Arnaud Ahouandjinou – Université d’Abomey Calavi du Benin,
Chercheur invité au LISIC (site de St Omer)
Ce séminaire me donnera l’occasion de présenter quelques travaux de recherche que je mène depuis ma thèse effectuée au LISIC et mon intégration à l’Université d’Abomey Calavi au Benin, qui s’inscrivent dans le développement de systèmes de surveillance d’activités humaines (en particulier le domaine médical) et environnementales (plus particulièrement dans le domaine agricole).
Sur le plan méthodologique mes travaux s’attachent à proposer des méthodes d’analyse, d’interprétation de scènes et de segmentation d’images basées sur des outils probabilistes tels que les réseaux bayésiens dynamiques (DBN) ainsi que les modèles de Markov cachés (HMM) reformulés dans le contexte des croyances transférables. Ces modèles permettent d’obtenir une description haut niveau de l’image ou de la scène sous forme d’une classification automatique d’objets d’intérêts, de situations ou de comportements liés aux activités humaines. L’objectif est alors par exemple de reconnaitre un événement d’intérêt dans une image ou une vidéo.
Sur le plan applicatif, j’ai mené des travaux de conception de systèmes de surveillance à base de réseaux de capteurs et d’objets connectés pour la collecte intelligente de données agro-climatiques en vue d’être analysées et interprétées afin de prendre une décision.
Plus récemment, je me suis intéressé à la segmentation hiérarchique d’images pour la détection et la classification du niveau des dégâts causés par la présence de ravageurs (parasites) en milieu agricole en vue d’une détection précoce de ce dernier. A titre de perspective, je présenterai quelques objectifs sur la segmentation d’images multi-spectrales/hyperspectrales que nous envisageons avec le LISIC dans le cadre du projet PestESA, soutenu par l’antenne du Benin de International Institute of Tropical Agriculture (IITA).
