Développement d’un système d’aide à la détection et à la localisation des défauts présents sur les photographies aériennes par intelligence artificielle

Le projet proposé vise à développer un système d’aide à la détection et à la localisation des défauts présents sur les photographiques aériennes 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. Le système d’aide à la détection proposé sera composé de trois architectures d’apprentissage profond complémentaires pour répondre aux problématiques rencontrées par la compagnie dans le processus d’analyse des photographies aériennes : (1) la détection des nuages et/ou des ombres ; (2) la détection du flou ; et (3) la détection de huit défauts majeurs connus lors de la construction des orthophotos et des orthomosaïques. Les algorithmes développés seront intégrés dans un système opérationnel qui permettra d’automatiser une bonne partie de la phase d’analyse et ainsi de réduire le temps et les coûts de cette opération pour la compagnie.

Intern: 
Mathieu St-Laurent;Issiaka Diaby;Étienne Lauzier-Hudon;Rémi Tavon;Guillaume Leclerc
Superviseur universitaire: 
Mickael Germain;Yacine Bouroubi
Province: 
Quebec
Partenaire: 
Partner University: 
Programme: