Innovative Projects Realized

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Projects by Category

Bentley : Détection, classification et inspection de panneaux routiers en contexte semi-supervisé

La quantité et la diversité des panneaux de signalisation routière sont en augmentation constante. Parmi les défis posés par cette situation, on retrouve celui de l’inspection. En effet, ces panneaux doivent conserver des propriétés physiques déterminées (comme une réflectivité minimale) afin de satisfaire aux exigences gouvernementales. L’inspection manuelle de chaque panneau étant fastidieuse, des systèmes de capture vidéo embarqués sur un véhicule sont maintenant disponibles. Les données obtenues doivent dès lors être prétraitées et les panneaux identifiés dans chaque image, classifiés, puis validés. Toutefois, l’apprentissage de tels traitements est complexifié par la rareté de jeux de données complètement annotés. Le projet proposé se concentre donc sur cet apprentissage en contexte semi-supervisé. Plus spécifiquement, il vise la conception d’une méthode capable d’apprendre en utilisant d’une part des images ayant seulement des annotations globales (ex. « un panneau de ce type est présent quelque part dans cette image ») et d’autre part un catalogue d’images haute résolution des panneaux existants, dans le but d’atteindre des performances équivalentes à celles d’une méthode entièrement supervisée, qui serait idéale mais irréalisable en pratique.

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Faculty Supervisor:

Christian Gagné

Student:

Partner:

Bentley Systems Canada

Discipline:

Computer science

Sector:

Information and Communications Technology; Technology

University:

Université Laval

Program:

Accelerate

Le déploiement de la 5G au Québec

Les gouvernements du Canada, de l’Ontario et du Québec ont investi dans le développement de la technologie 5G afin que l’économie numérique devienne une réalité. En effet, ce réseau de télécommunication est nécessaire pour voir émerger la ville intelligente, la réalité augmentée et la télémédecine d’un point de vue social. D’un point de vue industriel, l’internet des objets et les jumeaux numériques permettront d’engendrer des meilleurs rendements mais aussi de prendre des meilleures décisions. Malheureusement ces innovations sont freinées du fait de la méconnaissance du fonctionnement de cette technologie et de la crainte à innover. C’est pourquoi le Québec est doté d’institutions comme l’ADRIQ qui a pour rôle d’accompagner les PME dans leur transition. Ainsi le stage consistera à élaborer des éléments de communication et d’information qui accompagneront cette transition.

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Faculty Supervisor:

Nicolas Merveille

Student:

Partner:

Association pour le développement de la recherche et de l'innovation du Québec;Centre interuniversitaire de recherche en analyse des organisations

Discipline:

Sociology

Sector:

Administrative and support, waste management and remediation services

University:

Université du Québec à Montréal

Program:

Accelerate

Thales : Expliquer l’impact des graphes de connaissances dans les systèmes VQA

La réponse visuelle aux questions (Visual Question Answering VQA [1]) a été introduite pour combler le fossé entre le traitement du langage naturel et les applications de compréhension des images dans l’espace commun de la vision et du langage. La plupart des benchmarks VQA calculent une représentation de la question en utilisant des techniques d’intégration de mots et des réseaux neuronaux récurrents (RNN), ainsi qu’un ensemble de descripteurs d’objets comprenant des coordonnées de boîtes englobantes et des vecteurs de caractéristiques d’images. Les représentations des mots et des images sont ensuite fusionnées et transmises à un réseau pour former un modèle VQA. Toutefois, ces approches ne sont d’aucune utilité lorsque des connaissances allant au-delà du contenu visuel sont nécessaires. L’intégration des connaissances externes présente plusieurs avantages. Les connaissances externes et les faits à l’appui peuvent améliorer la représentation relationnelle entre les objets détectés dans l’image, ou entre les entités en question et les objets dans l’image. Elles fournissent également des informations sur la manière dont la réponse peut être obtenue à partir de la question. Par conséquent, la complexité des questions peut être augmentée selon la base de connaissances de support.

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Faculty Supervisor:

Christian Gagné;Pascal Germain

Student:

Partner:

Thales Canada Inc (Montreal, QC)

Discipline:

Computer science

Sector:

Management of companies and enterprises; Manufacturing; Professional, scientific and technical services

University:

Université Laval

Program:

Accelerate

A mobile soil-flushing and enhanced oxidation (MSFEOP) system for the remediation of petroleum brownfields

Petroleum contamination in soil and groundwater caused by the leakage of underground storage tank is one of the most frequently occurred incidents in North America. The cost of remediation can be significantly increased if the contamination was not treated in time or the site is far away from the waste management facility. a mobile soil-flushing and enhanced oxidation (MSFEOP) system is therefore developing for an accessible and affordable options for site remediation. This project is to develop simulation and optimization models for the system with lab-scale experiment data, and case studies of petroleum brownfields. Optimized solutions for site remediation will be generated in scenario based on the preference of potential customers. The outcomes would help validate the idea and commercialize the system.

