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22 décembre 2016

Thèse Réseaux profonds pour l'analyse d'activité multi-temporelle en télédétection


Catégorie : Doctorant


Le Département Traitement de l'Information et Modélisation de l'Onéra en collaboration avec le LaboratoireTraitement et Communication de l'Information de Télécom ParisTech proposent une thèse à propos de l'apprentissage profond pour l'analyse d'activité multi-temporelle en télédétection.

Le Département Traitement de l'Information et Modélisation de l'Onéra en collaboration avec le LaboratoireTraitement et Communication de l'Information de Télécom ParisTech proposent une thèse à propos de l'apprentissage profond pour l'analyse d'activité multi-temporelle en télédétection.

L'objectif est la classification sémantique de séries d'images aériennes et satellitaires, multi-source et à des résolutions variées (de la Très Haute Résolution à la résolution des satellites Sentinelle). Pour cela, le doctorant concevra des réseaux de neurones pour caractériser et détecter les changements entre plusieurs images aériennes, et plus généralement analyser l'activité vue du ciel.

Plus d'infos ici : http://sites.onera.fr/formationparlarecherche/theses-dtim, thèse TIS-DTIM-2017-008

Pour candidater, nevoyer curriculum-vitae, lettre de motivation et références à :

bertrand.le_saux@onera.fr, alexandre.boulch@onera.fr, yann.gousseau@telecom-paristech.fr

Cordialement,

Bertrand Le Saux

 

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