v2.3.2 (2860)

Cours scientifique - ROB313 : 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

28

nombre de blocs

8

effectifs minimal / maximal

10/50

Diplôme(s) concerné(s)

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.

Mots clés

Analyse d'images, Vision par Ordinateur, Filtrage, Extraction de caractéristiques, Analyse du mouvement, Reconnaissance d'objets, Indexation d'images, Vision 3d, Apprentissage visuel
Veuillez patienter