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| Laboratoire de recherche en infographie et réalité virtuelle/augmentée (LIRV) | [ English ] |
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Sommaire d'une activité(Retour à toutes les activités) Une plateforme IoT pour pour les cas de désastre( #réalité augmentée, #réalité virtuelle, #interfaces ) Avec l'utilisation d'intelligence artificielle et de système autonome, il est désormais possible de pouvoir contrôler à distance des drones pour pouvoir effectuer des opérations de reconnaissance et superviser les missions critiques (pompiers, sauvetage, etc.) sans mettre en danger l'humain. La gestion de ce système par l'utilisation d'un écran 2D limite les possibilités d'affichage et peut engendrer de la confusion dans la compréhension humaine lors du déroulement d'une mission. Le travail consiste à désigner une solution innovante avec les technologies de réalité augmentée actuelles. Interface adaptée à la réalité augmentéeUne interface qui s'adapte selon la criticité de la situation, facile d'apprentissage et d'utilisation, car le stress d'une personne est omniprésent dans le déroulement d'une mission d'urgence. Le système autonome comporte un ensemble de drones qui fonctionnent de façon cohérente (géré par intelligence artificielle). Le but de ce travail de recherche est de concevoir une interface adaptée dans une technologie émergente et de déterminer l'efficacité de celle-ci sur la prise de décision humaine. Un ensemble de premiers répondants testera le prototype d'interface tout en étant surveillé pour l'attention et le stress. Nous mettrons en place les expériences et collecterons les données qui seront ensuite analysées pour estimer les performances globales de l'interface. Objectifs spécifiques :
"An AR interface to assist human agents during critical missions" Reconstruction en 3D et repérage d’objets dans un environnement extérieurL'utilisation omniprésente des véhicules aériens sans pilote (UAV), également appelés drones, a déclenché de graves risques pour la population ou les infrastructures sensibles à la sécurité comme les aéroports. Pour répondre à cette préoccupation, des systèmes de détection de drones robustes sont nécessaires. Le but de notre travail est de fournir la position lorsqu'un drone apparaît sur une zone interdite et la distance du drone suiveur. En raison des divers avantages des drones (petite taille, bas prix, etc.), le nombre de drones augmente constamment, les rendant plus courants et plus accessibles. Les drones sont utilisés pour de nombreuses applications telles que la vidéosurveillance, la robotique, les applications militaires et commerciales. Cependant, cette utilisation généralisée des drones présente de sérieux risques qui doivent être traités. Dans ce travail, nous envisageons un système de détection de drone autonome pour maintenir la surveillance et la sécurité publique. C'est un des premiers à utiliser la vision par ordinateur pour détecter et attraper un drone non autorisé. Nous visons à développer un système complet de détection de drones non autorisés en utilisant une approche basée sur l'apprentissage profond. Les résultats expérimentaux quantitatifs démontrent que les performances du détecteur entraîné sur des mondes réels ou virtuels sont similaires .
Publications :Formation de personnel hautement qualifié (PHQ) :
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