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Projets 2019-2020

2020-03-18T21:03:30Z

Marceau.Decamps:

<<[[Projets 2018-2019]] | [[Projets]] | [[Projets 2020-2021]]>>
=INFO=
==INFO3==

==INFO4==
===Projet Semestre S8===

Enseignants responsables : Olivier Richard, Didier Donsez

* Dates : Lundi après-midi, Mardi après-midi
* Lancement: 20 Janvier 2020 après midi
* Soutenance à mi-parcours: A définir
* Soutenance: A définir

* '''Evaluation à mi-parcours le lundi/mardi ???''': Format: 10min (5min de présentation 3 slides au plus, 5min de discussion). Cette évaluation sera prise en compte dans la note finale.

'''Consignes générales:'''

* '''Vous devez être pro-actifs !!!''': Si des points sont pas ou mals spécifiés, vous le faîtes et vous justifiez vos choix. Pour les problèmes techniques éventuels vous pouvez: creuser la question, contacter l'auteur du code si il y a lieu, écrire un rapport de bug ('''Attention:''' ca se prépare !), soumettre un patch/pull request, contacter l'enseignant ou la personne référente du projet.

* '''Vous devez maintenir une fiche de suivi de projet''': elle doit être mise à jour chaque semaine, elle rassemble les élements essentiels du projet, elle indique les évolutions du projet et présente sa feuille de route. '''Note:''' le nom de la fiche doit être composé du nom du projet et suffixé par info4_2019_2020. '''Cette fiche compte pour la note finale'''

* '''Votre code''' pour doit être hébergé sur le gitlab et à l'URL suivante https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20 , vous utiliserez votre compte UGA.

* Chaque projet doit avoir '''aux moins 2 dépôts git''':
** '''Un pour les documents''' demandés rapport, présentation de pré-soutenante, de soutenance, flyer. '''Il sera appelé documents.'''
** Un ou plusieurs pour le code, les tests, les évaluations, les preuves de concept, la ou les documentations afférentes.

* Les documents public doivent être rédigés en anglais (README, documentation, commentaires de code, nom de variables et de fonctions). Une bonnification sera accordée si le rapport et les transparents sont en anglais (la soutenance sera en francais).

* '''La note obtenue''' tiendra compte du '''nombre et de la qualité des commits''' observé dans '''vos dépots git et la branche master''' (or depot documents). La qualité comprend l'intitulé du commit et son contenu. Les notes pourront être différentiées dans un groupe, il n'est pas acceptable de pas avoir de commit dans le(s) dépôt(s) du projet (or dépôt documents).

* Il est fortement conseillé de suivre un '''développement incrémental''' qui permette d'avoir à tout moment un démonstrateur à présenter, un projet peut être constituer d'une succession de '''démonstrateurs présentables séparément'''.

* Vous devez faire aussi des '''schémas d'architectures générales et/ou spéficiques, des diagrammes de séquence''', et autre documents de spécification si nécessaire. Ces documents vous serviront de base de discussion/brainstorming interne ainsi que dans vos différents documents (rapport, présentations, documentation). Ces schémas sont avant tout conceptuels et techniques.

===Propositions de projets===
* 1. [[ThingSat]] : LoRa in the Space, Didier Donsez avec le [https://www.csug.fr/ CSUG] (S)
* 2. [[LoRaRescueBalloon]], Didier Donsez avec le [https://www.csug.fr/ CSUG] et l'[[Institut polaire Paul Emile Victor]]
* Agriculture connectée en partenariat avec les projets collectifs IESE/MAT
** 3. à [[ASAC/AP|Polytech]] : Nicolas Palix
** 4. à [[ASAC/SJC|St Cassien]] : Nicolas Palix
* 5. [[Dataviz de la qualité de l'air et de la pollution sonore]], Didier Donsez, avec Atmo AURA et [https://github.com/CampusIoT/campusiot.github.io CampusIoT] (M)
* 6. [[Testeur radio LoRaWAN en Ionic pour la plateforme CampusIoT]], Didier Donsez (S&M) (Tech Ionic à confirmer)
* 7. Intégration d'Intel [[Movidius]] ou [[MAix BiT]] à [[RobAIR]], Olivier Richard
* 8. [[Application mobile de secours du PGHM]] : Didier Donsez, Olivier Fabre (PGHM)
* 9. [[Application mobile pour la capture de marmottes]] : Didier Donsez, Franck Delbard
* 10. [[Supports pédagogiques open-source pour l'initiation à l’Internet des Objets pour l’enseignement de SNT (Sciences Numériques et Technologie) au lycée]] : Olivier Richard et Didier Donsez
* 11. [[Géolocalisation indoor avec Bluetooth 5.1 Bluetooth Direction Finding: Angle of Arrival (AoA) and Angle of Departure (AoD)]] : Didier DONSEZ, Franck ROUDET (Orange Labs Meylan)
* DatViz pour l'IoT
** 12. [[Amélioration de greffons Grafana]] : Didier Donsez
** 13. [[Tableau de bord et kit de mesure du confort dans les bâtiments de l'UGA]] : Didier Donsez, Fabien Hornebeck (DG DAPAL), Laurence Deligny (DG DAPAL)
** 14. [[Tableau de bord des capteurs LoRaWAN de la Ville de La Mure]] : Didier Donsez, Virginie Gondrand (Ville de La Mure)
** 15. [[Tableau de bord et kit de mesure du confort dans le bâtiment Moonshot Lab]] : Didier Donsez, Jean-François Knoepfli (MoonshotLab), Joris Brémond (MoonshotLab)
* 16. [[Contributions open source au projet EdCampus]] : Didier Donsez, Gérard Pollier (Disrupt Campus), Anthony Geourjon (Disrupt Campus)
* 17. [[VisuGPX : Application mobile pour ski rando]], Didier Donsez, Ye.Ti (M)
* 18. [[Projet d'Auscultation Partagée]] avec IESE4 et TIS5, Olivier Richard, Didier Donsez, Julie Fontecave-Jallon
* 19. [[FPGA et Deep Learnning]] : Olivier Richard
* 20. [[Source Héritage et NIX]] : Olivier Richard
* 21. [[Proxy Cache HTTPS]] : Olivier Richard
* 22. [[Reverse Proxy pour gestionnaire de taches]] : Olivier Richard
* 23. [[Portail pour gestionnaire de taches]] : Olivier Richard
* 24. [[Paquets NIX pour Polytech]] : Olivier Richard
Non prioritaire
* [[Application mobile de calcul de son empreinte carbone]] : Didier Donsez, Anne Delaballe (Disrupt Campus), XX (Café Collapse)
* [[Serious game multi-joueurs pour tables tactiles en réseau]] : Anne-Laure Finkel, Tim Lepage, Didier Donsez. (S&M)
* [[Benchmark de MCU pour l'IoT]] : Didier Donsez
* [[Connecteur InfluxDB pour Cube.js]] : Didier Donsez
* [[SimCity]] avec [[ThreeJS]]
* [[WhereIsMyCar]] : application mobile pour se souvenir de l'endroit où sa voiture est garée. : Didier Donsez
* [[CannonBall de voitures autonomes 2018]]
* [[Covoiturage Solidaire]], Didier Donsez
* [[Intégration d'OpenAM à la génération de JHipster]] : Didier Donsez
* [[Comptage anonymisé de personnes]] : Didier Donsez et Franck Delbart
* Carte de service étudiant avec [[Eclipse Keyple]] : Didier Donsez
* [[Tableau de bord et kit de mesure du confort dans les bâtiments du CROUS]] : Didier Donsez (SOUS RESERVE)

==== Affectation ====
{|class="wikitable alternance"
|+ Affectation des projets INFO4 2019-2020
|-
|
!scope="col"| Sujet
!scope="col"| Etudiants
!scope="col"| Enseignant(s)
!scope="col"| Fiche de suivi
!scope="col"| Documents
|-
!scope="row"| 3
| [[ASAC/AP|Agriculture connectée Polytech]]
| VERNET MAXIME, SAJIDE IDRISS
| PALIX Nicolas
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/3/docs/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 4
| [[ASAC/ACJC|Agriculture connectée St Cassien]]
| LABBE NICOLAS,RUZAFA REMY
| PALIX Nicolas
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/4/docs/blob/master/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 6
| [[Testeur radio LoRaWAN en Ionic pour la plateforme CampusIoT]]
| CROCIATI MORGAN,GRAUGNARD TOM
| Didier Donsez
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/6/docs/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 7
| [[Intégration d'Intel Movidius ou MAix BiT à RobAIR]]
| PALOMO REMY, BOLEAT BAPTISTE
| Olivier Richard
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/7/docs/blob/master/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 8
| [[Application mobile de secours du PGHM]]
| CHATON ALEXANDRA,FRION THOMAS
| Didier DONSEZ
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/8/docs/blob/master/fiche_suivi.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 9
| [[ Application mobile pour la capture de marmottes ]]
| EL JRAIDI RIM, NELSON WILLIAM
| Didier DONSEZ, Franck DELBARD
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/9/docs/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 10
| [[Supports pédagogiques open-source pour l'initiation à l’Internet des Objets pour l’enseignement de SNT (Sciences Numériques et Technologie) au lycée]]
| CHAIX MANON,NGUENA ZEMAO GLORIA
| Olivier Richard et Didier Donsez
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/10/docs/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 11
| [[Géolocalisation indoor avec Bluetooth 5.1 Bluetooth Direction Finding: Angle of Arrival (AoA) and Angle of Departure (AoD)]]
| ARTAUD Adrien,FOUGERE SEBASTIAN
| Didier DONSEZ, Franck ROUDET
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/11/docs/-/blob/master/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/11/docs/-/blob/master/Soutenace%20proj.pdf Présentation de mi-parcours]
|-
!scope="row"| 12
| [[Amélioration de greffons Grafana]]
| MURPHY MICA,VELUT CLAIRE
| Didier DONSEZ
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/12/docs/-/blob/master/Am%C3%A9lioration_plugin_Grafana_info4_2019_2020.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:Presentation-mi-parcours amelioration-greffons-grafana-2019-20.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 13
| [[Tableau de bord et kit de mesure du confort dans les bâtiments de l'UGA]]
| HO NHAT QUANG,MANISSADJIAN GABRIEL
| Didier Donsez
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/13/docs/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 14
| [[Tableau de bord des capteurs LoRaWAN de la Ville de La Mure]]
| BILOUNGA-BI-NDONG ALECK,LOMBARD MYRIAM
| Didier DONSEZ
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/14/docs/blob/master/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 15
| [[Tableau de bord et kit de mesure du confort dans le bâtiment Moonshot Lab]]
| GUIVARCH ALAN, PAREILLEUX KILLIAN
| Didier Donsez
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/15/docs/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 16
| [[Contribution au logiciel EDCampus]]
| BEAUGRAND ELISA,DE GAUDENZI LOUIS
| Didier Donsez, Anthony Geourjon
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/16/docs/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 17
| [[VisuGPX : Application mobile pour ski rando]]
| ZERAMDINI OTBA, EL MUFTI ALI, DELBOS ROBIN
| Didier Donsez
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/17/docs/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 19
| [[FPGA et Deep Learnning]]
| COURTHIAL SAMUEL, LUIS FILIPE VELASCO DA SILVA
| Olivier Richard
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/19/docs/blob/master/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/19/docs/-/blob/master/Presentation%20de%20mi-parcours.pdf Presentation de mi-parcours]
|-
!scope="row"| 20
| [[Source Héritage et NIX]]
| PASDELOUP ROMAIN,SALMON ALEXANDRE
| Olivier Richard
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/20/docs/blob/master/CHANGELOG.md Fiche]
| Rapport final - Presentation finale FR - Final Presentation EN - Flyer - [[Media:Fetch-Swh.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 21
| [[Proxy Cache HTTPS]]
| AUDIN RAPHAEL,RIVAL GAETAN
| Olivier Richard
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/21/docs/blob/master/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:Présentation Orale Proxy Cache HTTPS.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|- [[Media: xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 22
| [[Reverse Proxy pour gestionnaire de taches]]
| GUYOT SACHA,EL AJI HOUDA,ASSI DIMA
| TODO
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/22/docs/blob/master/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 23
| [[Portail_pour_gestionnaire_de_taches|Portail pour gestionnaire de tâches]]
| ROLLIN ALEXIS,SAGET ANTOINE
| Olivier Richard
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/23/docs/blob/master/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
|}

==INFO5==
===Projet IoT S9===
Enseignants responsables : Bernard Tourancheau

Calendrier: ??? Septembre à ??? Décembre 2019.

===Projet Semestre S10===

Enseignants responsables : [[user:Donsez | Didier Donsez]]

Calendrier: 28/01 (13H30) à Fin Mars 2020.

Séances de Management de projets innovants: 29/01, 06/02, 13/02, 17/02, 18/03.

Réunion de présentation : 28/01 (13H30) . Faire couler le café.

Démarrage : 28/01 (13H30) . Faire couler le café.

Soutenance à mi-parcours : Début Mars, 9H00-11H30 (15 minutes par équipe).

Soutenance (puis Pot de la fin) : A définir : Semaine 16-20 Mars (probablement Jeudi ou Vendredi).

