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Description

  • Typologie

    Formation

  • Lieu

    Paris

Objectifs: Poser la problématique de la fusion de données. Montrer les avantages d'utilisation des données provenant de plusieurs capteurs en définissant les conditions de leur bonne mise en œuvre. Présenter les théories, méthodes et techniques de base disponibles, ainsi que les outils spécifiques qu'elles permettent d'établir au profit de besoins génériques.
Destinataires: Ingénieur en charge de proposer, concevoir ou exploiter des produits complexes dans tous les domaines de haute technologie. Vous travaillez dans l'industrie ou la recherche sur les méthodes d'exploitation de systèmes complexes de données

Les sites et dates disponibles

Lieu

Date de début

Paris ((75) Paris)
Collège de Polytechnique X Rom sa 23, Rue Taitbout, 75009

Date de début

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Questions / Réponses

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Le programme

Positionnement de la fusion multi-capteurs
- Bénéfices et difficultés de la fusion multi-capteurs
- Nature et caractérisation de l’information
- Concepts de fusion
- Applications au traitement d’images

Reconstruction de l’environnement en robotique mobile
- Introduction, problématique générale
- Robotique mobile et navigation : position du problème et approches
- Formalisation
- La localisation - la cartographie : types de modèles - cartographie et localisation simultanées
- Outils : filtrage bayésien, filtre de Kalman, filtrage particulaire
- Exemples de mise en œuvre : environnement intérieur, environnement naturel, imagerie aérienne
- Quelques problèmes ouverts

Méthodes probabilistes et pistage multi-capteurs
- Fondements des approches probabilistes
- Filtrage et pistage multi-capteurs : architecture et traitements

Gestion des capteurs et fusion adaptative
Théories de l’incertain en fusion multi-capteurs : les fondements
- Problèmes particuliers de la chaîne de traitement
- Les théories utiles : théorie de l’évidence, théorie des ensembles flous, théorie des possibilités, mesures d’information

Théories de l’incertain en fusion multi-capteurs : mise en œuvre
- Traitement des problèmes spécifiques : modélisation des données, association de données ambiguës, gestion de la fiabilité, gestion de référentiels, combinaison, décision
- Approches fonctionnelles pratiques : détection, dénombrement, classification, identification, poursuite

Architecture des systèmes multi-capteurs et gestion des connaissances
- Architectures de fusion
- Ingénierie des systèmes multi-capteurs : gestion du temps, données imparfaites, données manquantes ou retardées
- Mise en œuvre pratique des systèmes multi-capteurs

Applications industrielles dans le domaine spatial
- Problématique de l’observation de la Terre
- Recherche de méthodes de fusion adaptées
- Réalisations industrielles

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Fusion de Données

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