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Webinaire CERVIM : Créer des modèles dynamiques de mécanismes dans le logiciel de CAO Siemens NX et les simuler à l’aide de MATLAB

Xavier Garant
Laboratoire de robotique
Dép. de génie mécanique, Université Laval

Le 21 janvier 2022, 11h

Résumé
La simulation dynamique d’un mécanisme à partir de son modèle CAO, lorsque bien réalisée, a le potentiel d’accélérer notablement le travail de recherche en réduisant la charge de travail expérimental. En l’occurrence, le logiciel de CAO Siemens NX possède un module de simulation très intéressant qui permet d’exporter des modèles dynamiques vers l’environnement MATLAB/Simulink.
Cette démarche permet notamment de :

• Simplifier la mise sur pied de modèles dynamiques complexes (inerties, contraintes, contacts, etc.)
• Tirer profit de l’efficacité de Simulink pour prototyper des algorithmes de contrôle
• Présenter graphiquement et analyser les résultats

Ce webinaire présentera donc le processus complet de cosimulation dynamique avec NX et MATLAB, en partant du modèle CAO du mécanisme à simuler pour terminer avec des animations graphiques et des résultats tracés.

La présentation sera donnée en français et les diapos seront en anglais.

Pour obtenir le lien d’accès à la rencontre sur Zoom, veuillez contacter :
Annette.Schwerdtfeger@gel.ulaval.ca

Webinaire CeRVIM : Combiner l’apprentissage profond à la spectroscopie pour détecter et différencier divers métabolites au sein d’échantillons biologiques complexes

Alexis Lebrun
Centre d’optique, photonique et laser (COPL) et
Centre de recherche CERVO
Université Laval

6 décembre 2021, 11h

Résumé
La spectroscopie Raman exaltée en surface (SERS) est une technique d’identification moléculaire qui produit un spectre hautement spécifique avec diverses bandes corrélées à la structure moléculaire de l’échantillon analysé. Celle-ci permet notamment de distinguer et de quantifier différentes molécules au sein d’un même échantillon. Cependant, l’analyse de plusieurs molécules similaires en même temps est susceptible de produire des spectres complexes qui nécessitent l’utilisation d’outils avancés pour les analyser. En combinant cette technique à l’apprentissage profond, il est possible d’analyser des mélanges complexes de différentes espèces chimiques dans un temps de mesure relativement court.

Dans cet exposé, la spectroscopie SERS et les applications qui en découlent seront introduites sommairement. Les résultats obtenus dans le cadre d’un projet de maîtrise seront présentés afin de démontrer comment cette technique peut bénéficier de l’apprentissage profond. Finalement, d’autres opportunités liées à la combinaison du SERS et de l’apprentissage profond seront abordées brièvement.

La présentation sera donnée en français et les diapos seront en anglais.

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Webinaire CeRVIM : Capture de mouvement et animation d’avatars virtuels à l’aide du capteur Azure Kinect

Kento Ôtomo-Lauzon
Laboratoire de Vision et Systèmes Numériques
Computer Vision and Systems Lab
Dép. de génie électrique et de génie informatique, Université Laval

26 novembre 2021, 11h

Résumé
Ce projet réalisé dans le cadre du cours de lectures dirigées en génie électrique porte sur l’animation d’avatars virtuels par capture de mouvement. À cet effet, un prototype fonctionnel employant une caméra Kinect et l’environnement de jeu Unity a été réalisé, lequel permet l’animation d’un avatar 3D en temps réel en reproduisant les mouvements de l’utilisateur. La présentation introduira d’abord quelques concepts utiles à la capture de mouvement et fera un survol des approches de la littérature. Finalement, le fonctionnement du prototype sera démontré puis comparé à un produit commercial équivalent.

La présentation sera donnée en français et les diapos seront en français.

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Webinaire CeRVIM : Véhicule automatisé à l’aide du capteur Lidar 360° dans l’environnement ROS

Geoffrey Sawyer Charron
Laboratoire de Vision et Systèmes Numériques
Dép. de génie électrique et de génie informatique, Université Laval

24 septembre 2021, 11h

Résumé
Dans le cadre du cours de lecture dirigé en génie électrique, un projet pratique de véhicule automatisé a vu le jour afin de mettre les connaissances apprisses en action. Principalement, il sera question de SLAM (Simultaneous Localization And Mapping), de capteur lidar 360° et de l’environnement ROS (Robot Operating System). L’objectif de ce projet est d’automatiser le véhicule pour qu’il se rende du point A au point B de façon autonome tout en évitant les obstacles sur sa route. Dans cette présentation, il sera aussi question de la fabrication du prototype.

La présentation sera donnée en français et les diapos seront en français.

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Webinaire CeRVIM : A Comparative Study on Deep Learning based Semi-Supervised Video Anomaly Detection Methods. 

Mohammad Baradaran
Laboratoire de Vision et Systèmes Numériques
Dép. de génie électrique et de génie informatique, Université Laval

21 juin 2021, 11h00

Résumé / Abstract
Nowadays, high-quality cameras are ubiquitous and a huge amount of video data are being recorded for different purposes (such as surveillance in public places, traffic control on highways, border control, studying human or animal behavior, production quality control, etc.). Analyzing this huge amount of data is beyond the capability of human operators, hence there is a need for intelligent systems to analyze video content and to detect events of interest automatically.