14/02: [https://wiki.eclipse.org/Eclipse_IoT_Day_Grenoble_2020 Eclipse IoT Day Grenoble]

====Propositions de projets S10====
* [[Contributions à Software Heritage]] : : Didier Donsez, Roberto Di Cosmo
* [[Contribution au projet open-souce ChirpStack]] (aka LoRaServer) : Didier Donsez
* [[Contributions open-source au projet JHipster]] : Didier Donsez
* [[Ecrire en gestes]] : Olivier Richard
* [[Kine 2.0]] (suite de [[Rééducation Kiné connecté]] 2019): Sylvain Toru
* [[Contributions open source au projet EdCampus]] : Gérard Pollier (Disrupt Campus), Anthony Geourjon (Disrupt Campus)
* [[Contributions open source au projet SmartRecruiting]] : Gérard Pollier (Disrupt Campus), Anthony Geourjon (Disrupt Campus)
* [[Secours Montagne avec LoRa]] : Bernard Tourancheau avec le PGHM Isère
* [[Monnaies locales et blockchains]] avec Hyperledger, Didier Donsez, XXX (Cairn Grenoble). A CONFIRMER.
* [[IoTChain]] : Didier Donsez
* [[Projet STAPS]] : Didier Donsez

Reporté
* [[Analyse du pédalage cycliste sur home trainer via vidéo]] (Anthony Geourjon) en relation avec STAPS et TIS
* Projet IA/Edge: Databox : Olivier Richard

==== Affectations S10====
{|class="wikitable alternance"
|+ Affectation des projets INFO5 2019-2020
|-
|
!scope="col"| Sujet
!scope="col"| Etudiants
!scope="col"| Enseignant(s)
!scope="col"| Fiche de suivi
!scope="col"| Documents
|-

!scope="row"| 1
| [[Projet STAPS : Location de matériel sportif]]
| ANCRENAZ Ariane, SAUTON Tanguy, SIBUE Quentin, VINCENT Mathieu (CP)
| Didier Donsez
| [https://gitlab.com/projet_info5/docs/blob/master/suivi.md Fiche de suivi]
| [https://gitlab.com/projet_info5/docs/-/blob/master/report.md Rapport final] - [https://gitlab.com/projet_info5/docs/-/blob/master/technical-doc.md Rapport technique] - [https://docs.google.com/presentation/d/1XwvzTEflLjh5dl1qmWUroGbLI0u6ZcVMdVR7Nj3m_DQ/edit?usp=sharing Présentation intermédiaire] - [https://slides.com/hughnatt/presentation-projet-staps/fullscreen Présentation Finale] - [https://gitlab.com/projet_info5 GitLab]
|-
!scope="row"| 2
| [[Contributions à Software Heritage]]
| Nathan Dalaine, Joachim Fontfreyde (CP), Léni Gauffier, Yann Gautier
| Didier Donsez, Roberto Di Cosmo
| [https://air.imag.fr/index.php/Softwareheritage-2020 Fiche de suivi]
| [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport.md Rapport final] - [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport-technique.md Rapport technique] - [https://air.imag.fr/images/e/e7/Diapo_Mi-Projet.pdf Présentation intermédiaire] - [https://gitlab.com/TODO/presentation/finale.md Présentation Finale] - [https://forge.softwareheritage.org/ Forge SH]
|-
!scope="row"| 3
| [https://air.imag.fr/index.php/UGAChain-2020 Blockchain (UGAChain)]
| REYGROBELLET Lucas (CP), BRES Maxence, BETEND Baptiste, DUMENIL Antoine
| 💪🏼💣 Didier DONSEZ 🔥❤️
| [https://air.imag.fr/index.php/UGAChain-2020 Fiche de suivi]
| [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport.md Rapport final] - [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport-technique.md Rapport technique] - [https://air.imag.fr/images/7/78/Blockchain_-_Soutenance_interm%C3%A9diaire.pdf Présentation intermédiaire] - [https://gitlab.com/TODO/presentation/finale.md Présentation Finale] - [https://gitlab.com/blockchain-ricm GitLab]
|-
!scope="row"| 4
| [[Contributions open-source au projet JHipster]]
| SALA Ergi, ARNOUX Thibaut, SOLVERY Tom, LORDEY Maxime, CHASSEGUET Corentin, LATTARD Alexis(CP)
| Didier DONSEZ
| [https://github.com/contribution-jhipster-uga/docs/blob/master/fiche_suivie.md Fiche de suivi]
| [https://github.com/contribution-jhipster-uga/rapport.md Rapport final] - [https://gitlab.com/https://github.com/contribution-jhipster-uga/rapport-technique.md Rapport technique] - [[Media:Contribution_jhipster_soutenance_intermediaire.pdf | Présentation intermédiaire]] - [https://github.com/contribution-jhipster-uga/presentation/finale.md Présentation Finale] - [https://github.com/contribution-jhipster-uga Dépôts Github]
|-
!scope="row"| 5
| [[Contribution ChirpStack]]
| RAKOTOARIMALALA Mandresy, MASTOURA Iheb, ZHENG Jian, Hoel Jalmin, DUMAX VORZET Mathieu
| Didier DONSEZ
| [https://air.imag.fr/index.php/Contribution_ChirpStack Fiche de suivi]
| [https://github.com/campus-iot/docs/rapport.md Rapport final] - [https://github.com/campus-iot/docs/rapport-technique.md Rapport technique] - [https://github.com/campus-iot/presentation/finale.md Présentation Finale] - [https://docs.google.com/presentation/d/1jki9UUmdc6g9Ql5Qc31wcFGkKlHdqY66hVSvVdGPKt0/edit?usp=sharing Présentatation intermédiaire]
|-
!scope="row"| 6
| [[Secours Montagne avec LoRa]]
| WYKLAND Damien(SM), BADAT Leya, CUAU Victor, MASSON Jeremy, ZARCOS Paul
| Bernard Tourancheau
| [[PROJET-INFO5 1920 Secours Montagne avec LoRa | Fiche de suivi]]
| [https://air.imag.fr/images/5/5b/SecoursMontagneLoRa1920_RapportTomePrincipal.pdf Rapport - Tome principal] - [https://air.imag.fr/images/a/aa/SecoursMontagneLoRa1920_RapportAnnexes.pdf Rapport - Annexes] - [https://air.imag.fr/images/2/29/SecoursMontagneLoRa1920_RapportMPI.pdf Rapport MPI] - [https://air.imag.fr/images/4/4f/SecoursMontagneLoRa_Soutenance_mi-parcours.pdf Présentation intermédiaire] - [https://air.imag.fr/images/8/8f/SecoursMontagneLoRa1920_SoutenanceFinale.pdf Présentation finale] - [https://air.imag.fr/images/2/23/SecoursMontagneLoRa1920_Demo.pdf Démonstration] - [https://gitlab.com/info5_2020_secoursenmontagne GitLab]
|-
!scope="row"| 7
| [[Contributions open source au projet EdCampus]]
| RIVOIRE Antoine, VINCENT Maxence, BONASPETTI Giulia, DECAMPS Marceau
| Anthony GEOURJON - Gérard POLLIER
| [https://gitlab.com/TODO/docs/suivi.md Fiche de suivi]
| [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport.md Rapport final] - [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport-technique.md Rapport technique] - [[Media:Soutenance_intermediaire_Edcampus.pdf | Présentation intermédiaire]] - [https://gitlab.com/TODO/presentation/finale.md Présentation Finale] - [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/edcampus GitLab]
|-
!scope="row"| 8
| [[Contributions open source au projet SmartRecruiting]]
| LANDI Estelle, REYMOND Estelle, Schanen Loic, VARENNE Rémi
| Anthony GEOURJON - Gérard POLLIER
| [https://gitlab.com/TODO/docs/suivi.md Fiche de suivi]
| [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport.md Rapport final] - [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport-technique.md Rapport technique] - [[Media:Presentation_mi-projet_smartrecruiting.pdf|Presentation intermédiaire]] - [https://gitlab.com/TODO/presentation/finale.md Présentation Finale] - [https://gitlab.com/TODO GitLab]
|-
!scope="row"| 9
| [[Projet Guc Voile App]]
| SOUCHON Loïc, THOMAS Antoine, TRESTOUR Grégory, VANDAL Jade
| Anthony GEOURJON
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/gucvoile/guc-voile-documentation/-/wikis/Fiche-de-suivi Fiche de suivi]
| [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport.md Rapport final] - [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport-technique.md Rapport technique] - [[Media:Soutenance_Intermediaire_GucVoile.pdf|Presentation intermédiaire]] - [https://gitlab.com/TODO/presentation/finale.md Présentation Finale] - [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/gucvoile GitLab] - [[Media:demo_application_gucvoile.pdf|Démonstration Application]] - [[Media:demo_logiciel_guc-voile.pdf|Démonstration Logiciel]]
|-
!scope="row"| 10
| [[Projet Kine 2.0]]
| BARDOU Eva, DEVOS Xavier, HOUBRON Adrian, JAN Léo, PELISSON Antoine
| Sylvain TORU
| [https://air.imag.fr/index.php/Projet_Kine_2.0#Fiche_de_suivi Fiche de suivi]
| [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport.md Rapport final] - [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport-technique.md Rapport technique] - [[Media:Projet_Kiné2.0_-_Soutenance_de_mi-parcours_03_03_20.pdf|Presentation intermédiaire]] - [https://gitlab.com/TODO/presentation/finale.md Présentation Finale] - [https://gitlab.com/Eva_B/reeducation_kine_connecte GitLab]
|-
!scope="row"| 11
| [[Projet Ecrire en geste]]
| CHABRE Manon, COSCIA Daniel, DENIS Guillaume, DE ARAUJO Bastien et ALACALI Kadir Uraz
| Olivier RICHARD
| [https://github.com/WriteInGesturesProject/docs/ Fiche de suivi]
| [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport.md Rapport final] - [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport-technique.md Rapport technique] - [https://github.com/WriteInGesturesProject/docs/blob/master/Pr%C3%A9sentation%20mi%20parcours%20(1).pdf Présentation Intermédiaire] - [https://gitlab.com/TODO/presentation/finale.md Présentation Finale] - [https://gitlab.com/TODO GitLab]

|}

====Instructions pour l'évaluation du projet S10====
La soutenance de projet prévue les 19-20 Mars, est remplacée par:
* soit un screenscast de la présentation (20-25 minutes) et un screencast de la démonstration (10 minutes),
* soit le jeu de transparents de la présentation avec le discours dans les notes de présentation et un screencast de la démonstration (10 minutes).

* La présentation est constituée des chapitres suivants:
** Rappel du sujet/besoin et cahier des charges
** Technologies employées
** Architecture techniques
** Réalisations techniques
** Gestion de projet (méthode, planning prévisionnel et effectif, gestion des risques, rôles des membres ...)
** Outils (collaboration, CD/CI ...)
** Métriques logiciels : lignes de code, langages, performance, temps ingénieur (d'après vos journaux), la répartition des lignes de code et des commits en pourcentage entre les membres du projet ...)
** Conclusion (Retour d'expérience)
** Transparent expliquant la démonstration

* L'ensemble des documents doit être accessible depuis le tableau ci-dessus et dans chaque fiche de suivi.
* Le screencast sera rendu disponible via un partage caché (wetransfer, google drive …) dont le lien sera ajouté dans le devoir idoine sur Moodle et également envoyé par mail à votre tuteur.

* Le rapport final contient les mêmes chapitres que la présentation ainsi qu'un glossaire et une bibliographie. Le rapport ne doit pas dépasser 15 pages (schémas et figures compris). Vous pourrez référencer les autres documents que vous avez produits au cours du projet (spécifications détaillées, algorithmes, conception d'écrans ...).

* Le rapport final est au format Markdown et doit être placé dans un des dépôts Git de votre groupe/organisation.

* NB: le rapport technique listé dans la colonne Documents contient tout ce qui ne tient pas dans les 15 pages du rapport final : cahier des charges, diagrammes UML, enquêtes utilisateurs design UI, API, technologies employées (détail), plan de tests, term of services, conformance RPGD, audits/diagnostiques sécurité, MTBR, rapport de vulnérabilité, plan de charge, rapports de charge, manuel d'installation … : ça dépend un peu de la nature de votre projet.

* '''TOUT Le matériel emprunté au fablab devra être rapporté et restitué au fablab dans un sac cabas une fois l'épisode Covid-19 passé.'''

* '''Les documents demandés doivent être disponibles le Vendredi 27 Mars 2020 (fin d'après midi).'''

= Projets collectifs MAT/IESE =

== Années 3 et 4 ==

=[[Projets M2PGI Services Machine-to-Machine et Internet-of-Things]]=
==[[PM2M/2019/TP|PM2M]]==

Projets 2019-2020

2020-03-18T21:01:57Z

Marceau.Decamps:

<<[[Projets 2018-2019]] | [[Projets]] | [[Projets 2020-2021]]>>
=INFO=
==INFO3==

==INFO4==
===Projet Semestre S8===

Enseignants responsables : Olivier Richard, Didier Donsez

* Dates : Lundi après-midi, Mardi après-midi
* Lancement: 20 Janvier 2020 après midi
* Soutenance à mi-parcours: A définir
* Soutenance: A définir

* '''Evaluation à mi-parcours le lundi/mardi ???''': Format: 10min (5min de présentation 3 slides au plus, 5min de discussion). Cette évaluation sera prise en compte dans la note finale.

'''Consignes générales:'''

* '''Vous devez être pro-actifs !!!''': Si des points sont pas ou mals spécifiés, vous le faîtes et vous justifiez vos choix. Pour les problèmes techniques éventuels vous pouvez: creuser la question, contacter l'auteur du code si il y a lieu, écrire un rapport de bug ('''Attention:''' ca se prépare !), soumettre un patch/pull request, contacter l'enseignant ou la personne référente du projet.

* '''Vous devez maintenir une fiche de suivi de projet''': elle doit être mise à jour chaque semaine, elle rassemble les élements essentiels du projet, elle indique les évolutions du projet et présente sa feuille de route. '''Note:''' le nom de la fiche doit être composé du nom du projet et suffixé par info4_2019_2020. '''Cette fiche compte pour la note finale'''

* '''Votre code''' pour doit être hébergé sur le gitlab et à l'URL suivante https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20 , vous utiliserez votre compte UGA.

