Une approche multimodale renforcée par le Deep Learning
Le projet DEEPLOMATICS repose sur l'utilisation de techniques de Deep Learning appliquées à l'audio et à la vidéo, permettant l'identification et le suivi robuste en temps réel de trajectoires de drones à faible signature, grâce à des données multimodales issues de capteurs hétérogènes fonctionnant de manière autonome.
Ce projet interdisciplinaire utilise des dispositifs acoustiques dotés d'intelligence artificielle, organisés en antennes microphoniques compactes, directives, et efficaces en large bande. Ces antennes seront complétées par un système optronique d'imagerie active, qui sera lui aussi connecté à une intelligence artificielle indépendante.
L'organisation en réseau modulaire permettra d'adapter la topologie de capteurs en fonction du site à protéger. Les données audio et vidéo de l'ensemble des capteurs alimenteront des réseaux de neurones profonds connectés à chaque module, préalablement entrainés pour les tâches de localisation, de suivi et de reconnaissance de cible.
Les informations multimodales seront fusionnées pour augmenter la précision et la robustesse du système global et répondre au plus grand nombre de scénarios. Chaque module du réseau étant doté d'une IA indépendante pour les tâches de localisation et d'identification, la portée globale de surveillance ne dépend donc que du nombre d'antennes intelligentes constituant le réseau, conçu pour être entièrement adaptable aux spécificités du site à protéger.
Détail des tâches du projet
