IllustrationMOOSE
Détection aérienne de personnes. La vision par ordinateur sur un UAV à voilure fixe, reliée à ATAK.
Découvrir le projetAviation / Recherche appliquée
Comprendre la scène. Anticiper l’événement.
Une architecture d’IA hybride pour comprendre les scènes et prédire les événements en aviation.
01 / Le défi
La question derrière le système.
Une détection isolée ne permet pas d’expliquer ce qui pourrait arriver ensuite. La question de recherche consiste à combiner observations, relations et dynamique apprise pour interpréter une scène et anticiper des événements critiques dans un contexte aéronautique.
Cette recherche étudie comment un système d’IA peut aller au-delà de la détection d’objets isolés pour raisonner sur une scène en évolution. Perception multimodale, raisonnement par graphes sémantiques et apprentissage par renforcement à base de modèle sont réunis dans un scénario d’atterrissage sous Unity 3D, afin d’étudier les risques sur piste et l’aide à la décision.
02 / La démarche
De l’architecture à la réalisation.
- 01
Associer des observations multimodales à une représentation sémantique de la scène et de ses relations.
- 02
Intégrer un raisonnement contextuel par graphes et un apprentissage par renforcement à base de modèle dans une architecture hybride.
- 03
Étudier cette architecture à travers un cas d’atterrissage simulé sous Unity 3D et documenter la recherche dans un article de conférence.
03 / Résultats
Ce que montrent les résultats.
- Le projet présente une étude de cas en simulation pour la compréhension de scène et la prédiction d’événements critiques.
- L’article issu de ce travail a été publié à RoboticCC 2025 et est accessible sur IEEE Xplore.
04 / Périmètre & prochaines étapes
Où en est le projet.
- L’étude porte sur un scénario d’atterrissage simulé. Elle ne démontre pas de performances dans un avion réel ni dans un environnement de vol opérationnel.
- La publication est la référence principale pour la méthode et les résultats ; ce portfolio n’ajoute pas de mesures de performance non publiées.
Recherche menée dans le cadre d’un stage au CIRA. La publication liée présente l’ensemble des auteurs.
Notes de terrain / Documentation visuelle
De plus près.
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