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    Le suivi des cellules convectives grâce à la vision par ordinateur basée sur lapprentissage profond
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    La présente étude a développé un algorithme autonome pour lidentification et le suivi des cellules convectives (CITRA) en utilisant des images de réflectivité de la RMN. Lalgorithme CITRA est implémenté en Python en utilisant la technique dapprentissage profond des réseaux de neurones. La reconnaissance optique de caractères est utilisée dans la présente étude par le biais de Tesseract, un module de réseau neuronal non supervisé basé sur LSTM qui analyse le réseau de pixels dimensionnels dentrée/image et produit des chaînes de haut niveau. Lalgorithme passe en revue les valeurs des pixels de limage par réflectivité DWR et reconnaît les intensités des pixels (>=30 dB) et sépare les cellules convectives ainsi que dautres propriétés estimées des cellules telles que le centroïde de la tempête, la zone couverte, la distance et la direction du centre du radar. Les performances de lalgorithme CITRA ont été testées sur différentes tempêtes convectives et il a permis de les identifier et de les suivre avec succès, ainsi que dautres propriétés physiques des cellules convectives. De plus, nous avons démontré lapplication potentielle de lalgorithme CITRA sur lévolution des cellules convectives détectées dans la portée du radar. Actuellement, lalgorithme CITRA ne prend que des images de réflectivité comme seul paramètre dentrée.
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