Le suivi des cellules convectives grâce à la vision par ordinateur basée sur l'apprentissage profond

La pr sente tude a d velopp un algorithme autonome pour l'identification et le suivi des cellules convectives (CITRA) en utilisant des images de r flectivit de la RMN. L'algorithme CITRA est impl ment en Python en utilisant la technique d'apprentissage profond des r seaux de neurones. La reconnaissance optique de caract res est utilis e dans la pr sente tude par le biais de "Tesseract", un module de r seau neuronal non supervis bas sur LSTM qui analyse le r seau de pixels dimensionnels d'entr e/image et produit des cha nes de haut niveau. L'algorithme passe en revue les valeurs des pixels de l'image par r flectivit DWR et reconna t les intensit s des pixels (>=30 dB) et s pare les cellules convectives ainsi que d'autres propri t s estim es des cellules telles que le centro de de la temp te, la zone couverte, la distance et la direction du centre du radar. Les performances de l'algorithme CITRA ont t test es sur diff rentes temp tes convectives et il a permis de les identifier et de les suivre avec succ s, ainsi que d'autres propri t s physiques des cellules convectives. De plus, nous avons d montr l'application potentielle de l'algorithme CITRA sur l' volution des cellules convectives d tect es dans la port e du radar. Actuellement, l'algorithme CITRA ne prend que des images de r flectivit comme seul param tre d'entr e.