Développement d’un algorithme d’apprentissage profond pour la modélisation 3D des bâtiments à partir de photographies aériennes et de données lidar

Le projet proposé vise à développer un système automatisé de modélisation 3D des bâtiments par intelligence artificielle, et plus particulièrement par l’utilisation des réseaux de neurones convolutifs. Ces derniers sont reconnus pour leur performance en vision par ordinateur, notamment dans la segmentation d’objets fournis à travers des exemples d’entrainement. Le système de modélisation 3D utilisera la combinaison de photographies aériennes et de données lidar afin d’améliorer la segmentation des bâtiments.

Évaluation du potentiel des pratiques agroforestières en milieu agricole au Québec pour l’augmentation des fonctionnalités écologiques : vers la restauration intégrée des paysages forestiers pour lutter contre les changements climatiques

Le projet proposé vise à évaluer le potentiel écologique et économique de l’agroforesterie en milieu agricole au Québec à travers le concept de de restauration intégrée des paysages forestiers. L’intégration des pratiques agroforestières permettent d’améliorer la résilience des territoires agricoles et de lutter contre les changements climatiques.

Surtourisme dans les espaces naturels du Québec : pratiques, perceptions et adaptations

Depuis la dernière décennie, plusieurs destinations touristiques font face à un afflux croissant de visiteurs et constatent les effets négatifs d’une attractivité devenue trop grande. L’image touristique du Québec, se fondant largement sur ses grands espaces, ne laissait penser que la question du surtourisme pouvait concerner ses territoires, notamment ses parcs naturels nationaux et régionaux. L’augmentation de la fréquentation de ces sites – particulièrement durant la pandémie de la COVID-19 – préoccupe les acteurs locaux.

Développement d’un système de détection automatique des erreurs de parallaxe dans les modèles stéréoscopiques

Le projet proposé vise à développer un système de détection des erreurs de parallaxe présentes sur les modèles stéréoscopiques par intelligence artificielle, et plus particulièrement par l’utilisation des réseaux de neurones convolutifs. Ces derniers sont reconnus pour leur performance en vision par ordinateur, notamment dans la détection automatisée d’éléments fournis à travers des exemples d’entrainement.

Les produits locaux sont-ils meilleurs dans leur territoire de production ?Les valeurs attribuées aux produits et au territoire, selon la mobilité des produits et des consommateurs.

Goûter un produit du terroir suscite-t-il l’envie de visiter son lieu de production ? Le produit gastronomique consommé sur place, au restaurant ou lors d’un festival est-il meilleur ? La pandémie de Covid-19 a limité la possibilité de se déplacer, mais des campagnes promotionnelles ont soutenu l’achat local. Quelles valeurs a-t-on attribué à ces produits ? A-t-on eu davantage envie de visiter les fermes et les producteurs qui les ont produits ? Les producteurs ont également rendus les produits disponibles en ligne, ou pour emporter à la maison.

Système de gestion intelligente des déplacements d’usagers enfonction de mesures environnementales exploitées via une infrastructure 5G

Le secteur du transport représente le plus important contributeur d’émissions de gaz à effet de serre (Hoornweg et al., 2011; United Nations, 2020). Parmi l’ensemble des moyens de transport (routier, aérien, maritime), c’est le transport routier qui pèse le plus dans la balance en matière de quantités de CO2 émises dans l’atmosphère.

Utilisation de nuage de points lidar à haute densité en foresterie de précision

Dans l’est du Canada, la gestion durable des forêts de feuillus et des peuplements de bois mixtes passe, entre autres, par l’implémentation d’une sylviculture de précision. En effet, dans ce type de peuplement, l’identification des tiges de haute valeur marchande et de celles à conserver est un élément primordial tant au niveau économique qu’au niveau écologique. Bien que les compagnies forestières bénéficient d’un soutien des technologies de télédétection (ex.

Développement d’un algorithme de classification des nuages de points lidar aéroporté par apprentissage profond pour traiter des classes « non sol »

La compagnie XEOS Imagerie œuvre dans le domaine de l’acquisition de données lidar (Light Detection and Ranging). Elle désire extraire automatiquement les points associés au sol et aux objets à partir du nuage de points 3D brut de l’acquisition lidar. Deux stages précédents ont permis d’identifier les points « Sol » et « Eau ». Le projet proposé implique d’augmenter le nombre de classes qui seront identifiées automatiquement, notamment la végétation, les édifices, les routes et plusieurs types de structures humaines.

Détection et modélisation 3D d’objets à partir de nuages de points LiDAR acquis avec des systèmes de télémétrie mobile selon une architecture sans serveur

Les cartographies et modèles urbains en 3D sont des représentations indispensables afin de visualiser et d'augmenter l'environnement dans les applications exploitées par des utilisateurs mobiles, qu’ils soient des professionnels (ex. ingénieurs civils, …) ou des citoyens. Les dernières années ont vu un développement remarquable des systèmes de télémétrie mobile (i.e. LiDAR), installés sur des véhicules terrestres, afin de répondre à de tels besoins croissants de données 3D de grands territoires à très haute résolution.

Système d’aide à la décision pour le ciblage des populations pauvres et vulnérables

Dans les pays en voie de développement, des enquêtes sont utilisées pour mesurer le niveau de pauvreté des ménages. Pour étendre cette information à l’ensemble de la population, il est nécessaire de prédire la pauvreté des ménages à partir des enquêtes et d’imputer cette prédiction à chaque ménage du recensement. L’utilisation de ces données permet aux gouvernements et aux agences d’aide au développement de mieux cibler les populations les plus pauvres. Les outils de ciblage sont d’une importance capitale pour améliorer le ratio bénéfices/coûts des interventions.

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