第一阶段：采用先进方法的陆基或船基海洋哺乳动物实时识别与定位 DCL 系统研究——高性能计算系统实现
分布式、并行与集群计算
2016-05-06 v2
摘要
我们旨在研究推进生物声学领域检测、分类与定位（DCL）的技术水平。两个主要目标是开发可转移的检测与分类技术：(1) 先进算法领域，如深度学习及其他方法；(2) 能够进行实时与存档处理的高级系统。本项目将聚焦于长期连续数据集以提供自动识别，最小化人工标注信号的时间。工作将首先关注 2006 至 2010 年间在 Stellwagen Bank 国家海洋保护区（SBNMS）收集的数年多通道声学数据。我们的工作将融合生物声学信号处理领域的现有技术、先进高性能计算（HPC）系统，以及旨在被动声学数据中自动检测-分类并测量物种特异性海洋哺乳动物声音特征的新方法。
引用
@article{arxiv.1605.00971,
title = {Phase 1: DCL System Research Using Advanced Approaches for Land-based or Ship-based Real-Time Recognition and Localization of Marine Mammals - HPC System Implementation},
author = {Peter J. Dugan and Christopher W. Clark and Yann André LeCun and Sofie M. Van Parijs},
journal= {arXiv preprint arXiv:1605.00971},
year = {2016}
}
备注
Year 1 National Oceanic Partnership Program Report, sponsored ONR, NFWF. N000141210585