v2.3.2 (2860)

Cours scientifique - RSE13 : Perception pour les systèmes autonomes

Domaine > Sciences et technologies de l'information et de la communication.

Descriptif

La vision est l'un des capteurs essentiel de la robotique. Ce cours a pour objectif de présenter les principales approches de la vision utilisées en robotique.

Objectifs pédagogiques

Compétences à acquérir
- Comprendre les enjeux, les potentiels et les limites de la vision par ordinateur aujourd'hui.
- Maîtriser les concepts de base de la représentation d'une image numérique
- Maîtriser les algorithmes les plus importants en vision par ordinateur
- Être capable d'aborder avec un regard critique une nouvelle application en vision robotique   

nombre d'heure en présentiel

30

nombre de blocs

8

Volume horaire par type d'activité pédagogique : types d'activité

  • Travaux dirigés en salle info : 1
  • Cours magistral : 2
  • Stage de communication : 19
  • Cours d'improvisation et théatre : 8

Diplôme(s) concerné(s)

Parcours de rattachement

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'Ingénieur de l'Ecole Nationale Supérieure de Techniques Avancées

Traitement du signal - Algèbre linéaire - Calcul différentiel

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade européen

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'Ingénieur de l'Ecole Nationale Supérieure de Techniques Avancées

Vos modalités d'acquisition :

 Plusieurs TPs sur machines ou mini-projets notés

Le rattrapage est autorisé (Max entre les deux notes écrêté à une note seuil)
  • le rattrapage est obligatoire si :
    Note initiale < 6
  • le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
    6 ≤ note initiale < 10
L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 2.1 ECTS

Le coefficient de l'UE est : 2.1

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

L'UE est évaluée par les étudiants.

Programme détaillé

- Ce cours fournit les bases essentielles sur l'échantillonnage, le filtrage linéaire, et l'estimation des grandeurs différentielles dans les images.

- Il présente les problèmes fondamentaux liés à l'extraction des caractéristiques dans les images, et les algorithmes associés.

- L'analyse de vidéos et les algorithmes liés à l'estimation et la caractérisation du mouvement dans les séquences d'images sont présentés.

- Les techniques de modélisation et de détection / reconnaissance d'objets sont abordées selon plusieurs techniques.

- La reconstruction tridimensionnelle de scènes à partir de plusieurs vues est présentée dans différents contextes.

- Enfin, les relations entre la vision et l'apprentissage sont étudiés dans le cadre des techniques d'apprentissage profond.

Veuillez patienter