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FP6

AFISA — Résultat en bref

Project ID: 44132
Financé au titre de: FP6-POLICIES
Pays: France

Une percée révolutionnaire dans l'analyse de l'aquaculture

Analyser les stocks de poissons dans le secteur de l'aquaculture est fastidieux et onéreux. La conception d'un nouveau logiciel système de haute technologie pourrait bientôt apporter une plus grande efficacité dans ce secteur.
Une percée révolutionnaire dans l'analyse de l'aquaculture
Un secteur aquacole solide s'appuie sur l'analyse efficace et précise de l'âge des stocks de poissons. Cette analyse s'effectue sur la concrétion minérale contenue dans l'oreille interne des poissons, l'otolithe, qui révèle l'âge des espèces mais constitue une méthode très onéreuse.

Le projet AFISA («Automated fish ageing») financé par l'UE a proposé un système plus efficace et moins onéreux pour améliorer le calcul de l'âge et produire des données plus précises et normalisées en laboratoire. Cette méthode de pointe a nécessité le développement d'algorithmes logiciels en vue de l'automatisation du vieillissement des poissons basée sur les caractéristiques et une imagerie de l'otolithe.

Pour mettre au point des approches qui estiment l'âge de façon automatique, le projet AFISA a analysé trois études de cas importantes. Il a regroupé des données d'otolithes, préparé des bases de données présentant des images d'otolithes et développé des algorithmes destinés à l'acquisition d'images, l'extraction des structures d'image et l'automatisation des problèmes de vieillissement. L'équipe du projet s'est évertuée à améliorer l'automatisation au sein des solutions proposées et à les intégrer au logiciel existant, en perfectionnant l'estimation de la structure par âges et l'évaluation automatisée de l'âge des poissons.

Dès la finalisation du prototype, le projet AFISA a testé sa précision et évalué sa rentabilité avec divers échantillons de taille de poisson. En termes techniques, l'analyse a été réalisée par comparaison à la méthode des clés âge-longueur (ALK), en utilisant l'erreur quadratique moyenne (MSE pour Mean Square Error) et l'écart type relatif comme indicateurs de performance.

Finalement, le projet a démontré qu'une automatisation complète était improbable, les experts gardant un rôle prépondérant dans la précision des analyses. Le projet AFISA a néanmoins permis de progresser dans l'analyse de l'aquaculture et dans le développement d'un outil sophistiqué pour soutenir ce secteur d'activité.

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