Génie logiciel

• Contribution au profil d'enseignement

• Analyser une situation suivant une méthode de recherche scientifique

  Identifier, traiter et synthétiser les données pertinentes Transposer les résultats des concepts à la problématique ou situation traitée Argumenter les choix proposés

  Agir de façon réflexive et autonome, en équipe, en partenariat

  Organiser son temps, respecter les délais Actualiser ses connaissances et compétences Collaborer activement avec d'autres

• Acquis d'apprentissage spécifiques sanctionnés par l'évaluation

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• Objectifs

• Au terme de l’UE, l’étudiant sera capable de :

  • mettre en œuvre un système de vision complet en fonction de l’application à réaliser (mesure, détection de défauts, supervision…).
  • réaliser le traitement nécessaire sur les images obtenues par le système de vision précédemment réalisé (avec OpenCV et/ou du machine learning).

• Contenus

• Conception et réalisation d’un système de vision à l’aide d’un Raspberry Pi ou d’un NVidia Jetson Nano et d’une caméra. Le système doit être capable de capturer des images et de les analyser soit en traitement d’image(OpenCV) soit par machine learning (Tensorflow, PyTorch,…), soit les deux. Les images capturées sont dépendantes du projet sur lequel travaillent les étudiants (p.ex . : supervision de jeux de société, voiture autonome, supervision du concours Eurobot, …)

• Méthodes d'enseignement et d'apprentissage

• Travaux de laboratoires

• Evaluation

• Projets

  Examen Oral

• Langue(s) de l'unité d'enseignement

• Français

• Supports de cours au format papier

• Aucun support déposé pour cette unité d'enseignement

• Autres supports de cours

• Aucun autre support défini