Équipe TRIO : Télédétection, Radiométrie et Imagerie Optique

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De Équipe TRIO : Télédétection, Radiométrie et Imagerie Optique
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= Offres de post-doc=
 
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''1 Fixed-term position''<br>
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'''Evaluating the potential of several empirical methods for the disaggregation of LST MODIS products'''<br>
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'''Starting date:''' by October 2021<br>
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'''Location:''' Strasbourg / ICube laboratory<br>
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[[Media:Offre_postdoc-TRIO-Onera-2021.pdf | More details]]
  
 
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Pas d'offres pour le moment...
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''2 offres de thèses''<br>
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Liens utiles :
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= Offres de stage=
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[http://ed.math-spi.unistra.fr/candidature/financements/contrat-doctoral-de-recherche/ Ecole Doctorale MSII]
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[http://ed.math-spi.unistra.fr/fileadmin/upload/DUN/edmsii/02_Candidature/Procedure_de_candidature_Contrat_Doctoral.pdf Procédure de candidature]
  
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==Sujet PFE : (février à août 2016) Utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique pour la reconnaissance d’éléments architecturaux dans des nuages de points==
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'''Codage holographique vectoriel pour les applications en réalité augmentée'''<br>
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Dans le processus de création de maquette numérique (BIM) à partir de nuages de points, la reconnaissance d’objets est une étape importante (Tang et al., 2010). La création de BIM « tel que construit » consiste en effet en trois étapes : la modélisation de la géométrie, la reconnaissance d’objets et la création de relations entre les objets.
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'''Date de début souhaitée:''' Septembre-Novembre 2023<br>
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'''Site de localisation:''' Strasbourg / Laboratoire ICube<br>
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[[Media:Thèse_TAKAKURA_ZALLAT_2023.pdf | Sujet de thèse]]
  
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L’apprentissage automatique (ou Machine Learning en anglais), sous-domaine de l’informatique, est utilisé dans de nombreux domaines parmi lesquels on trouve la reconnaissance d’objets. Des algorithmes d’apprentissage sont utilisés pour la reconnaissance d’objets dans des nuages de points que ce soit dans des environnements urbains (Golovinskiy et al., 2009), des milieux industriels (Pang et al., 2015) ou encore à l’intérieur de bâtiments (Günther et al., 2015).
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'''L’imagerie de phase spectro-polarimétrique pour l'analyse de l'état de santé de la peau. '''<br>
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'''Optimisation des indicateurs bio-optiques.'''<br>
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'''Date de début souhaitée:''' Septembre-Novembre 2023<br>
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'''Site de localisation:''' Strasbourg / Laboratoire ICube<br>
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[[Media:Thèse_ZALLAT_REHBINDER_2023.pdf | Sujet de thèse]]
  
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La reconnaissance d’objets 3D est un problème complexe (notamment lorsqu’on considère des scènes encombrées) pour plusieurs raisons : le rééchantillonnage souvent appliqué aux nuages de points fait perdre des détails sur les objets à petite échelle, le bruit présent dans les nuages ainsi que des surfaces partiellement masquées dégradent la performance de la reconnaissance. De nombreuses méthodes s’attachent à résoudre le problème de la reconnaissance d’objets 3D. Parmi les méthodes qui considèrent différents types d'objets, la plupart requiert des données d’entrée segmentées (Pang et al., 2013).
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= Offres de stage=
  
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Dans le contexte de la thèse réalisée au sein du laboratoire ICube et traitant de l’automatisation du passage de nuages de points à des maquettes numériques, la reconnaissance d’objets est envisagé pour des éléments architecturaux et notamment les différentes portes et fenêtres présentes dans le bâtiment considéré. La zone de recherche est réduite puisqu’un processus de plusieurs segmentations permet déjà d’identifier les points appartenant au sol, au plafond, aux murs et aux objets présents dans le bâtiment. De plus, un algorithme permet de pré-localiser les portes.
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''2 stages Master 2''<br>
  
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Les objectifs du PFE sont dans un premier temps de créer une base de données d’exemples à partir d’un ou plusieurs jeux de données. L’étudiant sera également amené à réfléchir à un protocole de création de cette base de données au moment de l’acquisition. Puis dans un second temps, l’étudiant développera des algorithmes, en s’appuyant sur des outils d’apprentissage automatique, qui permettront de reconnaitre des éléments architecturaux dans des nuages segmentés au préalable.
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'''Adaptation des méthodes existantes pour la correction des effets 3D et d'adjacence sur le rayonnement infrarouge incident en milieu urbain'''<br>
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'''Période souhaitée:''' mars à août 2022<br>
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'''Site de localisation:''' Strasbourg / laboratoire ICube <br>
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[[Media:sujet M2 effet 3D thermique milieu urbain.pdf | Offre de stage]]
  
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Contact : [mailto:tania.landes@insa-strasbourg.fr '''Tania LANDES''']
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'''Développement d’un nouvel imageur de l’état de santé de la peau'''<br>
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'''Durée:''' 6 mois<br>
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'''Date de démarrage:''' entre février et avril 2022<br>
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'''Site de localisation:''' Strasbourg / laboratoire ICube <br>
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[[Media:master2_SOAP1.pdf | Offre de stage]]

Version actuelle datée du 30 mars 2023 à 10:21

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Offres de post-doc

1 Fixed-term position
Evaluating the potential of several empirical methods for the disaggregation of LST MODIS products
Duration: 12 months
Starting date: by October 2021
Location: Strasbourg / ICube laboratory
More details

Offres de thèse

2 offres de thèses
Liens utiles : Ecole Doctorale MSII Procédure de candidature

Codage holographique vectoriel pour les applications en réalité augmentée
Date de début souhaitée: Septembre-Novembre 2023
Site de localisation: Strasbourg / Laboratoire ICube
Sujet de thèse

L’imagerie de phase spectro-polarimétrique pour l'analyse de l'état de santé de la peau.
Optimisation des indicateurs bio-optiques.
Date de début souhaitée: Septembre-Novembre 2023
Site de localisation: Strasbourg / Laboratoire ICube
Sujet de thèse

Offres de stage

2 stages Master 2

Adaptation des méthodes existantes pour la correction des effets 3D et d'adjacence sur le rayonnement infrarouge incident en milieu urbain
Période souhaitée: mars à août 2022
Site de localisation: Strasbourg / laboratoire ICube
Offre de stage

Développement d’un nouvel imageur de l’état de santé de la peau
Durée: 6 mois
Date de démarrage: entre février et avril 2022
Site de localisation: Strasbourg / laboratoire ICube
Offre de stage

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