Mécatronique et deep learning au service de l’automatisation des suivis de biodiversité en forêt - INRAE - Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement

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Conference Papers Year :

Mécatronique et deep learning au service de l’automatisation des suivis de biodiversité en forêt

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Christophe Bouget

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Ecosystèmes forestiers

Bernard Benet

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Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213

Marion Gosselin

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Ecosystèmes forestiers

Yann Dumas

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Ecosystèmes forestiers

Frédéric Archaux

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Ecosystèmes forestiers

Guilhem Parmain

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Ecosystèmes forestiers

Carl Moliard

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Ecosystèmes forestiers

Aurélien Sallé

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Laboratoire de Biologie des Ligneux et des Grandes Cultures

Lucie Vincenot

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Etude et Compréhension de la biodiversité

Carlos Lopez-Vaamonde

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Institut de recherche sur la biologie de l'insecte UMR7261

Unité de recherche Zoologie Forestière

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Environmental Sciences Engineering Sciences [physics]

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biocapt_orleans2022.pdf (4.52 Mo)

Origin : Files produced by the author(s)

Christophe Bouget : Connect in order to contact the contributor

https://hal.inrae.fr/hal-04186404

Submitted on : Wednesday, August 23, 2023-4:51:28 PM

Last modification on : Thursday, August 31, 2023-4:38:52 AM

Dates and versions

hal-04186404 , version 1 (23-08-2023)

Identifiers

HAL Id : hal-04186404 , version 1

Cite

Christophe Bouget, Bernard Benet, Marion Gosselin, Yann Dumas, Frédéric Archaux, et al.. Mécatronique et deep learning au service de l’automatisation des suivis de biodiversité en forêt. Séminaire d’avancement des projets exploratoires du MP Biosefair, MP Biosefair, Oct 2022, Orléans, France. ⟨hal-04186404⟩

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