* Chaque projet doit avoir '''aux moins 2 dépôts git''':
** '''Un pour les documents''' demandés rapport, présentation de pré-soutenante, de soutenance, flyer. '''Il sera appelé documents.'''
** Un ou plusieurs pour le code, les tests, les évaluations, les preuves de concept, la ou les documentations afférentes.

* Les documents public doivent être rédigés en anglais (README, documentation, commentaires de code, nom de variables et de fonctions). Une bonnification sera accordée si le rapport et les transparents sont en anglais (la soutenance sera en francais).

* '''La note obtenue''' tiendra compte du '''nombre et de la qualité des commits''' observé dans '''vos dépots git et la branche master''' (or depot documents). La qualité comprend l'intitulé du commit et son contenu. Les notes pourront être différentiées dans un groupe, il n'est pas acceptable de pas avoir de commit dans le(s) dépôt(s) du projet (or dépôt documents).

* Il est fortement conseillé de suivre un '''développement incrémental''' qui permette d'avoir à tout moment un démonstrateur à présenter, un projet peut être constituer d'une succession de '''démonstrateurs présentables séparément'''.

* Vous devez faire aussi des '''schémas d'architectures générales et/ou spéficiques, des diagrammes de séquence''', et autre documents de spécification si nécessaire. Ces documents vous serviront de base de discussion/brainstorming interne ainsi que dans vos différents documents (rapport, présentations, documentation). Ces schémas sont avant tout conceptuels et techniques.

===Propositions de projets===
* 1. [[ThingSat]] : LoRa in the Space, Didier Donsez avec le [https://www.csug.fr/ CSUG] (S)
* 2. [[LoRaRescueBalloon]], Didier Donsez avec le [https://www.csug.fr/ CSUG] et l'[[Institut polaire Paul Emile Victor]]
* Agriculture connectée en partenariat avec les projets collectifs IESE/MAT
** 3. à [[ASAC/AP|Polytech]] : Nicolas Palix
** 4. à [[ASAC/SJC|St Cassien]] : Nicolas Palix
* 5. [[Dataviz de la qualité de l'air et de la pollution sonore]], Didier Donsez, avec Atmo AURA et [https://github.com/CampusIoT/campusiot.github.io CampusIoT] (M)
* 6. [[Testeur radio LoRaWAN en Ionic pour la plateforme CampusIoT]], Didier Donsez (S&M) (Tech Ionic à confirmer)
* 7. Intégration d'Intel [[Movidius]] ou [[MAix BiT]] à [[RobAIR]], Olivier Richard
* 8. [[Application mobile de secours du PGHM]] : Didier Donsez, Olivier Fabre (PGHM)
* 9. [[Application mobile pour la capture de marmottes]] : Didier Donsez, Franck Delbard
* 10. [[Supports pédagogiques open-source pour l'initiation à l’Internet des Objets pour l’enseignement de SNT (Sciences Numériques et Technologie) au lycée]] : Olivier Richard et Didier Donsez
* 11. [[Géolocalisation indoor avec Bluetooth 5.1 Bluetooth Direction Finding: Angle of Arrival (AoA) and Angle of Departure (AoD)]] : Didier DONSEZ, Franck ROUDET (Orange Labs Meylan)
* DatViz pour l'IoT
** 12. [[Amélioration de greffons Grafana]] : Didier Donsez
** 13. [[Tableau de bord et kit de mesure du confort dans les bâtiments de l'UGA]] : Didier Donsez, Fabien Hornebeck (DG DAPAL), Laurence Deligny (DG DAPAL)
** 14. [[Tableau de bord des capteurs LoRaWAN de la Ville de La Mure]] : Didier Donsez, Virginie Gondrand (Ville de La Mure)
** 15. [[Tableau de bord et kit de mesure du confort dans le bâtiment Moonshot Lab]] : Didier Donsez, Jean-François Knoepfli (MoonshotLab), Joris Brémond (MoonshotLab)
* 16. [[Contributions open source au projet EdCampus]] : Didier Donsez, Gérard Pollier (Disrupt Campus), Anthony Geourjon (Disrupt Campus)
* 17. [[VisuGPX : Application mobile pour ski rando]], Didier Donsez, Ye.Ti (M)
* 18. [[Projet d'Auscultation Partagée]] avec IESE4 et TIS5, Olivier Richard, Didier Donsez, Julie Fontecave-Jallon
* 19. [[FPGA et Deep Learnning]] : Olivier Richard
* 20. [[Source Héritage et NIX]] : Olivier Richard
* 21. [[Proxy Cache HTTPS]] : Olivier Richard
* 22. [[Reverse Proxy pour gestionnaire de taches]] : Olivier Richard
* 23. [[Portail pour gestionnaire de taches]] : Olivier Richard
* 24. [[Paquets NIX pour Polytech]] : Olivier Richard
Non prioritaire
* [[Application mobile de calcul de son empreinte carbone]] : Didier Donsez, Anne Delaballe (Disrupt Campus), XX (Café Collapse)
* [[Serious game multi-joueurs pour tables tactiles en réseau]] : Anne-Laure Finkel, Tim Lepage, Didier Donsez. (S&M)
* [[Benchmark de MCU pour l'IoT]] : Didier Donsez
* [[Connecteur InfluxDB pour Cube.js]] : Didier Donsez
* [[SimCity]] avec [[ThreeJS]]
* [[WhereIsMyCar]] : application mobile pour se souvenir de l'endroit où sa voiture est garée. : Didier Donsez
* [[CannonBall de voitures autonomes 2018]]
* [[Covoiturage Solidaire]], Didier Donsez
* [[Intégration d'OpenAM à la génération de JHipster]] : Didier Donsez
* [[Comptage anonymisé de personnes]] : Didier Donsez et Franck Delbart
* Carte de service étudiant avec [[Eclipse Keyple]] : Didier Donsez
* [[Tableau de bord et kit de mesure du confort dans les bâtiments du CROUS]] : Didier Donsez (SOUS RESERVE)

==== Affectation ====
{|class="wikitable alternance"
|+ Affectation des projets INFO4 2019-2020
|-
|
!scope="col"| Sujet
!scope="col"| Etudiants
!scope="col"| Enseignant(s)
!scope="col"| Fiche de suivi
!scope="col"| Documents
|-
!scope="row"| 3
| [[ASAC/AP|Agriculture connectée Polytech]]
| VERNET MAXIME, SAJIDE IDRISS
| PALIX Nicolas
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/3/docs/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 4
| [[ASAC/ACJC|Agriculture connectée St Cassien]]
| LABBE NICOLAS,RUZAFA REMY
| PALIX Nicolas
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/4/docs/blob/master/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 6
| [[Testeur radio LoRaWAN en Ionic pour la plateforme CampusIoT]]
| CROCIATI MORGAN,GRAUGNARD TOM
| Didier Donsez
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/6/docs/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 7
| [[Intégration d'Intel Movidius ou MAix BiT à RobAIR]]
| PALOMO REMY, BOLEAT BAPTISTE
| Olivier Richard
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/7/docs/blob/master/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 8
| [[Application mobile de secours du PGHM]]
| CHATON ALEXANDRA,FRION THOMAS
| Didier DONSEZ
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/8/docs/blob/master/fiche_suivi.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 9
| [[ Application mobile pour la capture de marmottes ]]
| EL JRAIDI RIM, NELSON WILLIAM
| Didier DONSEZ, Franck DELBARD
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/9/docs/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 10
| [[Supports pédagogiques open-source pour l'initiation à l’Internet des Objets pour l’enseignement de SNT (Sciences Numériques et Technologie) au lycée]]
| CHAIX MANON,NGUENA ZEMAO GLORIA
| Olivier Richard et Didier Donsez
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/10/docs/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 11
| [[Géolocalisation indoor avec Bluetooth 5.1 Bluetooth Direction Finding: Angle of Arrival (AoA) and Angle of Departure (AoD)]]
| ARTAUD Adrien,FOUGERE SEBASTIAN
| Didier DONSEZ, Franck ROUDET
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/11/docs/-/blob/master/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/11/docs/-/blob/master/Soutenace%20proj.pdf Présentation de mi-parcours]
|-
!scope="row"| 12
| [[Amélioration de greffons Grafana]]
| MURPHY MICA,VELUT CLAIRE
| Didier DONSEZ
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/12/docs/-/blob/master/Am%C3%A9lioration_plugin_Grafana_info4_2019_2020.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:Presentation-mi-parcours amelioration-greffons-grafana-2019-20.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 13
| [[Tableau de bord et kit de mesure du confort dans les bâtiments de l'UGA]]
| HO NHAT QUANG,MANISSADJIAN GABRIEL
| Didier Donsez
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/13/docs/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 14
| [[Tableau de bord des capteurs LoRaWAN de la Ville de La Mure]]
| BILOUNGA-BI-NDONG ALECK,LOMBARD MYRIAM
| Didier DONSEZ
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/14/docs/blob/master/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 15
| [[Tableau de bord et kit de mesure du confort dans le bâtiment Moonshot Lab]]
| GUIVARCH ALAN, PAREILLEUX KILLIAN
| Didier Donsez
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/15/docs/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 16
| [[Contribution au logiciel EDCampus]]
| BEAUGRAND ELISA,DE GAUDENZI LOUIS
| Didier Donsez, Anthony Geourjon
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/16/docs/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 17
| [[VisuGPX : Application mobile pour ski rando]]
| ZERAMDINI OTBA, EL MUFTI ALI, DELBOS ROBIN
| Didier Donsez
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/17/docs/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 19
| [[FPGA et Deep Learnning]]
| COURTHIAL SAMUEL, LUIS FILIPE VELASCO DA SILVA
| Olivier Richard
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/19/docs/blob/master/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/19/docs/-/blob/master/Presentation%20de%20mi-parcours.pdf Presentation de mi-parcours]
|-
!scope="row"| 20
| [[Source Héritage et NIX]]
| PASDELOUP ROMAIN,SALMON ALEXANDRE
| Olivier Richard
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/20/docs/blob/master/CHANGELOG.md Fiche]
| Rapport final - Presentation finale FR - Final Presentation EN - Flyer - [[Media:Fetch-Swh.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 21
| [[Proxy Cache HTTPS]]
| AUDIN RAPHAEL,RIVAL GAETAN
| Olivier Richard
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/21/docs/blob/master/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:Présentation Orale Proxy Cache HTTPS.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|- [[Media: xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 22
| [[Reverse Proxy pour gestionnaire de taches]]
| GUYOT SACHA,EL AJI HOUDA,ASSI DIMA
| TODO
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/22/docs/blob/master/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 23
| [[Portail_pour_gestionnaire_de_taches|Portail pour gestionnaire de tâches]]
| ROLLIN ALEXIS,SAGET ANTOINE
| Olivier Richard
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/23/docs/blob/master/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
|}

==INFO5==
===Projet IoT S9===
Enseignants responsables : Bernard Tourancheau

Calendrier: ??? Septembre à ??? Décembre 2019.

===Projet Semestre S10===

Enseignants responsables : [[user:Donsez | Didier Donsez]]

Calendrier: 28/01 (13H30) à Fin Mars 2020.

Séances de Management de projets innovants: 29/01, 06/02, 13/02, 17/02, 18/03.

Réunion de présentation : 28/01 (13H30) . Faire couler le café.

Démarrage : 28/01 (13H30) . Faire couler le café.

Soutenance à mi-parcours : Début Mars, 9H00-11H30 (15 minutes par équipe).

Soutenance (puis Pot de la fin) : A définir : Semaine 16-20 Mars (probablement Jeudi ou Vendredi).

14/02: [https://wiki.eclipse.org/Eclipse_IoT_Day_Grenoble_2020 Eclipse IoT Day Grenoble]

====Propositions de projets S10====
* [[Contributions à Software Heritage]] : : Didier Donsez, Roberto Di Cosmo
* [[Contribution au projet open-souce ChirpStack]] (aka LoRaServer) : Didier Donsez
* [[Contributions open-source au projet JHipster]] : Didier Donsez
* [[Ecrire en gestes]] : Olivier Richard
* [[Kine 2.0]] (suite de [[Rééducation Kiné connecté]] 2019): Sylvain Toru
* [[Contributions open source au projet EdCampus]] : Gérard Pollier (Disrupt Campus), Anthony Geourjon (Disrupt Campus)
* [[Contributions open source au projet SmartRecruiting]] : Gérard Pollier (Disrupt Campus), Anthony Geourjon (Disrupt Campus)
* [[Secours Montagne avec LoRa]] : Bernard Tourancheau avec le PGHM Isère
* [[Monnaies locales et blockchains]] avec Hyperledger, Didier Donsez, XXX (Cairn Grenoble). A CONFIRMER.
* [[IoTChain]] : Didier Donsez
* [[Projet STAPS]] : Didier Donsez

Reporté
* [[Analyse du pédalage cycliste sur home trainer via vidéo]] (Anthony Geourjon) en relation avec STAPS et TIS
* Projet IA/Edge: Databox : Olivier Richard

==== Affectations S10====
{|class="wikitable alternance"
|+ Affectation des projets INFO5 2019-2020
|-
|
!scope="col"| Sujet
!scope="col"| Etudiants
!scope="col"| Enseignant(s)
!scope="col"| Fiche de suivi
!scope="col"| Documents
|-