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Faculty Supervisor:

Bing Chen

Student:

Partner:

Springboard Atlantic Inc.

Discipline:

Engineering

Sector:

Environmental Science and Technology; Clean Technology; Oil and Gas

University:

Memorial University of Newfoundland

Program:

Accelerate

Modeling pipeline-soil interaction in dense sand using nonlocal Mohr-Coulomb model in a Coupled Eulerian-Lagrangian finite-element code

Pipelines are extremely important for the transportation of oil and gas. Buried pipelines can move in a relatively large distance under special scenarios, e.g. slope failure. Meanwhile, the surrounding soils are subjected to a large deformation. This project aims to develop a computer modeling technique to analyze the large-deformation behavior of soil and its impact on the pipeline. The result will be compared with a previous physical test so that the reliability of this new technique can be evaluated. By using this technique, the reaction load on the pipeline can be calculated, thus providing an input for the design of pipeline.

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Faculty Supervisor:

Bipul Hawlader

Student:

Partner:

Springboard Atlantic Inc.

Discipline:

Engineering

Sector:

Oil and Gas; Construction; Transportation (excluding aerospace)

University:

Memorial University of Newfoundland

Program:

Accelerate

Pavemetrics : Inspection de voies ferrées

Pavemetrics, chef de file dans les systèmes de vision numérique pour l’inspection des infrastructures routières, ferroviaires et aéroportuaires, a développé de nombreux capteurs couplés à un logiciel de traitement de données 3D afin de les offrir au monde entier. Parmi les clients de Pavemetrics, on retrouve principalement les intégrateurs de services, les firmes de génie et les ministères des transports de divers pays. L’un des produits phare de Pavemetrics est le système LCMS qui permet de capturer jusqu’à 100 millions de points 3D par seconde.
Le projet proposé consiste donc à développer des modèles de détection et éventuellement de classification des anomalies pour l’analyse des infrastructures ferroviaires à partir de ces données 3D. Plus particulièrement, l’objectif sera de détecter la présence de mesures anormales dans les traverses en bois et en béton (mesure de l’angle et présence de fissures). Pour les besoins de l’application le logiciel d’analyse devra fonctionner en quasi-temps réel. Ainsi le temps requis pour effectuer ces analyses doit être assez rapide (de l’ordre de 50 km d’analyse de rails par heure).

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Faculty Supervisor:

Christian Gagné;Sylvie Daniel

Student:

Partner:

Holding Pavemetrics inc.

Discipline:

Computer science

Sector:

Information and Communications Technology; Technology

University:

Université Laval

Program:

Accelerate

AI Enabled Subnetwork Selection

Cancers are heterogeneous disease that hijack many of the body’s normal biological processes. Additionally, tens of thousands of genes are involved in each person’s normal biology, while only a fraction of those are repurposed by cancers to drive disease. At an individual level, utilizing entire transcriptomes is rare, as there is too much information for clinicians to process. However, not using this resource can mean important genes and processes are missed. Identifying the set of genes that drive a patient’s cancer would improve therapy design, patient quality of life and outcomes. This project utilizes AI-technologies to identify subnetworks of genes that characterize patient cancers.

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Faculty Supervisor:

Linglong Kong;Jack Tuszynski

Student:

Partner:

CSTS Health Care

Discipline:

Computer science

Sector:

Professional, scientific and technical services

University:

University of Alberta

Program:

Accelerate

Quantifying genetic variation in needle retention and timing of bud flush in Balsam Fir Christmas Trees for improved performance under climate change in the northeast

Sixty phenotypically superior balsam fir trees (twenty each from Quebec, New Brunswick and Nova Scotia) will be tested for needle keepability at each of two locations and at two collection periods in both 2020 and 2021. The same trees will be monitored for timing of bud flush and the correlation between the time of bud flush and needle retention obtained. The effect(s) of rootstock and tree age on timing of bud flush and needle keepability will also be determined for trees in a clonal orchard in New Brunswick.

