Initiative #49
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Salmon Fence Counting Non traduit · origine : anglais
Inscrite au registre Pilote Langue d'origine : anglais
Présentation de l'initiative
Description de l'initiative Non traduit · origine : anglais
A model using computer vision to analyze water stream fence video-footage, to simultanously count the number of and predict the species of salmon. YOLO 11 Chinook trained on 735 annotated frames from 63 videos Coho trained on 432 annotated frames from 44 videos Sockeye trained on 1149 annotated frames from 36 videos Chum untrained (annotation of 1368 frames from 43 videos in progress) Pink Humpback
Famille d'IA
- Capacité d'IA
- Identification des espèces et annotation biologique
Justification de la catégorie Non traduit · origine : anglais
Perception and Understanding
Cycle de vie
-
Idéation
État de l'étape : Terminée
29 mai 2025
-
Évaluation
État de l'étape : Terminée
-
Approuvée
État de l'étape : Terminée
-
Développement
État de l'étape : Terminée
-
Pilote
État de l'étape : En cours
-
Production
État de l'étape : À venir
-
Archivée
État de l'étape : À venir
Calendrier de cette initiative
- Réalisé
- En cours
- Prévu
- Non applicable
- Aujourd'hui
- Idéation
Un besoin semblable ?
Personne ne s'est encore manifesté. Si votre équipe vit le même problème, dites-le : cela aide à rapprocher les initiatives et à partager une solution.
Contacts
- Demandeur
- Quan, Eric
- Contact du secteur
- Quan, Eric
- Expert en la matière
- Quan, Eric
Données et outils
- Secteur
- Secteur des programmes
- Région
- Pacifique
- Cette initiative pourrait-elle être partagée avec le Secrétariat du Conseil du Trésor ?
- Oui
- Soumise le
- 29 mai 2025
Utilisateurs principaux
- Employés du ministère
Priorités gouvernementales et déclaration
Déclarée au SCT Consignée telle que transmise au SCT ; non modifiable ici.
- Nom du système déclaré
- PSSIFence
- Identifiant au registre du SCT
- 2526-DFO-MPO-007
- Statut déclaré au SCT
- Expérimentation
- Transmis au SCT le
- 10 octobre 2025
- Objet du système, tel que déclaré
- Problem: DFO inspects hours of underwater camera footage to count and identify fish species through fence counts, which is a structure installed across a river or stream to monitor fish population. The amount of hours needed to review underwater footages will need to increase in order fulfil oblgiations as it is not sustainable. Objective for AI: Replace manual analysis of fence videos to determine salmon counts by species. Leveraging advanced computer vision technology, reducing the manual effort required, and providing more accurate and timely data.