Video anomaly detection (abnormal event detection) is one of the hot research topics in computer vision today, as abnormal events contain a large amount of information. Anomalies are the events that deviate from the majority of observed events and are one of the main detection targets in surveillance systems and most of the suspicious events which take place belong to this group. For example, a car moving with the speed of 120 km/h on a road (with a maximum accepted speed of 120 km/h), on a snowy day while other cars drive slowly, would constitute an abnormal event.

In this presentation we will critically analyze state-of-the-art deep learning based semi-supervised video anomaly detection approaches, analyzing the strategies and pointing out their strong and weak points. These results are used and presented in our review paper. Moreover, the results of these experiments show the existing shortcomings in the field and provided the basis for our proposed method. Our proposed method will be presented in a forthcoming presentation.

La présentation sera donnée en anglais et les diapos seront en anglais.
The presentation will be given in English and the slides will be in English.

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Webinaire CeRVIM : Multiple Cylinders Extraction from Organized Point Clouds. 

Saed Moradi
Laboratoire de Vision et Systèmes Numériques
Dép. de génie électrique et de génie informatique, Université Laval

18 juin 2021, 11h00

Résumé / Abstract
Most man-made objects are composed of a few geometric primitives (GPs) such as spheres, cylinders, planes, ellipsoids, or cones. Thus, the object recognition problem can be considered as a geometric primitives extraction. Among the different geometric primitives, cylinders are the most frequently used GPs in real-world scenes. Therefore, cylinder detection and extraction are of great importance in 3D computer vision. Despite the rapid progress of cylinder detection algorithms, there are still two open problems in this area. First, a robust strategy is needed for the initial sample selection component of the cylinder extraction module. Second, detecting multiple cylinders simultaneously has not yet been investigated in depth. In this presentation, a robust solution is provided to address these problems.

La présentation sera donnée en anglais et les diapos seront en anglais.
The presentation will be given in English and the slides will be in English.

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Colloque REPARTI 2021 : mercredi 16 juin 2021, 9h00 – 11h00, sur Zoom.*

Une présentation keynote, suivie d’une série de présentations brèves, offertes par les chercheurs et les étudiants des institutions membres de REPARTI, vous permettra d’en apprendre plus sur les projets de recherche et les initiatives menés par les membres de REPARTI. Voici le programme détaillé qui donne les titres de toutes les présentations :

Programme du Colloque REPARTI 2021

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Colloque CeRVIM 2021 : vendredi 14 mai 2021, 9h30 – 11h30, sur Zoom.*

Une série de présentations brèves, offertes par les chercheurs et les étudiants du CeRVIM, vous permettra d’en apprendre plus sur les projets de recherche et les initiatives menés par les membres du CeRVIM. Voici le programme détaillé qui donne les titres de toutes les présentations :

Programme du Colloque CeRVIM 2021

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Webinaire CeRVIM : Tirer profit des données en conception optique

Geoffroi Côté
Laboratoire de Recherche en Ingénierie Optique
Dép. de physique, de génie physique et d’optique, Université Laval

7 mai 2021, 11h00

Résumé / Abstract
En vision numérique, la modélisation de la caméra se fait habituellement au moyen d’un modèle optique approximatif, dit de premier ordre. L’analyse précise du comportement de tels systèmes optiques, de même que leur design, relève plutôt du domaine de la conception optique.

Dans cet exposé, je vais donner un bref aperçu de la conception optique, et expliquer comment le domaine peut tirer profit de méthodes axées sur les données. Je vais présenter comment l’apprentissage profond peut mener à la création d’outils concrets pour les concepteurs optiques, en combinant l’apprentissage supervisé habituel à un second signal d’entraînement basé sur le tracé de rayons optique. Finalement, je vais aborder une méthode pour intégrer la conception optique à la recherche en vision numérique.

La présentation sera donnée en français et les diapos seront en anglais.
The presentation will be given in French and the slides will be in English.

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Webinaire CeRVIM : Parallelism for Fast and Interactive Visualization of Big 3D Data

Duc Thien Luong
Laboratoire de Vision et Systèmes Numériques
Dép. de génie électrique et de génie informatique, Université Laval

30 avril 2021, 11h00

Résumé / Abstract
In recent years, the needs for 3D visualization have significantly increased in a wide range of applications: research, industry, entertainment, transport, security, even finance and investment. All of these applications involve processing and visualizing big data. There are 3 main obstacles in visualizing the big data. First, the computation workload of the 3D data can exceed the capacity of the commercial memory core (RAM). Secondly, the popular methodology in computing requires long computation times. Thirdly, interactivity between the users and the system is not preserved when we move the displaying screen because of the system delays. The proposed parallelism method is built to overcome each of these three problems. Although we use a powerful PC to develop this method, there is no requirement for special hardware. This method only focuses on programming methodology and software solutions. In addition, we maximize the use of GPU computing and parallel programming to reduce processing time.

La présentation sera donnée en anglais et les diapos seront en anglais.
The presentation will be given in English and the slides will be in English.

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