Whale cocktail party: Real-time multiple tracking and signal analyses
Notice bibliographique
Résumé
This paper provides a real-time passive acoustic method to track multiple vocalizing whales using four or more omni-directional widely-spaced bottom-mounted hydrophones.Since the interest in marine mammals has increased, robust and real-time systems are required.To meet these demands, a real-time tracking algorithm was developed.After non-parametric Teager-Kaiser-Mallat signal filtering, rough Time Delays Of Arrival are calculated, selected and filtered, and used to estimate the positions of whales for a constant, linear or estimated sound speed profile.The complete algorithm is tested on real data from NUWC1 and AUTEC2.Our model is validated by similar results from the US Navy3 and SOEST4 University o f Hawaii Laboratory in the case o f one whale, and by similar results from the Columbia University ROSA5 Laboratory for the case of multiple whales.At this time, our tracking method is the only one which provides typical speed and depth estimates for multiple vocalizing whales. r s u m Ce papier propose une mthode temps-rel de trajectographie par acoustique passive de plusieurs ctacs mettant simultanment en utilisant un rseau d 'au moins 4 hydrophones espacs de quelques centaines de mtres.Etant donn l 'intrt accru pour les mammifres marins, des systmes temps-rel et robustes sont ncessaires.Pour rpondre cette demande, un algorithme temps-rel de trajectographie multiple a t dvelopp.Aprs un filtrage non paramtrique Teager-Kaiser-Mallat du signal, les diffrences de temps d 'arrive aux hydrophones sont estimes, slectionnes, filtres, et permettent d 'estimer les positions des baleines pour un profil de clrit constant, linaire ou estim.L 'algorithme est test sur des donnes relles du NUWC1 et de l 'AUTEC2.Notre modle est valid par des rsultats similaires de l 'US Navy3 et du laboratoire SOEST4 de l'universit d 'Hawaii dans le cas d 'missions simples, et par une estimation du nombre de baleines du laboratoire ROSA5 de l 'universit de Columbia dans le cas de plusieurs missions simultanes.Actuellement, notre mthode de trajectographie est la seule donnant, dans le cas de plusieurs baleines, des vitesses et des profondeurs vraisemblables.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».