Le laboratoire Imagerie et Vision Artificielle (ImViA) émane du Laboratoire Electronique, Informatique et Image (Le2i), laboratoire de recherche sous tutelle de l’Université de Bourgogne de 1996 à 2018, des Arts et Métiers ParisTech entre 2014 et 2017 et du CNRS de 2001 à 2017.
Le laboratoire ImViA, composé d’une cinquantaine d’enseignants-chercheurs, a pour thématique la Vision Artificielle. Il est organisé autour de trois équipes : CORES, IFTIM et VIBOT.
La complémentarité de ces trois équipes et leur cohérence thématique permettent la création d’une unité de recherche sur des bases scientifiques communes, étayées par quelques marqueurs forts qui ont ponctué leur activité de recherche :
- la labellisation de projets de recherche (ANR, H2020, PHC, FUI, COST) et le rayonnement national et international des recherches
- un taux élevé de publication de qualité
- l’equipex IMAPPI (imagerie médicale)
- les masters Erasmus Mundus en vision pour la robotique (VIBOT) et en imagerie médicale (MaIA)
- la plateforme Vision 2D/2D+/3D de Dijon
- le plateau Robotique du Creusot
Sur le plan géographique, le laboratoire ImViA est localisé sur les sites de Dijon et du Creusot avec la volonté forte d’éviter l’éparpillement géographique d’un même axe de recherche. La structuration en trois équipes qui a été choisie permet d’identifier trois thèmes de recherche alliant spécificité et complémentarité, avec une localisation très majoritaire sur Dijon de deux équipes et sur le Creusot pour la troisième équipe.
Thématiques scientifiques :
Imagerie non conventionnelle, Vision multimodale, Machine learning, Perception et analyse de scènes visuelles, Méthodes pour la modélisation de l’apparence, Perception pour la robotique, Analyse 2D/3D de scènes dynamiques, Localisation de caméras et reconstruction 3D, Adéquation architecture algorithme, Vision temps réel, Systèmes embarqués, Traitement et analyse d’images médicales, imagerie fonctionnelle, Imagerie cardiovasculaire, Oncologie, Imagerie préclinique, TEP-IRM, Imagerie multimodale, Réalité augmentée.
Mots clés :
Vision par Ordinateur, Vision pour la Robotique, Systèmes Temps Réel, Traitement d’Images Médicales, Imagerie Fonctionnelle et Moléculaire.
Plateformes :
- Plateforme de Vision 2D/2D+/3D
- Plateau technique de robotique mobile
- Plateforme d’imagerie pré-clinique
- Plateau technique de biomécanique
Services :
- Recherche Académique et Appliquée
- Recherche Partenariale (académique et industrielle)
- Transfert et Valorisation
- Étude de Faisabilité
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Le laboratoire Imagerie et Vision Artificielle (ImViA) émane du Laboratoire Electronique, Informatique et Image (Le2i), laboratoire de recherche sous tutelle de l’Université de Bourgogne de 1996 à 2018, des Arts et Métiers ParisTech entre 2014 et 2017 et du CNRS de 2001 à 2017.
Le laboratoire ImViA, composé d’une cinquantaine d’enseignants-chercheurs, a pour thématique la Vision Artificielle. Il est organisé autour de trois équipes : CORES, IFTIM et VIBOT.La complémentarité de ces trois équipes et leur cohérence thématique permettent la création d’une unité de recherche sur des bases scientifiques communes, étayées par quelques marqueurs forts qui ont ponctué leur activité de recherche :
- la labellisation de projets de recherche (ANR, H2020, PHC, FUI, COST) et le rayonnement national et international des recherches
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- les masters Erasmus Mundus en vision pour la robotique (VIBOT) et en imagerie médicale (MaIA)
- la plateforme Vision 2D/2D+/3D de Dijon
- le plateau Robotique du Creusot
Sur le plan géographique, le laboratoire ImViA est localisé sur les sites de Dijon et du Creusot avec la volonté forte d’éviter l’éparpillement géographique d’un même axe de recherche. La structuration en trois équipes qui a été choisie permet d’identifier trois thèmes de recherche alliant spécificité et complémentarité, avec une localisation très majoritaire sur Dijon de deux équipes et sur le Creusot pour la troisième équipe.
Thématiques scientifiques :
Imagerie non conventionnelle, Vision multimodale, Machine learning, Perception et analyse de scènes visuelles, Méthodes pour la modélisation de l’apparence, Perception pour la robotique, Analyse 2D/3D de scènes dynamiques, Localisation de caméras et reconstruction 3D, Adéquation architecture algorithme, Vision temps réel, Systèmes embarqués, Traitement et analyse d’images médicales, imagerie fonctionnelle, Imagerie cardiovasculaire, Oncologie, Imagerie préclinique, TEP-IRM, Imagerie multimodale, Réalité augmentée.Mots clés :
Vision par Ordinateur, Vision pour la Robotique, Systèmes Temps Réel, Traitement d’Images Médicales, Imagerie Fonctionnelle et Moléculaire.Plateformes :
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