!scope="row"| 1
| [[Projet STAPS : Location de matériel sportif]]
| ANCRENAZ Ariane, SAUTON Tanguy, SIBUE Quentin, VINCENT Mathieu (CP)
| Didier Donsez
| [https://gitlab.com/projet_info5/docs/blob/master/suivi.md Fiche de suivi]
| [https://gitlab.com/projet_info5/docs/-/blob/master/report.md Rapport final] - [https://gitlab.com/projet_info5/docs/-/blob/master/technical-doc.md Rapport technique] - [https://docs.google.com/presentation/d/1XwvzTEflLjh5dl1qmWUroGbLI0u6ZcVMdVR7Nj3m_DQ/edit?usp=sharing Présentation intermédiaire] - [https://slides.com/hughnatt/presentation-projet-staps/fullscreen Présentation Finale] - [https://gitlab.com/projet_info5 GitLab]
|-
!scope="row"| 2
| [[Contributions à Software Heritage]]
| Nathan Dalaine, Joachim Fontfreyde (CP), Léni Gauffier, Yann Gautier
| Didier Donsez, Roberto Di Cosmo
| [https://air.imag.fr/index.php/Softwareheritage-2020 Fiche de suivi]
| [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport.md Rapport final] - [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport-technique.md Rapport technique] - [https://air.imag.fr/images/e/e7/Diapo_Mi-Projet.pdf Présentation intermédiaire] - [https://gitlab.com/TODO/presentation/finale.md Présentation Finale] - [https://forge.softwareheritage.org/ Forge SH]
|-
!scope="row"| 3
| [https://air.imag.fr/index.php/UGAChain-2020 Blockchain (UGAChain)]
| REYGROBELLET Lucas (CP), BRES Maxence, BETEND Baptiste, DUMENIL Antoine
| 💪🏼💣 Didier DONSEZ 🔥❤️
| [https://air.imag.fr/index.php/UGAChain-2020 Fiche de suivi]
| [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport.md Rapport final] - [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport-technique.md Rapport technique] - [https://air.imag.fr/images/7/78/Blockchain_-_Soutenance_interm%C3%A9diaire.pdf Présentation intermédiaire] - [https://gitlab.com/TODO/presentation/finale.md Présentation Finale] - [https://gitlab.com/blockchain-ricm GitLab]
|-
!scope="row"| 4
| [[Contributions open-source au projet JHipster]]
| SALA Ergi, ARNOUX Thibaut, SOLVERY Tom, LORDEY Maxime, CHASSEGUET Corentin, LATTARD Alexis(CP)
| Didier DONSEZ
| [https://github.com/contribution-jhipster-uga/docs/blob/master/fiche_suivie.md Fiche de suivi]
| [https://github.com/contribution-jhipster-uga/rapport.md Rapport final] - [https://gitlab.com/https://github.com/contribution-jhipster-uga/rapport-technique.md Rapport technique] - [[Media:Contribution_jhipster_soutenance_intermediaire.pdf | Présentation intermédiaire]] - [https://github.com/contribution-jhipster-uga/presentation/finale.md Présentation Finale] - [https://github.com/contribution-jhipster-uga Dépôts Github]
|-
!scope="row"| 5
| [[Contribution ChirpStack]]
| RAKOTOARIMALALA Mandresy, MASTOURA Iheb, ZHENG Jian, Hoel Jalmin, DUMAX VORZET Mathieu
| Didier DONSEZ
| [https://air.imag.fr/index.php/Contribution_ChirpStack Fiche de suivi]
| [https://github.com/campus-iot/docs/rapport.md Rapport final] - [https://github.com/campus-iot/docs/rapport-technique.md Rapport technique] - [https://github.com/campus-iot/presentation/finale.md Présentation Finale] - [https://docs.google.com/presentation/d/1jki9UUmdc6g9Ql5Qc31wcFGkKlHdqY66hVSvVdGPKt0/edit?usp=sharing Présentatation intermédiaire]
|-
!scope="row"| 6
| [[Secours Montagne avec LoRa]]
| WYKLAND Damien(SM), BADAT Leya, CUAU Victor, MASSON Jeremy, ZARCOS Paul
| Bernard Tourancheau
| [[PROJET-INFO5 1920 Secours Montagne avec LoRa | Fiche de suivi]]
| [https://air.imag.fr/images/5/5b/SecoursMontagneLoRa1920_RapportTomePrincipal.pdf Rapport - Tome principal] - [https://air.imag.fr/images/a/aa/SecoursMontagneLoRa1920_RapportAnnexes.pdf Rapport - Annexes] - [https://air.imag.fr/images/2/29/SecoursMontagneLoRa1920_RapportMPI.pdf Rapport MPI] - [https://air.imag.fr/images/4/4f/SecoursMontagneLoRa_Soutenance_mi-parcours.pdf Présentation intermédiaire] - [https://air.imag.fr/images/8/8f/SecoursMontagneLoRa1920_SoutenanceFinale.pdf Présentation finale] - [https://air.imag.fr/images/2/23/SecoursMontagneLoRa1920_Demo.pdf Démonstration] - [https://gitlab.com/info5_2020_secoursenmontagne GitLab]
|-
!scope="row"| 7
| [[Projet EDCampus]]
| RIVOIRE Antoine, VINCENT Maxence, BONASPETTI Giulia, DECAMPS Marceau
| Anthony GEOURJON - Gérard POLLIER
| [https://gitlab.com/TODO/docs/suivi.md Fiche de suivi]
| [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport.md Rapport final] - [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport-technique.md Rapport technique] - [[Media:Soutenance_intermediaire_Edcampus.pdf | Présentation intermédiaire]] - [https://gitlab.com/TODO/presentation/finale.md Présentation Finale] - [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/edcampus GitLab]
|-
!scope="row"| 8
| [[Contributions open source au projet SmartRecruiting]]
| LANDI Estelle, REYMOND Estelle, Schanen Loic, VARENNE Rémi
| Anthony GEOURJON - Gérard POLLIER
| [https://gitlab.com/TODO/docs/suivi.md Fiche de suivi]
| [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport.md Rapport final] - [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport-technique.md Rapport technique] - [[Media:Presentation_mi-projet_smartrecruiting.pdf|Presentation intermédiaire]] - [https://gitlab.com/TODO/presentation/finale.md Présentation Finale] - [https://gitlab.com/TODO GitLab]
|-
!scope="row"| 9
| [[Projet Guc Voile App]]
| SOUCHON Loïc, THOMAS Antoine, TRESTOUR Grégory, VANDAL Jade
| Anthony GEOURJON
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/gucvoile/guc-voile-documentation/-/wikis/Fiche-de-suivi Fiche de suivi]
| [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport.md Rapport final] - [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport-technique.md Rapport technique] - [[Media:Soutenance_Intermediaire_GucVoile.pdf|Presentation intermédiaire]] - [https://gitlab.com/TODO/presentation/finale.md Présentation Finale] - [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/gucvoile GitLab] - [[Media:demo_application_gucvoile.pdf|Démonstration Application]] - [[Media:demo_logiciel_guc-voile.pdf|Démonstration Logiciel]]
|-
!scope="row"| 10
| [[Projet Kine 2.0]]
| BARDOU Eva, DEVOS Xavier, HOUBRON Adrian, JAN Léo, PELISSON Antoine
| Sylvain TORU
| [https://air.imag.fr/index.php/Projet_Kine_2.0#Fiche_de_suivi Fiche de suivi]
| [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport.md Rapport final] - [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport-technique.md Rapport technique] - [[Media:Projet_Kiné2.0_-_Soutenance_de_mi-parcours_03_03_20.pdf|Presentation intermédiaire]] - [https://gitlab.com/TODO/presentation/finale.md Présentation Finale] - [https://gitlab.com/Eva_B/reeducation_kine_connecte GitLab]
|-
!scope="row"| 11
| [[Projet Ecrire en geste]]
| CHABRE Manon, COSCIA Daniel, DENIS Guillaume, DE ARAUJO Bastien et ALACALI Kadir Uraz
| Olivier RICHARD
| [https://github.com/WriteInGesturesProject/docs/ Fiche de suivi]
| [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport.md Rapport final] - [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport-technique.md Rapport technique] - [https://github.com/WriteInGesturesProject/docs/blob/master/Pr%C3%A9sentation%20mi%20parcours%20(1).pdf Présentation Intermédiaire] - [https://gitlab.com/TODO/presentation/finale.md Présentation Finale] - [https://gitlab.com/TODO GitLab]

|}

====Instructions pour l'évaluation du projet S10====
La soutenance de projet prévue les 19-20 Mars, est remplacée par:
* soit un screenscast de la présentation (20-25 minutes) et un screencast de la démonstration (10 minutes),
* soit le jeu de transparents de la présentation avec le discours dans les notes de présentation et un screencast de la démonstration (10 minutes).

* La présentation est constituée des chapitres suivants:
** Rappel du sujet/besoin et cahier des charges
** Technologies employées
** Architecture techniques
** Réalisations techniques
** Gestion de projet (méthode, planning prévisionnel et effectif, gestion des risques, rôles des membres ...)
** Outils (collaboration, CD/CI ...)
** Métriques logiciels : lignes de code, langages, performance, temps ingénieur (d'après vos journaux), la répartition des lignes de code et des commits en pourcentage entre les membres du projet ...)
** Conclusion (Retour d'expérience)
** Transparent expliquant la démonstration

* L'ensemble des documents doit être accessible depuis le tableau ci-dessus et dans chaque fiche de suivi.
* Le screencast sera rendu disponible via un partage caché (wetransfer, google drive …) dont le lien sera ajouté dans le devoir idoine sur Moodle et également envoyé par mail à votre tuteur.

* Le rapport final contient les mêmes chapitres que la présentation ainsi qu'un glossaire et une bibliographie. Le rapport ne doit pas dépasser 15 pages (schémas et figures compris). Vous pourrez référencer les autres documents que vous avez produits au cours du projet (spécifications détaillées, algorithmes, conception d'écrans ...).

* Le rapport final est au format Markdown et doit être placé dans un des dépôts Git de votre groupe/organisation.

* NB: le rapport technique listé dans la colonne Documents contient tout ce qui ne tient pas dans les 15 pages du rapport final : cahier des charges, diagrammes UML, enquêtes utilisateurs design UI, API, technologies employées (détail), plan de tests, term of services, conformance RPGD, audits/diagnostiques sécurité, MTBR, rapport de vulnérabilité, plan de charge, rapports de charge, manuel d'installation … : ça dépend un peu de la nature de votre projet.

* '''TOUT Le matériel emprunté au fablab devra être rapporté et restitué au fablab dans un sac cabas une fois l'épisode Covid-19 passé.'''

* '''Les documents demandés doivent être disponibles le Vendredi 27 Mars 2020 (fin d'après midi).'''

= Projets collectifs MAT/IESE =

== Années 3 et 4 ==

=[[Projets M2PGI Services Machine-to-Machine et Internet-of-Things]]=
==[[PM2M/2019/TP|PM2M]]==

Projets 2019-2020

2020-03-03T08:39:32Z

Marceau.Decamps:

<<[[Projets 2018-2019]] | [[Projets]] | [[Projets 2020-2021]]>>
=INFO=
==INFO3==

==INFO4==
===Projet Semestre S8===

Enseignants responsables : Olivier Richard, Didier Donsez

* Dates : Lundi après-midi, Mardi après-midi
* Lancement: 20 Janvier 2020 après midi
* Soutenance à mi-parcours: A définir
* Soutenance: A définir

* '''Evaluation à mi-parcours le lundi/mardi ???''': Format: 10min (5min de présentation 3 slides au plus, 5min de discussion). Cette évaluation sera prise en compte dans la note finale.

'''Consignes générales:'''

* '''Vous devez être pro-actifs !!!''': Si des points sont pas ou mals spécifiés, vous le faîtes et vous justifiez vos choix. Pour les problèmes techniques éventuels vous pouvez: creuser la question, contacter l'auteur du code si il y a lieu, écrire un rapport de bug ('''Attention:''' ca se prépare !), soumettre un patch/pull request, contacter l'enseignant ou la personne référente du projet.

* '''Vous devez maintenir une fiche de suivi de projet''': elle doit être mise à jour chaque semaine, elle rassemble les élements essentiels du projet, elle indique les évolutions du projet et présente sa feuille de route. '''Note:''' le nom de la fiche doit être composé du nom du projet et suffixé par info4_2019_2020. '''Cette fiche compte pour la note finale'''

* '''Votre code''' pour doit être hébergé sur le gitlab et à l'URL suivante https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20 , vous utiliserez votre compte UGA.

* Chaque projet doit avoir '''aux moins 2 dépôts git''':
** '''Un pour les documents''' demandés rapport, présentation de pré-soutenante, de soutenance, flyer. '''Il sera appelé documents.'''
** Un ou plusieurs pour le code, les tests, les évaluations, les preuves de concept, la ou les documentations afférentes.

* Les documents public doivent être rédigés en anglais (README, documentation, commentaires de code, nom de variables et de fonctions). Une bonnification sera accordée si le rapport et les transparents sont en anglais (la soutenance sera en francais).

* '''La note obtenue''' tiendra compte du '''nombre et de la qualité des commits''' observé dans '''vos dépots git et la branche master''' (or depot documents). La qualité comprend l'intitulé du commit et son contenu. Les notes pourront être différentiées dans un groupe, il n'est pas acceptable de pas avoir de commit dans le(s) dépôt(s) du projet (or dépôt documents).

* Il est fortement conseillé de suivre un '''développement incrémental''' qui permette d'avoir à tout moment un démonstrateur à présenter, un projet peut être constituer d'une succession de '''démonstrateurs présentables séparément'''.

* Vous devez faire aussi des '''schémas d'architectures générales et/ou spéficiques, des diagrammes de séquence''', et autre documents de spécification si nécessaire. Ces documents vous serviront de base de discussion/brainstorming interne ainsi que dans vos différents documents (rapport, présentations, documentation). Ces schémas sont avant tout conceptuels et techniques.

===Propositions de projets===
* 1. [[ThingSat]] : LoRa in the Space, Didier Donsez avec le [https://www.csug.fr/ CSUG] (S)
* 2. [[LoRaRescueBalloon]], Didier Donsez avec le [https://www.csug.fr/ CSUG] et l'[[Institut polaire Paul Emile Victor]]
* Agriculture connectée en partenariat avec les projets collectifs IESE/MAT
** 3. à [[ASAC/AP|Polytech]] : Nicolas Palix
** 4. à [[ASAC/SJC|St Cassien]] : Nicolas Palix
* 5. [[Dataviz de la qualité de l'air et de la pollution sonore]], Didier Donsez, avec Atmo AURA et [https://github.com/CampusIoT/campusiot.github.io CampusIoT] (M)
* 6. [[Testeur radio LoRaWAN en Ionic pour la plateforme CampusIoT]], Didier Donsez (S&M) (Tech Ionic à confirmer)
* 7. Intégration d'Intel [[Movidius]] ou [[MAix BiT]] à [[RobAIR]], Olivier Richard
* 8. [[Application mobile de secours du PGHM]] : Didier Donsez, Olivier Fabre (PGHM)
* 9. [[Application mobile pour la capture de marmottes]] : Didier Donsez, Franck Delbard
* 10. [[Supports pédagogiques open-source pour l'initiation à l’Internet des Objets pour l’enseignement de SNT (Sciences Numériques et Technologie) au lycée]] : Olivier Richard et Didier Donsez
* 11. [[Géolocalisation indoor avec Bluetooth 5.1 Bluetooth Direction Finding: Angle of Arrival (AoA) and Angle of Departure (AoD)]] : Didier DONSEZ, Franck ROUDET (Orange Labs Meylan)
* DatViz pour l'IoT
** 12. [[Amélioration de greffons Grafana]] : Didier Donsez
** 13. [[Tableau de bord et kit de mesure du confort dans les bâtiments de l'UGA]] : Didier Donsez, Fabien Hornebeck (DG DAPAL), Laurence Deligny (DG DAPAL)
** 14. [[Tableau de bord des capteurs LoRaWAN de la Ville de La Mure]] : Didier Donsez, Virginie Gondrand (Ville de La Mure)
** 15. [[Tableau de bord et kit de mesure du confort dans le bâtiment Moonshot Lab]] : Didier Donsez, Jean-François Knoepfli (MoonshotLab), Joris Brémond (MoonshotLab)
* 16. [[Contributions open source au projet EdCampus]] : Didier Donsez, Gérard Pollier (Disrupt Campus), Anthony Geourjon (Disrupt Campus)
* 17. [[VisuGPX : Application mobile pour ski rando]], Didier Donsez, Ye.Ti (M)
* 18. [[Projet d'Auscultation Partagée]] avec IESE4 et TIS5, Olivier Richard, Didier Donsez, Julie Fontecave-Jallon
* 19. [[FPGA et Deep Learnning]] : Olivier Richard
* 20. [[Source Héritage et NIX]] : Olivier Richard
* 21. [[Proxy Cache HTTPS]] : Olivier Richard
* 22. [[Reverse Proxy pour gestionnaire de taches]] : Olivier Richard
* 23. [[Portail pour gestionnaire de taches]] : Olivier Richard
* 24. [[Paquets NIX pour Polytech]] : Olivier Richard
Non prioritaire
* [[Application mobile de calcul de son empreinte carbone]] : Didier Donsez, Anne Delaballe (Disrupt Campus), XX (Café Collapse)
* [[Serious game multi-joueurs pour tables tactiles en réseau]] : Anne-Laure Finkel, Tim Lepage, Didier Donsez. (S&M)
* [[Benchmark de MCU pour l'IoT]] : Didier Donsez
* [[Connecteur InfluxDB pour Cube.js]] : Didier Donsez
* [[SimCity]] avec [[ThreeJS]]
* [[WhereIsMyCar]] : application mobile pour se souvenir de l'endroit où sa voiture est garée. : Didier Donsez
* [[CannonBall de voitures autonomes 2018]]
* [[Covoiturage Solidaire]], Didier Donsez
* [[Intégration d'OpenAM à la génération de JHipster]] : Didier Donsez
* [[Comptage anonymisé de personnes]] : Didier Donsez et Franck Delbart
* Carte de service étudiant avec [[Eclipse Keyple]] : Didier Donsez
* [[Tableau de bord et kit de mesure du confort dans les bâtiments du CROUS]] : Didier Donsez (SOUS RESERVE)

==== Affectation ====
{|class="wikitable alternance"
|+ Affectation des projets INFO4 2019-2020
|-
|
!scope="col"| Sujet
!scope="col"| Etudiants
!scope="col"| Enseignant(s)
!scope="col"| Fiche de suivi
!scope="col"| Documents
|-
!scope="row"| 3
| [[ASAC/AP|Agriculture connectée Polytech]]
| VERNET MAXIME, SAJIDE IDRISS
| PALIX Nicolas
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/3/docs/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 4
| [[ASAC/ACJC|Agriculture connectée St Cassien]]
| LABBE NICOLAS,RUZAFA REMY
| PALIX Nicolas
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/4/docs/blob/master/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 6
| [[Testeur radio LoRaWAN en Ionic pour la plateforme CampusIoT]]
| CROCIATI MORGAN,GRAUGNARD TOM
| Didier Donsez
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/6/docs/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 7
| [[Intégration d'Intel Movidius ou MAix BiT à RobAIR]]
| PALOMO REMY, BOLEAT BAPTISTE
| Olivier Richard
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/7/docs/blob/master/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 8
| [[Application mobile de secours du PGHM]]
| CHATON ALEXANDRA,FRION THOMAS
| Didier DONSEZ
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/8/docs/blob/master/fiche_suivi.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 9
| [[ Application mobile pour la capture de marmottes ]]
| EL JRAIDI RIM, NELSON WILLIAM
| Didier DONSEZ, Franck DELBARD
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/9/docs/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 10
| [[Supports pédagogiques open-source pour l'initiation à l’Internet des Objets pour l’enseignement de SNT (Sciences Numériques et Technologie) au lycée]]
| CHAIX MANON,NGUENA ZEMAO GLORIA
| Olivier Richard et Didier Donsez
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/10/docs/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 11
| [[Géolocalisation indoor avec Bluetooth 5.1 Bluetooth Direction Finding: Angle of Arrival (AoA) and Angle of Departure (AoD)]]
| ARTAUD Adrien,FOUGERE SEBASTIAN
| Didier DONSEZ, Franck ROUDET
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/11/docs/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 12
| [[Amélioration de greffons Grafana]]
| MURPHY MICA,VELUT CLAIRE
| Didier DONSEZ
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/12/docs/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 13
| [[Tableau de bord et kit de mesure du confort dans les bâtiments de l'UGA]]
| HO NHAT QUANG,MANISSADJIAN GABRIEL
| Didier Donsez
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/13/docs/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 14
| [[Tableau de bord des capteurs LoRaWAN de la Ville de La Mure]]
| BILOUNGA-BI-NDONG ALECK,LOMBARD MYRIAM
| Didier DONSEZ
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/14/docs/blob/master/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 15
| [[Tableau de bord et kit de mesure du confort dans le bâtiment Moonshot Lab]]
| GUIVARCH ALAN, PAREILLEUX KILLIAN
| Didier Donsez
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/15/docs/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 16
| [[Contribution au logiciel EDCampus]]
| BEAUGRAND ELISA,DE GAUDENZI LOUIS
| Didier Donsez, Anthony Geourjon
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/16/docs/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 17
| [[VisuGPX : Application mobile pour ski rando]]
| ZERAMDINI OTBA, EL MUFTI ALI, DELBOS ROBIN
| Didier Donsez
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/17/docs/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 19
| [[FPGA et Deep Learnning]]
| COURTHIAL SAMUEL, LUIS FILIPE VELASCO DA SILVA
| Olivier Richard
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/19/docs/blob/master/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 20
| [[Source Héritage et NIX]]
| PASDELOUP ROMAIN,SALMON ALEXANDRE
| Olivier Richard
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/20/docs/blob/master/CHANGELOG.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 21
| [[Proxy Cache HTTPS]]
| AUDIN RAPHAEL,RIVAL GAETAN
| Olivier Richard
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/21/docs/blob/master/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 22
| [[Reverse Proxy pour gestionnaire de taches]]
| GUYOT SACHA,EL AJI HOUDA,ASSI DIMA
| TODO
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/22/docs/blob/master/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 23
| [[Portail_pour_gestionnaire_de_taches|Portail pour gestionnaire de tâches]]
| ROLLIN ALEXIS,SAGET ANTOINE
| Olivier Richard
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/23/docs/blob/master/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
|}

==INFO5==
===Projet IoT S9===
Enseignants responsables : Bernard Tourancheau

Calendrier: ??? Septembre à ??? Décembre 2019.

===Projet Semestre S10===

Enseignants responsables : [[user:Donsez | Didier Donsez]]

Calendrier: 28/01 (13H30) à Fin Mars 2020.

Séances de Management de projets innovants: 29/01, 06/02, 13/02, 17/02, 18/03.

Réunion de présentation : 28/01 (13H30) . Faire couler le café.

Démarrage : 28/01 (13H30) . Faire couler le café.

Soutenance à mi-parcours : Début Mars, 9H00-11H30 (15 minutes par équipe).

Soutenance (puis Pot de la fin) : A définir : Semaine 16-20 Mars (probablement Jeudi ou Vendredi).

14/02: [https://wiki.eclipse.org/Eclipse_IoT_Day_Grenoble_2020 Eclipse IoT Day Grenoble]

====Propositions de projets S10====
* [[Contributions à Software Heritage]] : : Didier Donsez, Roberto Di Cosmo
* [[Contribution au projet open-souce ChirpStack]] (aka LoRaServer) : Didier Donsez
* [[Contributions open-source au projet JHipster]] : Didier Donsez
* [[Ecrire en gestes]] : Olivier Richard
* [[Kine 2.0]] (suite de [[Rééducation Kiné connecté]] 2019): Sylvain Toru
* [[Contributions open source au projet EdCampus]] : Gérard Pollier (Disrupt Campus), Anthony Geourjon (Disrupt Campus)
* [[Contributions open source au projet SmartRecruiting]] : Gérard Pollier (Disrupt Campus), Anthony Geourjon (Disrupt Campus)
* [[Secours Montagne avec LoRa]] : Bernard Tourancheau avec le PGHM Isère
* [[Monnaies locales et blockchains]] avec Hyperledger, Didier Donsez, XXX (Cairn Grenoble). A CONFIRMER.
* [[IoTChain]] : Didier Donsez
* [[Projet STAPS]] : Didier Donsez

Reporté
* [[Analyse du pédalage cycliste sur home trainer via vidéo]] (Anthony Geourjon) en relation avec STAPS et TIS
* Projet IA/Edge: Databox : Olivier Richard

==== Affectations S10====
{|class="wikitable alternance"
|+ Affectation des projets INFO5 2019-2020
|-
|
!scope="col"| Sujet
!scope="col"| Etudiants
!scope="col"| Enseignant(s)
!scope="col"| Fiche de suivi
!scope="col"| Documents
|-