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Faculty Supervisor:

Charles Bourque;Ron Smith

Student:

Partner:

Christmas Trees Atlantic Association

Discipline:

Earth science

Sector:

Agriculture

University:

University of New Brunswick

Program:

Accelerate

Synthèse d’électrolytes solides pour les batteries au lithium

L’organisme partenaire, Blue Solutions Canada, est notamment spécialisé dans la fabrication des batteries LMP® (Lithium Métal Polymère) utilisées dans des applications mobiles (véhicules tout électriques) et stationnaires. Les batteries LMP® contiennent un électrolyte solide polymérique (EP), dont la température optimale de fonctionnement est supérieure à la température ambiante. L’objectif du projet vise à développer et à synthétiser des électrolytes solides inorganiques (ESI) par un procédé novateur à l’Université de Sherbrooke. Ces ESI ont une stabilité thermique et électrochimique supérieure aux électrolytes polymères, et certains promettent aussi une conductivité ionique supérieure aux EP à température ambiante. L’un des sous-objectifs est de synthétiser des ESI en quantité suffisante pour faire des essais de formulation chez le partenaire. À terme, il en résultera des électrolytes solides aux propriétés améliorées qui se traduiront par de meilleures performances des batteries fabriquées par Blue Solutions Canada.

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Faculty Supervisor:

Jocelyn Veilleux

Student:

Partner:

Blue Solutions Canada

Discipline:

Engineering

Sector:

Manufacturing

University:

Université de Sherbrooke

Program:

Accelerate

The ParticipACTION App: Disability Content Development and Knowledge Translation

The objective of the proposed internship is to help support the launch of disability inclusive content for an app created by ParticipACTION, Canada’s leading non-profit physical activity organization. The goal of the content is to motivate inactive Canadians with a disability to sit less and move more, with the aim of achieving Canada’s Physical Activity Guidelines. This will entail performing literature reviews to build a knowledge base on best practices for app design and PA content that is disability inclusive, and identifying appropriate strategies to deliver PA information to disability end-users through surveys and interviews. The organization will benefit from the intern’s presence as he will develop evidence-informed content for the app that is disability inclusive and will enhance innovative solutions to support ParticipACTION’s goal to help all Canadians sit less and move more.

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Faculty Supervisor:

Amy Latimer-Cheung

Student:

Partner:

ParticipACTION

Discipline:

Physics

Sector:

Arts, entertainment and recreation; Other services (except public administration)

University:

Queen's University

Program:

Accelerate

Developing advanced techniques for denoising Low-dose CT Images

Computed Tomography (CT) is one of the most widespread non-invasive imaging modalities in medical diagnostics. Recent concerns regarding radiation induced cancer, has drawn a lot of attention to reduce the radiation dose used during CT scanning. However, the signal to noise ratio of scans taken at lower radiation dose is considerably lower than at higher dosages, resulting in poorer diagnostic accuracy. Hence post processing of low-dose scans has become a major concern in medical image processing. In this project two denoising approaches based on sparse representations will be proposed to address the problem of Low-dose CT image denoising. In the first approach, we will use an enhanced version of analytical Discrete Cosine Transform dictionary which leads to more efficient representation of input images. Furthermore, to speed up the process of finding the sparsest representation of an image, a new efficient sparse coding method will be introduced.

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Faculty Supervisor:

Javad Alirezaie

Student:

Partner:

Dr. Paul Babyn Professional Medical Corporation

Discipline:

Engineering

Sector:

Professional, scientific and technical services

University:

Toronto Metropolitan University

Program:

Accelerate

Automated Driver Drowsiness Control Technology Using Artificial Intelligence-based Decision Support System

The main purpose of this project is to develop the methodology to detect and predict driver drowsiness at the early stages using physical and physiological variables. A feasibility test is conducted to evaluate the accuracy and performance of the proposed methodology. The existing databases are leveraged to extract the required data. Signal processing, image processing, AI techniques and decision-making methods are utilized to analyze data for monitoring, detecting, predicting and controlling driver drowsiness. Finally, the ethics application is prepared and submitted to be applied for data collection in the future research experiments.
The other goal of this project is to perform the market research by collaborating with the L2M team. Approximately, 100 potential customers are interviewed to explore the customer pains and the probable solutions for addressing the existing problem concerning driver drowsiness. The collected interview data will then be analyzed to validate the defined hypothesis that leads to making decision whether the process of product development and deployment continued or not.

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Faculty Supervisor:

Mohammad Abdoli;Birsen Donmez

Student:

Partner:

Springboard Atlantic Inc.

Discipline:

Engineering

Sector:

Transportation (excluding aerospace)

University:

Toronto Metropolitan University

Program:

Accelerate

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