Reference number : 172-2021-2022-Q3-983180, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : Dalhousie University, recipient country : CA, recipient province : NS, recipient city : Halifax|Halifax, recipient postal code : B3H 4R2, program name english : Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives, program name french : Programme de collaboration en science, en technologie et en innovation - Initiatives de collaboration en R-D, program purpose english : Collaborate on multiparty research and development programs to catalyze transformative, high-risk, high-reward research with the potential for game-changing scientific discoveries and technological breakthroughs in priority areas., program purpose french : Collaborer à des programmes multipartites de recherche-développement dans le but de profiter de la synergie entre la recherche transformatrice à haut risque et à haut rendement et le potentiel de découvertes scientifiques et de percées technologiques révolutionnaires dans des secteurs d’intervention prioritaires., agreement title english : Deep Learning Models and Best Practices for Measuring the Effects of Seismic Oil and Gas Exploration on Commercial Fish, agreement title french : Modèles d’apprentissage profond et meilleures pratiques pour mesurer les effets de l’exploration pétrolière et gazière sismique sur les poissons commerciaux, agreement number : 983180, agreement value : 105681.0, agreement start date : 2022-01-01, agreement end date : 2026-03-31, description english : The project aims to develop new machine learning models, analysis software, and best practices to detect and classify fish by species using combined video and acoustic data from hundreds of underwater cameras. The data is being collected to measure effects of seismic exploration on commercial fishing. This research will support a new research initiative between the National Research Council (NRC) and the Department of Fisheries and Oceans (DFO). DFO will provide data and domain expertise NRC will process video data and develop the necessary tools required to process these large and novel datasets. Dr. Whidden (MUN) and the PhD student (MUN) will provide expertise on machine learning applications to improve video and acoustic data analysis methods specifically tailored and optimized for the field campaign data collected by DFO., description french : Le projet vise à concevoir des modèles d’apprentissage automatique, des logiciels d’analyse et des pratiques exemplaires pour détecter et classer les poissons par espèce à l’aide de données vidéo et acoustiques combinées qui proviennent de centaines de caméras sous-marines. Les données sont recueillies pour mesurer les effets de l’exploration sismique sur la pêche commerciale. Ces travaux appuieront une nouvelle initiative de recherche entre le Conseil national de recherches du Canada (CNRC) et le ministère des Pêches et des Océans (MPO). Le MPO fournira les données et l’expertise du domaine; le CNRC traitera les données vidéo et créera les outils nécessaires au traitement de ces grands et nouveaux ensembles de données. M. Whidden, Ph. D. (MUN), et l’étudiant au doctorat (MUN) fourniront leur expertise sur les applications d’apprentissage automatique afin d’améliorer les méthodes d’analyse des données vidéo et acoustiques spécifiquement adaptées et optimisées pour les données des campagnes sur le terrain recueillies par le MPO., expected results english : In the short term, anticipated outcomes will be strengthened collaborations across industry, academia, and government to support research excellence. In the medium term, anticipated outcomes will be the development of new and potentially disruptive technologies with collaborators. In the long term, find collaborative solutions to public policy challenges and create stronger innovation systems., expected results french : À court terme, les résultats prévus seront des collaborations renforcées entre l'industrie, le milieu universitaire et le gouvernement pour soutenir l'excellence en recherche. À moyen terme, les résultats attendus seront le développement de nouvelles technologies potentiellement perturbatrices avec des collaborateurs. À long terme, trouver des solutions collaboratives aux défis des politiques publiques et créer des systèmes d'innovation plus solides., additional information english : nan, additional information french : nan, owner organization : nrc-cnrc, owner organization title : National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada