Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Imaging data and services for aquatic science

CORDIS oferuje możliwość skorzystania z odnośników do publicznie dostępnych publikacji i rezultatów projektów realizowanych w ramach programów ramowych HORYZONT.

Odnośniki do rezultatów i publikacji związanych z poszczególnymi projektami 7PR, a także odnośniki do niektórych konkretnych kategorii wyników, takich jak zbiory danych i oprogramowanie, są dynamicznie pobierane z systemu OpenAIRE .

Rezultaty

First Data Management Plan (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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

Best practices and guideline for developers and providers of AI-based image analytics services (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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

Policy Brief period 1 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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

Innovation Management and Exploitation Updated Plan (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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

Publikacje

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

Autorzy: Oriol Prat, Pol Baños, Enoc Martinez, Joaquin del Rio
Opublikowane w: MARTECH 2024 - Mallorca (Spain), 2024

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

Autorzy: Pol Baños Castelló, Oriol Prat Bayarri, Enoc Martinez, Joaquin del Rio
Opublikowane w: MARTECH 2024 - Mallorca (Spain), 2024

iMagine: AI-Powered Image Data Analysis in Aquatic Science (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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

DETECT AND FOLLOW A CUSTOM OBJECT, USING OBSEA UNDERWATER CRAWLER

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

Gaussian Latent Representations for Uncertainty Estimation using Mahalanobis Distance in Deep Classifiers (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Aishwarya Venkataramanan, Assia Benbihi, Martin Laviale, Cédric Pradalier
Opublikowane w: 2023 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW), Numer 96, 2024
Wydawca: IEEE
DOI: 10.1109/ICCVW60793.2023.00483

AI-based fish detection and classification at OBSEA underwater observatory

Autorzy: Oriol Prat Bayarri, Pol Baños Castelló, Enoc Martinez, Joaquin del Rio
Opublikowane w: International Conference on Marine Data and Information Systems - Proceedings Volume, Numer 80, 2024, ISSN 2039-6651
Wydawca: INGV

Automated identification of seafloor deep species (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Tosello Vanessa, Borremans Catherine, Lebeaud Antoine
Opublikowane w: 2024
Wydawca: Archimer
DOI: 10.13155/101744

iMagine D3.1 Technical development roadmap for the AI image analysis use cases (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Valentin Kozlov
Opublikowane w: KIT-BIBLIOTEK, 2023
Wydawca: KIT
DOI: 10.5281/zenodo.7760413

Blending physical and artificial intelligence models to improve satellite-derived bathymetry mapping (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Daniel García-Díaz, Sandra Paola Viaña-Borja, Mar Roca, Gabriel Navarro, Isabel Caballero
Opublikowane w: Ecological Informatics, Numer 90, 2025, ISSN 1574-9541
Wydawca: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.ECOINF.2025.103328

Improving oil slick trajectory simulations with Bayesian optimization (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: 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
Opublikowane w: Ecological Informatics, Numer 91, 2025, ISSN 1574-9541
Wydawca: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.ECOINF.2025.103368

Usefulness of synthetic datasets for diatom automatic detection using a deep-learning approach (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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

Best practices for AI-based image analysis applications in aquatic sciences: The iMagine case study (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: 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
Opublikowane w: Ecological Informatics, Numer 91, 2025, ISSN 1574-9541
Wydawca: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.ECOINF.2025.103306

Big Data Deduplication in Data Lake (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Jakub Hlavačka; Martin Bobák; Ladislav Hluchý
Opublikowane w: Acta Polytechnica Hungarica, 2024, ISSN 2064-2687
Wydawca: 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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Alberto Gayá-Vilar, Alberto Abad-Uribarren, Augusto Rodríguez-Basalo, Pilar Ríos, Javier Cristobo, Elena Prado
Opublikowane w: Journal of Marine Science and Engineering, Numer 12, 2024, ISSN 2077-1312
Wydawca: MDPI AG
DOI: 10.3390/jmse12091617

iMagine D4.1 Best practices and guideline for developers and providers of AI-based image analytics services (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Heredia, Ignacio; Kozlov, Valentin
Opublikowane w: KIT-BIBLIOTEK, 2024
Wydawca: KIT
DOI: 10.5445/IR/1000167993

iMagine D2.3 EOSC and 'AI on Demand' liaison and integration plan (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Gergely Sipos
Opublikowane w: IMAGINE, 2023
Wydawca: IMAGINE
DOI: 10.5281/zenodo.7793950

“UDE DIATOMS in the Wild 2024”: a new image dataset of freshwater diatoms for training deep learning models (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: 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
Opublikowane w: GigaScience, Numer 13, 2024, ISSN 2047-217X
Wydawca: Oxford University Press (OUP)
DOI: 10.1093/GIGASCIENCE/GIAE087

Transfer Learning for Distance Classification of Marine Vessels Using Underwater Sound (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Wout Decrop, Klaas Deneudt, Clea Parcerisas, Elena Schall, Elisabeth Debusschere
Opublikowane w: IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, Numer 18, 2025, ISSN 1939-1404
Wydawca: 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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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

Integrating Visual and Semantic Similarity Using Hierarchies for Image Retrieval (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Aishwarya Venkataramanan, Martin Laviale, Cédric Pradalier
Opublikowane w: Lecture Notes in Computer Science, Computer Vision Systems, 2023
Wydawca: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-031-44137-0_35

Wyszukiwanie danych OpenAIRE...

Podczas wyszukiwania danych OpenAIRE wystąpił błąd

Brak wyników

Moja broszura 0 0