!scope="row"| 1
| [[Projet STAPS : Location de matériel sportif]]
| ANCRENAZ Ariane, SAUTON Tanguy, SIBUE Quentin, VINCENT Mathieu (CP)
| Didier Donsez
| [https://gitlab.com/projet_info5/docs/blob/master/suivi.md Fiche de suivi]
| [https://gitlab.com/projet_info5/docs/rapport.md Rapport final] - [https://gitlab.com/projet_info5/docs/rapport-technique.md Rapport technique] - [https://docs.google.com/presentation/d/1XwvzTEflLjh5dl1qmWUroGbLI0u6ZcVMdVR7Nj3m_DQ/edit?usp=sharing Présentation intermédiaire] - [https://gitlab.com/projet_info5/presentation/finale.md Présentation Finale] - [https://gitlab.com/projet_info5 GitLab]
|-
!scope="row"| 2
| [[Contributions à Software Heritage]]
| Nathan Dalaine, Joachim Fontfreyde (CP), Léni Gauffier, Yann Gautier
| Didier Donsez, Roberto Di Cosmo
| [https://gitlab.com/TODO/docs/suivi.md Fiche de suivi]
| [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport.md Rapport final] - [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport-technique.md Rapport technique] - [https://gitlab.com/TODO/presentation/intermediaire.md Présentation intermédiaire] - [https://gitlab.com/TODO/presentation/finale.md Présentation Finale] - [https://gitlab.com/TODO GitLab]
|-
!scope="row"| 3
| [https://air.imag.fr/index.php/UGAChain-2020 Blockchain (UGAChain)]
| REYGROBELLET Lucas (CP), BRES Maxence, BETEND Baptiste, DUMENIL Antoine
| 💪🏼💣 Didier DONSEZ 🔥❤️
| [https://air.imag.fr/index.php/UGAChain-2020 Fiche de suivi]
| [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport.md Rapport final] - [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport-technique.md Rapport technique] - [https://air.imag.fr/images/7/78/Blockchain_-_Soutenance_interm%C3%A9diaire.pdf Présentation intermédiaire] - [https://gitlab.com/TODO/presentation/finale.md Présentation Finale] - [https://gitlab.com/blockchain-ricm GitLab]
|-
!scope="row"| 4
| [[Contributions open-source au projet JHipster]]
| SALA Ergi, ARNOUX Thibaut, SOLVERY Tom, LORDEY Maxime, CHASSEGUET Corentin, LATTARD Alexis(CP)
| Didier DONSEZ
| [https://github.com/contribution-jhipster-uga/docs/suivi.md Fiche de suivi]
| [https://github.com/contribution-jhipster-uga/rapport.md Rapport final] - [https://gitlab.com/https://github.com/contribution-jhipster-uga/rapport-technique.md Rapport technique] - [https://github.com/contribution-jhipster-uga/presentation/intermediaire.md Présentation intermédiaire] - [https://github.com/contribution-jhipster-uga/presentation/finale.md Présentation Finale] - [https://github.com/contribution-jhipster-uga Dépôts Github]
|-
!scope="row"| 5
| [[Contribution ChirpStack]]
| RAKOTOARIMALALA Mandresy, MASTOURA Iheb, ZHENG Jian, Hoel Jalmin, DUMAX VORZET Mathieu
| Didier DONSEZ
| [https://air.imag.fr/index.php/Contribution_ChirpStack Fiche de suivi]
| [https://github.com/campus-iot/docs/rapport.md Rapport final] - [https://github.com/campus-iot/docs/rapport-technique.md Rapport technique] - [https://github.com/campus-iot/presentation/finale.md Présentation Finale] - [https://docs.google.com/presentation/d/1jki9UUmdc6g9Ql5Qc31wcFGkKlHdqY66hVSvVdGPKt0/edit?usp=sharing Présentatation intermédiaire]
|-
!scope="row"| 6
| [[Secours Montagne avec LoRa]]
| WYKLAND Damien(SM), BADAT Leya, CUAU Victor, MASSON Jeremy, ZARCOS Paul
| Bernard Tourancheau
| [[PROJET-INFO5 1920 Secours Montagne avec LoRa | Fiche de suivi]]
| [https://gitlab.com/info5_2020_secoursenmontagne GitLab] - [https://air.imag.fr/images/4/4f/SecoursMontagneLoRa_Soutenance_mi-parcours.pdf Présentation intermédiaire]
|-
!scope="row"| 7
| [[Projet EDCampus]]
| RIVOIRE Antoine, VINCENT Maxence, BONASPETTI Giulia, DECAMPS Marceau
| Anthony GEOURJON - Gérard POLLIER
| [https://gitlab.com/TODO/docs/suivi.md Fiche de suivi]
| [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport.md Rapport final] - [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport-technique.md Rapport technique] - [[Media:Soutenance_intermediaire_Edcampus.pdf | Présentation intermédiaire]] - [https://gitlab.com/TODO/presentation/finale.md Présentation Finale] - [https://gitlab.com/TODO GitLab]
|-
!scope="row"| 8
| [[Contributions open source au projet SmartRecruiting]]
| LANDI Estelle, REYMOND Estelle, Schanen Loic, VARENNE Rémi
| Anthony GEOURJON - Gérard POLLIER
| [https://gitlab.com/TODO/docs/suivi.md Fiche de suivi]
| [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport.md Rapport final] - [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport-technique.md Rapport technique] - [[Media:Presentation_mi-projet_smartrecruiting.pdf|Presentation intermédiaire]] - [https://gitlab.com/TODO/presentation/finale.md Présentation Finale] - [https://gitlab.com/TODO GitLab]
|-
!scope="row"| 9
| [[Projet Guc Voile App]]
| SOUCHON Loïc, THOMAS Antoine, TRESTOUR Grégory, VANDAL Jade
| Anthony GEOURJON
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/gucvoile/guc-voile-documentation/-/wikis/Fiche-de-suivi Fiche de suivi]
| [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport.md Rapport final] - [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport-technique.md Rapport technique] - [[Media:Soutenance_Intermediaire_GucVoile.pdf|Presentation intermédiaire]] - [https://gitlab.com/TODO/presentation/finale.md Présentation Finale] - [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/gucvoile GitLab]
|-
!scope="row"| 10
| [[Projet Kine 2.0]]
| BARDOU Eva, DEVOS Xavier, HOUBRON Adrian, JAN Léo, PELISSON Antoine
| Sylvain TORU
| [https://air.imag.fr/index.php/Projet_Kine_2.0#Fiche_de_suivi Fiche de suivi]
| [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport.md Rapport final] - [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport-technique.md Rapport technique] - [[Media:Projet_Kiné2.0_-_Soutenance_de_mi-parcours_03_03_20.pdf|Presentation intermédiaire]] - [https://gitlab.com/TODO/presentation/finale.md Présentation Finale] - [https://gitlab.com/Eva_B/reeducation_kine_connecte GitLab]
|-
!scope="row"| 11
| [[Projet Ecrire en geste]]
| CHABRE Manon, COSCIA Daniel, DENIS Guillaume, DE ARAUJO Bastien et ALACALI Kadir Uraz
| Olivier RICHARD
| [https://github.com/WriteInGesturesProject/docs/ Fiche de suivi]
| [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport.md Rapport final] - [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport-technique.md Rapport technique] - [https://gitlab.com/TODO/presentation/intermediaire.md Présentation intermédiaire] - [https://gitlab.com/TODO/presentation/finale.md Présentation Finale] - [https://gitlab.com/TODO GitLab]

|}

= Projets collectifs MAT/IESE =

== Années 3 et 4 ==

=[[Projets M2PGI Services Machine-to-Machine et Internet-of-Things]]=
==[[PM2M/2019/TP|PM2M]]==

File:Soutenance intermediaire Edcampus.pdf

2020-03-03T08:38:46Z

Marceau.Decamps:

Projets 2019-2020

2020-03-03T08:38:00Z

Marceau.Decamps:

<<[[Projets 2018-2019]] | [[Projets]] | [[Projets 2020-2021]]>>
=INFO=
==INFO3==

==INFO4==
===Projet Semestre S8===

Enseignants responsables : Olivier Richard, Didier Donsez

* Dates : Lundi après-midi, Mardi après-midi
* Lancement: 20 Janvier 2020 après midi
* Soutenance à mi-parcours: A définir
* Soutenance: A définir

* '''Evaluation à mi-parcours le lundi/mardi ???''': Format: 10min (5min de présentation 3 slides au plus, 5min de discussion). Cette évaluation sera prise en compte dans la note finale.

'''Consignes générales:'''

* '''Vous devez être pro-actifs !!!''': Si des points sont pas ou mals spécifiés, vous le faîtes et vous justifiez vos choix. Pour les problèmes techniques éventuels vous pouvez: creuser la question, contacter l'auteur du code si il y a lieu, écrire un rapport de bug ('''Attention:''' ca se prépare !), soumettre un patch/pull request, contacter l'enseignant ou la personne référente du projet.

* '''Vous devez maintenir une fiche de suivi de projet''': elle doit être mise à jour chaque semaine, elle rassemble les élements essentiels du projet, elle indique les évolutions du projet et présente sa feuille de route. '''Note:''' le nom de la fiche doit être composé du nom du projet et suffixé par info4_2019_2020. '''Cette fiche compte pour la note finale'''

* '''Votre code''' pour doit être hébergé sur le gitlab et à l'URL suivante https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20 , vous utiliserez votre compte UGA.

* Chaque projet doit avoir '''aux moins 2 dépôts git''':
** '''Un pour les documents''' demandés rapport, présentation de pré-soutenante, de soutenance, flyer. '''Il sera appelé documents.'''
** Un ou plusieurs pour le code, les tests, les évaluations, les preuves de concept, la ou les documentations afférentes.

* Les documents public doivent être rédigés en anglais (README, documentation, commentaires de code, nom de variables et de fonctions). Une bonnification sera accordée si le rapport et les transparents sont en anglais (la soutenance sera en francais).

* '''La note obtenue''' tiendra compte du '''nombre et de la qualité des commits''' observé dans '''vos dépots git et la branche master''' (or depot documents). La qualité comprend l'intitulé du commit et son contenu. Les notes pourront être différentiées dans un groupe, il n'est pas acceptable de pas avoir de commit dans le(s) dépôt(s) du projet (or dépôt documents).

* Il est fortement conseillé de suivre un '''développement incrémental''' qui permette d'avoir à tout moment un démonstrateur à présenter, un projet peut être constituer d'une succession de '''démonstrateurs présentables séparément'''.

* Vous devez faire aussi des '''schémas d'architectures générales et/ou spéficiques, des diagrammes de séquence''', et autre documents de spécification si nécessaire. Ces documents vous serviront de base de discussion/brainstorming interne ainsi que dans vos différents documents (rapport, présentations, documentation). Ces schémas sont avant tout conceptuels et techniques.

===Propositions de projets===
* 1. [[ThingSat]] : LoRa in the Space, Didier Donsez avec le [https://www.csug.fr/ CSUG] (S)
* 2. [[LoRaRescueBalloon]], Didier Donsez avec le [https://www.csug.fr/ CSUG] et l'[[Institut polaire Paul Emile Victor]]
* Agriculture connectée en partenariat avec les projets collectifs IESE/MAT
** 3. à [[ASAC/AP|Polytech]] : Nicolas Palix
** 4. à [[ASAC/SJC|St Cassien]] : Nicolas Palix
* 5. [[Dataviz de la qualité de l'air et de la pollution sonore]], Didier Donsez, avec Atmo AURA et [https://github.com/CampusIoT/campusiot.github.io CampusIoT] (M)
* 6. [[Testeur radio LoRaWAN en Ionic pour la plateforme CampusIoT]], Didier Donsez (S&M) (Tech Ionic à confirmer)
* 7. Intégration d'Intel [[Movidius]] ou [[MAix BiT]] à [[RobAIR]], Olivier Richard
* 8. [[Application mobile de secours du PGHM]] : Didier Donsez, Olivier Fabre (PGHM)
* 9. [[Application mobile pour la capture de marmottes]] : Didier Donsez, Franck Delbard
* 10. [[Supports pédagogiques open-source pour l'initiation à l’Internet des Objets pour l’enseignement de SNT (Sciences Numériques et Technologie) au lycée]] : Olivier Richard et Didier Donsez
* 11. [[Géolocalisation indoor avec Bluetooth 5.1 Bluetooth Direction Finding: Angle of Arrival (AoA) and Angle of Departure (AoD)]] : Didier DONSEZ, Franck ROUDET (Orange Labs Meylan)
* DatViz pour l'IoT
** 12. [[Amélioration de greffons Grafana]] : Didier Donsez
** 13. [[Tableau de bord et kit de mesure du confort dans les bâtiments de l'UGA]] : Didier Donsez, Fabien Hornebeck (DG DAPAL), Laurence Deligny (DG DAPAL)
** 14. [[Tableau de bord des capteurs LoRaWAN de la Ville de La Mure]] : Didier Donsez, Virginie Gondrand (Ville de La Mure)
** 15. [[Tableau de bord et kit de mesure du confort dans le bâtiment Moonshot Lab]] : Didier Donsez, Jean-François Knoepfli (MoonshotLab), Joris Brémond (MoonshotLab)
* 16. [[Contributions open source au projet EdCampus]] : Didier Donsez, Gérard Pollier (Disrupt Campus), Anthony Geourjon (Disrupt Campus)
* 17. [[VisuGPX : Application mobile pour ski rando]], Didier Donsez, Ye.Ti (M)
* 18. [[Projet d'Auscultation Partagée]] avec IESE4 et TIS5, Olivier Richard, Didier Donsez, Julie Fontecave-Jallon
* 19. [[FPGA et Deep Learnning]] : Olivier Richard
* 20. [[Source Héritage et NIX]] : Olivier Richard
* 21. [[Proxy Cache HTTPS]] : Olivier Richard
* 22. [[Reverse Proxy pour gestionnaire de taches]] : Olivier Richard
* 23. [[Portail pour gestionnaire de taches]] : Olivier Richard
* 24. [[Paquets NIX pour Polytech]] : Olivier Richard
Non prioritaire
* [[Application mobile de calcul de son empreinte carbone]] : Didier Donsez, Anne Delaballe (Disrupt Campus), XX (Café Collapse)
* [[Serious game multi-joueurs pour tables tactiles en réseau]] : Anne-Laure Finkel, Tim Lepage, Didier Donsez. (S&M)
* [[Benchmark de MCU pour l'IoT]] : Didier Donsez
* [[Connecteur InfluxDB pour Cube.js]] : Didier Donsez
* [[SimCity]] avec [[ThreeJS]]
* [[WhereIsMyCar]] : application mobile pour se souvenir de l'endroit où sa voiture est garée. : Didier Donsez
* [[CannonBall de voitures autonomes 2018]]
* [[Covoiturage Solidaire]], Didier Donsez
* [[Intégration d'OpenAM à la génération de JHipster]] : Didier Donsez
* [[Comptage anonymisé de personnes]] : Didier Donsez et Franck Delbart
* Carte de service étudiant avec [[Eclipse Keyple]] : Didier Donsez
* [[Tableau de bord et kit de mesure du confort dans les bâtiments du CROUS]] : Didier Donsez (SOUS RESERVE)

==== Affectation ====
{|class="wikitable alternance"
|+ Affectation des projets INFO4 2019-2020
|-
|
!scope="col"| Sujet
!scope="col"| Etudiants
!scope="col"| Enseignant(s)
!scope="col"| Fiche de suivi
!scope="col"| Documents
|-
!scope="row"| 3
| [[ASAC/AP|Agriculture connectée Polytech]]
| VERNET MAXIME, SAJIDE IDRISS
| PALIX Nicolas
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/3/docs/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 4
| [[ASAC/ACJC|Agriculture connectée St Cassien]]
| LABBE NICOLAS,RUZAFA REMY
| PALIX Nicolas
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/4/docs/blob/master/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 6
| [[Testeur radio LoRaWAN en Ionic pour la plateforme CampusIoT]]
| CROCIATI MORGAN,GRAUGNARD TOM
| Didier Donsez
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/6/docs/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 7
| [[Intégration d'Intel Movidius ou MAix BiT à RobAIR]]
| PALOMO REMY, BOLEAT BAPTISTE
| Olivier Richard
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/7/docs/blob/master/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 8
| [[Application mobile de secours du PGHM]]
| CHATON ALEXANDRA,FRION THOMAS
| Didier DONSEZ
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/8/docs/blob/master/fiche_suivi.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 9
| [[ Application mobile pour la capture de marmottes ]]
| EL JRAIDI RIM, NELSON WILLIAM
| Didier DONSEZ, Franck DELBARD
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/9/docs/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 10
| [[Supports pédagogiques open-source pour l'initiation à l’Internet des Objets pour l’enseignement de SNT (Sciences Numériques et Technologie) au lycée]]
| CHAIX MANON,NGUENA ZEMAO GLORIA
| Olivier Richard et Didier Donsez
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/10/docs/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 11
| [[Géolocalisation indoor avec Bluetooth 5.1 Bluetooth Direction Finding: Angle of Arrival (AoA) and Angle of Departure (AoD)]]
| ARTAUD Adrien,FOUGERE SEBASTIAN
| Didier DONSEZ, Franck ROUDET
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/11/docs/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 12
| [[Amélioration de greffons Grafana]]
| MURPHY MICA,VELUT CLAIRE
| Didier DONSEZ
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/12/docs/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 13
| [[Tableau de bord et kit de mesure du confort dans les bâtiments de l'UGA]]
| HO NHAT QUANG,MANISSADJIAN GABRIEL
| Didier Donsez
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/13/docs/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 14
| [[Tableau de bord des capteurs LoRaWAN de la Ville de La Mure]]
| BILOUNGA-BI-NDONG ALECK,LOMBARD MYRIAM
| Didier DONSEZ
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/14/docs/blob/master/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 15
| [[Tableau de bord et kit de mesure du confort dans le bâtiment Moonshot Lab]]
| GUIVARCH ALAN, PAREILLEUX KILLIAN
| Didier Donsez
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/15/docs/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 16
| [[Contribution au logiciel EDCampus]]
| BEAUGRAND ELISA,DE GAUDENZI LOUIS
| Didier Donsez, Anthony Geourjon
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/16/docs/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 17
| [[VisuGPX : Application mobile pour ski rando]]
| ZERAMDINI OTBA, EL MUFTI ALI, DELBOS ROBIN
| Didier Donsez
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/17/docs/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 19
| [[FPGA et Deep Learnning]]
| COURTHIAL SAMUEL, LUIS FILIPE VELASCO DA SILVA
| Olivier Richard
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/19/docs/blob/master/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 20
| [[Source Héritage et NIX]]
| PASDELOUP ROMAIN,SALMON ALEXANDRE
| Olivier Richard
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/20/docs/blob/master/CHANGELOG.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 21
| [[Proxy Cache HTTPS]]
| AUDIN RAPHAEL,RIVAL GAETAN
| Olivier Richard
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/21/docs/blob/master/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 22
| [[Reverse Proxy pour gestionnaire de taches]]
| GUYOT SACHA,EL AJI HOUDA,ASSI DIMA
| TODO
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/22/docs/blob/master/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
!scope="row"| 23
| [[Portail_pour_gestionnaire_de_taches|Portail pour gestionnaire de tâches]]
| ROLLIN ALEXIS,SAGET ANTOINE
| Olivier Richard
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/Projets-INFO4/19-20/23/docs/blob/master/README.md Fiche]
| [[Media:xxx.pdf|Rapport final]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation finale FR]] - [[Media:xxx.pdf|Final Presentation EN]] - [[Media:xxx.pdf|Flyer]] - [[Media:xxx.pdf|Presentation de mi-parcours]]
|-
|}

==INFO5==
===Projet IoT S9===
Enseignants responsables : Bernard Tourancheau

Calendrier: ??? Septembre à ??? Décembre 2019.

===Projet Semestre S10===

Enseignants responsables : [[user:Donsez | Didier Donsez]]

Calendrier: 28/01 (13H30) à Fin Mars 2020.

Séances de Management de projets innovants: 29/01, 06/02, 13/02, 17/02, 18/03.

Réunion de présentation : 28/01 (13H30) . Faire couler le café.

Démarrage : 28/01 (13H30) . Faire couler le café.

Soutenance à mi-parcours : Début Mars, 9H00-11H30 (15 minutes par équipe).

Soutenance (puis Pot de la fin) : A définir : Semaine 16-20 Mars (probablement Jeudi ou Vendredi).

14/02: [https://wiki.eclipse.org/Eclipse_IoT_Day_Grenoble_2020 Eclipse IoT Day Grenoble]

====Propositions de projets S10====
* [[Contributions à Software Heritage]] : : Didier Donsez, Roberto Di Cosmo
* [[Contribution au projet open-souce ChirpStack]] (aka LoRaServer) : Didier Donsez
* [[Contributions open-source au projet JHipster]] : Didier Donsez
* [[Ecrire en gestes]] : Olivier Richard
* [[Kine 2.0]] (suite de [[Rééducation Kiné connecté]] 2019): Sylvain Toru
* [[Contributions open source au projet EdCampus]] : Gérard Pollier (Disrupt Campus), Anthony Geourjon (Disrupt Campus)
* [[Contributions open source au projet SmartRecruiting]] : Gérard Pollier (Disrupt Campus), Anthony Geourjon (Disrupt Campus)
* [[Secours Montagne avec LoRa]] : Bernard Tourancheau avec le PGHM Isère
* [[Monnaies locales et blockchains]] avec Hyperledger, Didier Donsez, XXX (Cairn Grenoble). A CONFIRMER.
* [[IoTChain]] : Didier Donsez
* [[Projet STAPS]] : Didier Donsez

Reporté
* [[Analyse du pédalage cycliste sur home trainer via vidéo]] (Anthony Geourjon) en relation avec STAPS et TIS
* Projet IA/Edge: Databox : Olivier Richard

==== Affectations S10====
{|class="wikitable alternance"
|+ Affectation des projets INFO5 2019-2020
|-
|
!scope="col"| Sujet
!scope="col"| Etudiants
!scope="col"| Enseignant(s)
!scope="col"| Fiche de suivi
!scope="col"| Documents
|-

!scope="row"| 1
| [[Projet STAPS : Location de matériel sportif]]
| ANCRENAZ Ariane, SAUTON Tanguy, SIBUE Quentin, VINCENT Mathieu (CP)
| Didier Donsez
| [https://gitlab.com/projet_info5/docs/blob/master/suivi.md Fiche de suivi]
| [https://gitlab.com/projet_info5/docs/rapport.md Rapport final] - [https://gitlab.com/projet_info5/docs/rapport-technique.md Rapport technique] - [https://docs.google.com/presentation/d/1XwvzTEflLjh5dl1qmWUroGbLI0u6ZcVMdVR7Nj3m_DQ/edit?usp=sharing Présentation intermédiaire] - [https://gitlab.com/projet_info5/presentation/finale.md Présentation Finale] - [https://gitlab.com/projet_info5 GitLab]
|-
!scope="row"| 2
| [[Contributions à Software Heritage]]
| Nathan Dalaine, Joachim Fontfreyde (CP), Léni Gauffier, Yann Gautier
| Didier Donsez, Roberto Di Cosmo
| [https://gitlab.com/TODO/docs/suivi.md Fiche de suivi]
| [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport.md Rapport final] - [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport-technique.md Rapport technique] - [https://gitlab.com/TODO/presentation/intermediaire.md Présentation intermédiaire] - [https://gitlab.com/TODO/presentation/finale.md Présentation Finale] - [https://gitlab.com/TODO GitLab]
|-
!scope="row"| 3
| [https://air.imag.fr/index.php/UGAChain-2020 Blockchain (UGAChain)]
| REYGROBELLET Lucas (CP), BRES Maxence, BETEND Baptiste, DUMENIL Antoine
| 💪🏼💣 Didier DONSEZ 🔥❤️
| [https://air.imag.fr/index.php/UGAChain-2020 Fiche de suivi]
| [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport.md Rapport final] - [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport-technique.md Rapport technique] - [https://air.imag.fr/images/7/78/Blockchain_-_Soutenance_interm%C3%A9diaire.pdf Présentation intermédiaire] - [https://gitlab.com/TODO/presentation/finale.md Présentation Finale] - [https://gitlab.com/blockchain-ricm GitLab]
|-
!scope="row"| 4
| [[Contributions open-source au projet JHipster]]
| SALA Ergi, ARNOUX Thibaut, SOLVERY Tom, LORDEY Maxime, CHASSEGUET Corentin, LATTARD Alexis(CP)
| Didier DONSEZ
| [https://github.com/contribution-jhipster-uga/docs/suivi.md Fiche de suivi]
| [https://github.com/contribution-jhipster-uga/rapport.md Rapport final] - [https://gitlab.com/https://github.com/contribution-jhipster-uga/rapport-technique.md Rapport technique] - [https://github.com/contribution-jhipster-uga/presentation/intermediaire.md Présentation intermédiaire] - [https://github.com/contribution-jhipster-uga/presentation/finale.md Présentation Finale] - [https://github.com/contribution-jhipster-uga Dépôts Github]
|-
!scope="row"| 5
| [[Contribution ChirpStack]]
| RAKOTOARIMALALA Mandresy, MASTOURA Iheb, ZHENG Jian, Hoel Jalmin, DUMAX VORZET Mathieu
| Didier DONSEZ
| [https://air.imag.fr/index.php/Contribution_ChirpStack Fiche de suivi]
| [https://github.com/campus-iot/docs/rapport.md Rapport final] - [https://github.com/campus-iot/docs/rapport-technique.md Rapport technique] - [https://github.com/campus-iot/presentation/finale.md Présentation Finale] - [https://docs.google.com/presentation/d/1jki9UUmdc6g9Ql5Qc31wcFGkKlHdqY66hVSvVdGPKt0/edit?usp=sharing Présentatation intermédiaire]
|-
!scope="row"| 6
| [[Secours Montagne avec LoRa]]
| WYKLAND Damien(SM), BADAT Leya, CUAU Victor, MASSON Jeremy, ZARCOS Paul
| Bernard Tourancheau
| [[PROJET-INFO5 1920 Secours Montagne avec LoRa | Fiche de suivi]]
| [https://gitlab.com/info5_2020_secoursenmontagne GitLab] - [https://air.imag.fr/images/4/4f/SecoursMontagneLoRa_Soutenance_mi-parcours.pdf Présentation intermédiaire]
|-
!scope="row"| 7
| [[Projet EDCampus]]
| RIVOIRE Antoine, VINCENT Maxence, BONASPETTI Giulia, DECAMPS Marceau
| Anthony GEOURJON - Gérard POLLIER
| [https://gitlab.com/TODO/docs/suivi.md Fiche de suivi]
| [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport.md Rapport final] - [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport-technique.md Rapport technique] - [[Media:Soutenance.pdf | Présentation intermédiaire]] - [https://gitlab.com/TODO/presentation/finale.md Présentation Finale] - [https://gitlab.com/TODO GitLab]
|-
!scope="row"| 8
| [[Contributions open source au projet SmartRecruiting]]
| LANDI Estelle, REYMOND Estelle, Schanen Loic, VARENNE Rémi
| Anthony GEOURJON - Gérard POLLIER
| [https://gitlab.com/TODO/docs/suivi.md Fiche de suivi]
| [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport.md Rapport final] - [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport-technique.md Rapport technique] - [[Media:Presentation_mi-projet_smartrecruiting.pdf|Presentation intermédiaire]] - [https://gitlab.com/TODO/presentation/finale.md Présentation Finale] - [https://gitlab.com/TODO GitLab]
|-
!scope="row"| 9
| [[Projet Guc Voile App]]
| SOUCHON Loïc, THOMAS Antoine, TRESTOUR Grégory, VANDAL Jade
| Anthony GEOURJON
| [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/gucvoile/guc-voile-documentation/-/wikis/Fiche-de-suivi Fiche de suivi]
| [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport.md Rapport final] - [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport-technique.md Rapport technique] - [[Media:Soutenance_Intermediaire_GucVoile.pdf|Presentation intermédiaire]] - [https://gitlab.com/TODO/presentation/finale.md Présentation Finale] - [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/gucvoile GitLab]
|-
!scope="row"| 10
| [[Projet Kine 2.0]]
| BARDOU Eva, DEVOS Xavier, HOUBRON Adrian, JAN Léo, PELISSON Antoine
| Sylvain TORU
| [https://air.imag.fr/index.php/Projet_Kine_2.0#Fiche_de_suivi Fiche de suivi]
| [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport.md Rapport final] - [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport-technique.md Rapport technique] - [[Media:Projet_Kiné2.0_-_Soutenance_de_mi-parcours_03_03_20.pdf|Presentation intermédiaire]] - [https://gitlab.com/TODO/presentation/finale.md Présentation Finale] - [https://gitlab.com/Eva_B/reeducation_kine_connecte GitLab]
|-
!scope="row"| 11
| [[Projet Ecrire en geste]]
| CHABRE Manon, COSCIA Daniel, DENIS Guillaume, DE ARAUJO Bastien et ALACALI Kadir Uraz
| Olivier RICHARD
| [https://github.com/WriteInGesturesProject/docs/ Fiche de suivi]
| [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport.md Rapport final] - [https://gitlab.com/TODO/docs/rapport-technique.md Rapport technique] - [https://gitlab.com/TODO/presentation/intermediaire.md Présentation intermédiaire] - [https://gitlab.com/TODO/presentation/finale.md Présentation Finale] - [https://gitlab.com/TODO GitLab]

|}

= Projets collectifs MAT/IESE =

== Années 3 et 4 ==

=[[Projets M2PGI Services Machine-to-Machine et Internet-of-Things]]=
==[[PM2M/2019/TP|PM2M]]==

File:Photogrammétrie.pdf

2019-12-02T12:04:30Z

Marceau.Decamps: Marceau.Decamps uploaded a new version of File:Photogrammétrie.pdf

Slides VT2019 Photogrammétrie

VT2019 Photogrammetrie

2019-12-01T20:18:08Z

Marceau.Decamps: /* Drone */

La photogrammétrie numérique est la technique d’accumulation et de calcul à partir de plusieurs données afin de reconstruire une scène en 3D de la manière la plus précise possible. En d'autres termes, la photogrammétrie c'est le fait de se déplacer autour d’un sujet (par exemple une montagne) en recueillant des données pour pouvoir le reconstruire numériquement en trois dimensions.

