Traceability of oak logs: Extension of the Biomtrace database for the study of extreme cases

Les exigences en termes de traçabilité du bois sont de plus en plus fortes. Dans le but de lutter contre le commerce illégal du bois des labels et des réglementations sont mis en place qui nécessitent des méthodes de traçabilité performantes et des contrôles associés. Le chêne est une ressource stratégique en France. Le projet Biomtrace a pour objectif de développer une méthode de traçabilité biométrique des grumes de chêne, basée sur des caractéristiques intrinsèques aux grumes visibles sur des photos de leur extrémité inférieure. Plusieurs approches algorithmiques devront être envisagées dont celles issues du domaine de l’intelligence artificielle (IA). Les approches d'IA, et plus spécifiquement les réseaux de neurones convolutifs (CNNs) et les Vision Transformers (ViTs) dans notre cas, nécessitent des bases de données conséquentes. Ce dépôt correspond à une extension de la base d'images Biomtrace constituée et utilisée dans le cadre du projet Biomtrace. Cette extension, appelée Biomtrace_extension, a pour but d'étudier la sensibilité et la robustesse des algorithmes dans certains cas limites identifiés : reconnaissance des grumes (i) entre avant et après débardage, (ii) quand les photos sont prises en modifiant l'angle de prise de vue et la distance à la grume, et (iii) en cas de purge de l'extrémité de la grume entre les deux prises de photos.