Alexis Groshenry

Détection de panaches de méthane dans des images hyperspectrales par des méthodes de traitement d'images (matched-filter, IMAP-DOAS) et suppression des faux-positifs par Deep-Learning sur des critères géométriques.

Amélioration des résultats par recalibration spectrale à partir d'une simulation par modèle de transfert-radiatif et recalage par optimisation non convexe.

J'ai travaillé au cours de mon stage sur un modèle de détection et de classification de zones de texte dans des plans techniques et des photos panoramiques. J'ai été amené à développer des modèles bass sur le Transfer Learning pour résoudre les problématiques de pénuries de données. Finalement, j'ai implémenté des méthodes de Few-Shot Learning afin que le modèle final soit capable de résoudre de nouvelles tâches sur des données inconnues à partir de seulement quelques exemples (<10) données par l'utilisateur.

Analyse des données d'eaux usées arrivant en centrale d'épuration. Construction d'un modèle d'identification des polluants en quantités critiques et prédiction des causes les plus probables de pollution pour accélérer leur recherche et leur neutralisation.