Réduction du crénelage d’images générées en temps réel par apprentissage profond

CAE est un leader mondial dans la formation de professionnels en aviation civile, défense et sécurité et en santé à travers des solutions numériques immersives. Pour ces applications, CAE doit générer des images de haute qualité en temps réel. Un des défis lors de la génération des images est les erreurs de crénelage qui sont dues à la multitude d’objets 3D de haute résolution. Ce projet de recherche se basera sur les récents développements en apprentissage profond pour réduire ces erreurs dans le cadre des simulateurs de vol. Pour permettre des performances en temps réel, l’approche sera optimisée sous carte graphique et intégrée dans le moteur de rendu de CAE.

Faculty Supervisor:

Adrien Gruson;Marco Pedersoli

Student:

Partner:

CAE

Discipline:

Engineering

Sector:

Artificial Intelligence; Technology; Aerospace

University:

École de technologie supérieure

Program: