2024, ISSN 2047-217X
Éditeur: Oxford University Press (OUP)
DOI: 10.1093/GIGASCIENCE/GIAE087

Transfer Learning for Distance Classification of Marine Vessels Using Underwater Sound (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Wout Decrop, Klaas Deneudt, Clea Parcerisas, Elena Schall, Elisabeth Debusschere
Publié dans: IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, Numéro 18, 2025, ISSN 1939-1404
Éditeur: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
DOI: 10.1109/JSTARS.2025.3593779

Gaussian Latent Representations for Uncertainty Estimation using Mahalanobis Distance in Deep Classifiers (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Venkataramanan, Aishwarya; Benbihi, Assia; Laviale, Martin; Pradalier, Cédric
Publié dans: 2023 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW), 2023, ISSN 2473-9944
Éditeur: IEEE
DOI: 10.48550/ARXIV.2305.13849

Integrating Visual and Semantic Similarity Using Hierarchies for Image Retrieval (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Aishwarya Venkataramanan, Martin Laviale, Cédric Pradalier
Publié dans: Lecture Notes in Computer Science, Computer Vision Systems, 2023
Éditeur: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-031-44137-0_35

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