Détection d'animaux dans des images aériennes

Contexte local :

Les organisations de conservation ont besoin de comptages précis et réguliers des populations animales (ex: éléphants, rhinocéros). Les méthodes manuelles sont coûteuses, lentes et inexactes sur de vastes territoires. L'imagerie aérienne (drones/avions) génère des volumes de données qui nécessitent une analyse automatisée rapide pour être exploitables.

Objectifs :

Développer un modèle de vision par ordinateur pour détecter, localiser et identifier des animaux spécifiques (ex: éléphants, zèbres) dans des images aériennes haute résolution.

• Précision : Atteindre une précision moyenne de détection (mAP:35) d'au moins 80%.

• Performance : Analyser une image standard en moins de 2 secondes sur CPU pour une application pratique.

• Déploiement : Fournir une application locale conviviale (avec GUI) permettant aux utilisateurs non techniques d'importer des images, de lancer l'analyse, et de visualiser les résultats (localisation, comptage) de manière intuitive.