Echofilter: A Deep Learning Segmention Model Improves the Automation, Standardization, and Timeliness for Post-Processing Echosounder Data in Tidal Energy Streams
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the abundance and distribution of fish in tidal energy streams is important for assessing the risks presented by the introduction of tidal energy devices into the habitat. However, tidal current flows suitable for tidal energy development are often highly turbulent and entrain air into the water, complicating the interpretation of echosounder data. The portion of the water column contaminated by returns from entrained air must be excluded from data used for biological analyses. Application of a single algorithm to identify the depth-of-penetration of entrained air is insufficient for a boundary that is discontinuous, depth-dynamic, porous, and varies with tidal flow speed. Using a case study at a tidal energy demonstration site in the Bay of Fundy, we describe the development and application of deep machine learning models with a U-Net based architecture that produce a pronounced and substantial improvement in the automated detection of the extent to which entrained air has penetrated the water column. Our model, Echofilter, was found to be highly responsive to the dynamic range of turbulence conditions and sensitive to the fine-scale nuances in the boundary position, producing an entrained-air boundary line with an average error of 0.33 m on mobile downfacing and 0.5–1.0 m on stationary upfacing data, less than half that of existing algorithmic solutions. The model’s overall annotations had a high level of agreement with the human segmentation, with an intersection-over-union score of 99% for mobile downfacing recordings and 92–95% for stationary upfacing recordings. This resulted in a 50% reduction in the time required for manual edits when compared to the time required to manually edit the line placement produced by the currently available algorithms. Because of the improved initial automated placement, the implementation of the models permits an increase in the standardization and repeatability of line placement.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».