=Abstract=

''Digital photogrammetry is the technique of accumulating and calculating from several data in order to reconstruct a 3D scene as accurately as possible. In other words, photogrammetry is the act of moving around a subject (e.g. a mountain) by collecting data to be able to digitally reconstruct it in three dimensions.''

''It can be used in multiple domains such as topography, cartography and archaeology. This wiki presents the step-by-step approach to 3D modeling using a point cloud, as well as some examples of physical and digital tools and methods used.''

''Keywords: 3D Modeling, Digital Photogrammetry, Point Cloud, Odometry, Filtering, Segmentation, Reconstruction''

=Domaines d’application=

La photogrammétrie peut être utilisée dans de multiples domaines, étant très importante principalement pour faciliter l'exploration et la reconnaissance d'objets dans lesquels l'homme a des difficultés d'accès, comme les très grandes ou très petites surfaces.

Voici quelques exemples de domaines d'application :
* Topographie
* Cartographie
* Système d'information géographique (SIG)
* Architecture
* Investigations de police
* Géologie
* Archéologie

Un exemple d'application dans le domaine de l'archéologie est la mission [[VT2019_Photogrammetrie#SPTitle | ''ScanPyramids'']], citée plus en détail à la fin de ce wiki.

=PointCloud=

Un point cloud, en français nuage de points, est un ensemble de points dans le même système de coordonnées. Autrement dit, c'est une image classique excepté que les pixels, ici "points", ont des coordonnées XYZ.

Nous utilisons le nuage de points en photogrammétrie numérique pour représenter les données de l'objet ou de la scène.

==Outils physiques==
Pour obtenir le nuage de points, on utilise des outils physiques qui permettent de capturer des informations "3D".

===Caméra binoculaire===
[[File:DUO.png | 200px | thumb | right | Figure 1 : DUO3D - DUO MLX]]
La caméra binoculaire est une caméra qui utilise deux objectifs différents pour, en plus de l'image, obtenir la profondeur de l'image.

Plus précisément, elle utilise des calculs mathématiques en comparant l'image des deux capteurs pour obtenir le nuage de points.
[[File:Camera_Bino.png | 300px | thumb | centre | Figure 2 : Schéma de fonctionnement d'une caméra binoculaire]]

Les avantages :
* Elle est petite, cela permet un transport et un positionnement faciles n'importe où.
* Elle n'est pas chère.

L'inconvénient :
* Elle est moins précise que d'autres équipements.

Dans la figure 3, on peut voir un exemple d'application avec des caméras binoculaires. On a les images des deux capteurs en haut à gauche, en faisant une analyse et des calculs, la caméra peut nous sortir une ''“depth map”'', carte de profondeur, (en bas à gauche). En accumulant les images sur la ''depth map'', on obtient un nuage de points.

[[File:Exemple_Bino.png | 700px | thumb | center | Figure 3 : Exemple d'application avec des caméras binoculaires]]

===Caméra infrarouge===
[[File:ASTRA.png | 200px | thumb | right | Figure 4 : ORBBEC - Astra S]]
La caméra infrarouge a un capteur RGB pour capturer l’image et en émetteur/récepteur infrarouge pour mesurer la distance. Elle utilise l'accumulation des deux pour obtenir le nuage de points.

L'avantage :
* Elle est très précise.

L'inconvénient :
* Elle est plus chère.

Dans la figure 5, on peut voir un exemple d'application avec des caméras infrarouges, où on a une photo de la scène originale à gauche et deux vues de l'image “brute” sortie de la caméra Astra.

[[File:Exemple_Infra.png | 800px | thumb | center | Figure 5 : Exemple d'application avec des caméras infrarouges]]

===Drone===
[[File:INTEL.png | 200px | thumb | right | Figure 6 : INTEL Aero Plataform avec camèra]]
Le drone est un petit aéronef avec pilotage automatique ou télécommandé qui a une caméra attachée à lui.

Les avantages :
* Il est très précis.
* Il permet de couvrir un large terrain.

Les inconvénients :
* Il est très cher.
* Il a une technologie qui est parfois difficile à comprendre, ce qui nécessiterait une formation préalable ou l'intervention d'un utilisateur expérimenté.

==Odométrie==
Odométrie est la technique permettant de calculer la position d’un objet en mesurant tous les déplacements d’un point A au point B.

Elle est utilisée dans la robotique, permet aussi de mesurer la position d’une caméra en analysant les images.

Il existe des outils numériques qui peuvent vous aider à calculer l'odométrie entre les points. Un exemple est le logiciel ORB-SLAM2.

===ORB-SLAM2===
ORB-SLAM2 est un logiciel open source (GPLv3 license) proposé par R. Mur-Artal et J. D. Tardos en 2017 sur l'article ''ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras'' [[VT2019_Photogrammetrie#OrbSlam | <nowiki>[1]</nowiki>]]. Ce logiciel a pour but de faire de la localisation and mapping system (SLAM).

Il utilise des caméras binoculaires et les ''“points of interest”'', points d'intérêt, pour traquer les mouvements de la caméra.

Dans la figure 7, on peut voir un exemple d'utilisation du logiciel ORB-SLAM2. En bas à droite on a l'image de la caméra (stéréo) avec tous les ''points of interest'' en vert, et sur la grande fenêtre on a le résultat de l'algorithme, on peut voir tous les ''points of interest'' calculés et chaque position clé de la caméra, ainsi que leurs liaisons.

[[File:Exemple_ORB.png | 600px | thumb | center | Figure 7 : Exemple d'utilisation d'ORB-SLAM2]]

=Accumulation & Traitement=
Le processus d'accumulation et traitement vise à transformer un nuage de points en un modèle 3D, ce qui se fait en cinq étapes principales.

==Démarrage==
Pour commencer le processus d'accumulation et traitement est indispensable une réflexion sur les méthodes et algorithmes qui seront utilisés afin de pouvoir capter les données nécessaires.

Habituellement, en tant que données d'entrée, il y a l'ensemble de points qui ont été obtenus avec les caméras et le logiciel de positionnement. Ces points peuvent être orientés, c'est-à-dire chaque point va avoir un vecteur normal, ou non.

==Filtrage==
Le nuage de points acquis a inévitablement de bruit visuelle et contient des valeurs''outliner'' dues aux limitations ou conditions des capteurs, à l'éclairage de la scène, etc. Par conséquent, il est nécessaire d'effectuer des opérations de filtrage sur le nuage de points pour obtenir des données plus précises afin de pouvoir effectuer les traitements suivants.

Pour cette opération de filtrage, différents filtres peuvent être utilisés et existent plusieurs façons de diviser ces filtres. Dans ce wiki on va regarder les détails de trois types de filtrage basées sur la division présentée sur l'article ''A review of algorithms for filtering the 3D point cloud'' [[VT2019_Photogrammetrie#Filter | <nowiki>[2]</nowiki>]].

;Filtrage statistique
: Le filtrage statique est le type de filtre qui examine la nature du point pour déterminer s'il est pertinent ou non. Il s'agit de filtres tels que le filtre passe-haut, le filtre passe-bas, le filtre basé sur la transformé de Fourier, etc.

;Filtrage basé sur le voisinage
: Les techniques de filtrage basées sur le voisinage déterminent la pertinence d'un point en utilisant des mesures de similarité entre un point et son voisinage. Parmi ces filtres, on trouve KNN, K-Means, Locality Sensitive Hash, etc.

;Filtrage basé sur les PDEs
: Les techniques basées sur les PDEs (Partial Differential Equations) pour filtrer le nuage de points peuvent être considérées comme une extension des mailles triangulaires. Ces méthodes utilisent des équations aux dérivées partielles, y compris le deuxième ordre, le quatrième ordre et la dérivée partielle complexe. Ainsi, dans cette méthode, le voisinage influence aussi la pertinence du point.

==Segmentation==
La segmentation c’est un groupement qui est utilisé pour décomposer le nuage de points en parties constitutives, qui peuvent être traitées indépendamment. Chaque partie normalement correspondent à des structures ou des objets spécifiques dans une scène.
Pour faire cette segmentation on peut utiliser plusieurs approches, voici quelques exemples :

;La segmentation par lisières
: Cette segmentation s'est basé sur les lisières, l'algorithme déduit les arêtes de l’image à travers la position des points.

;La segmentation par croissance des régions
: Sur la croissance des régions le but c'est de voir la similarité entre les pixels. Chaque objet sera une région avec des pixels voisins similaires.

;La segmentation par ajustement des modèles
: L'ajustement des modèles compare le nuage de points avec les modèles préexistants (comme les formes géométriques) et le découpage de chaque objet est défini pour la similarité avec ce modèle.

;La segmentation par clustering
: Cette segmentation utilise des algorithmes mathématiques pour déterminer chaque ''cluster'' qui sera l'objet. Une méthode de segmentation par clustering assez courante est basée sur la distance euclidienne entre les points.

==Reconstruction de surface==
La reconstruction de surface est le processus par lequel un objet 3D est déduit, ou "reconstruit", à partir du nuage de points qui échantillonnent la forme. Donc, une maille est créée sur cet ensemble des points. Cette maille peut être polygonale, triangulaire, entre autres.

Il existe de nombreuses techniques pour convertir un nuage de points en surface 3D. Certaines approches, telles que la triangulation de Delaunay, revêtent les sommets du nuage d'une maille triangulaire, alors que d'autres approches convertissent les points en champ volumétrique à l'aide d'un algorithme infographique[[VT2019_Photogrammetrie#WikiPC | <nowiki>[3]</nowiki>]].

==Ajustement d’un modèle==
Souvent, pour terminer le processus de modélisation 3D, il est nécessaire d'appliquer un modèle à cette image, c'est-à-dire une sorte de texture ou d'image, qui complétera chaque partie de la surface. La qualité du résultat de l'ajustement basé sur le modèle dépend de deux facteurs : l'approximation géométrique et la qualité de la maille obtenue dans la reconstruction.

Pour obtenir le meilleur ajustement possible de ce modèle, on peut également utiliser plusieurs algorithmes, qui peuvent être divisés en deux grands groupes.

;L'ajustement par template rigide
: Pour l'ajustement par template rigide la position à laquelle le modèle sera placé est estimé et il est placé tel qu'il est à cet endroit.

;L'ajustement non-rigide
: Pour l'ajustement non-rigide, également appelé ajustement paramétrique, la position à laquelle le modèle sera placé est estimé et avant de l'appliquer les autres modèles qui sont déjà dans l'image sont déformés pour l'assortir et enfin le modèle est appliqué. Ce processus de déformation est appelé transformation homographique.

=<div id="SPTitle">ScanPyramids</div>=
[[File:ScanPyramids.png | 300px | thumb | right | Figure 8 : Schéma de ScanPiramyds]]
La mission ScanPyramids (2015), conçue et coordonnée par la Faculté des Ingénieurs de l'Université du Caire et l'Institut français HIP (Héritage, Innovation, Préservation), visait à sonder, sans faire un seul trou, le cœur des plus grandes pyramides d'Egypte [[VT2019_Photogrammetrie#ScanPyramids | <nowiki>[4]</nowiki>]].

Deux missions de thermographie infrarouge ont été effectuées pour établir une carte thermique des monuments et révéler les vides sous la surface visible de la pyramide, puis deux missions de radiographie par muons ont été effectuées pour vérifier et visualiser avec précision la présence de structures inconnues dans les pyramides.

Parallèlement aux missions d'exploration, une campagne de photogrammétrie à l'aide de drones a été fait, ce qui a permis la reconstruction 3D précise du plateau de Gizeh et du site du Dahchour, ainsi que de tous les monuments qui y sont érigés. Ces modèles sont mis à la disposition du public sous forme de données ouvertes par l'Institut HIP.

;Drones
: Ils ont utiliser deux types de drones :
* Type avion : il dispose d'une grande autonomie et il est rapide et précis (~5cm).
* Type hélicoptère : il effectue un vol stationnaire, avec une grande précision (~1cm) et un scanner infrarouge.

=Démonstration=
Voyez ici une démonstration d'un nuage de points publié par l'entreprise Sketchfab, dans lequel nous pouvons voir certains des différents types de données que nous pouvons obtenir avec un nuage de points. La démonstration est itérative et les données représentent le Natural History Museum de Londres : [https://sketchfab.com/3d-models/point-cloud-demo-natural-history-museum-london-05940cf8ceaa44b4852bb6f04537cb97 Démonstration]

=Sources=
# <div id="OrbSlam">[https://arxiv.org/pdf/1610.06475.pdf Mur-Artal, Raul & D. Tardós, Juan. (2017). '''ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras''']</div>
# <div id="Filter">[https://www.researchgate.net/publication/317146336_A_review_of_algorithms_for_filtering_the_3D_point_cloud Han, Xian-Feng & Jin, Jesse & Wang, Ming-Jie & Jiang, Wei & Gao, Lei & Xiao, Liping. (2017). '''A review of algorithms for filtering the 3D point cloud.''']</div>
# <div id="WikiPC">[https://en.wikipedia.org/wiki/Point_cloud Wikipédia : '''Point Cloud''']</div>
# <div id="ScanPyramids">[http://www.scanpyramids.org/ '''ScanPyramids Mission''' - Site Officiel]</div>
# <div id="PCL">[http://pointclouds.org/ '''PCL : Point Cloud Library''' - Site Officiel]</div>
# <div id="WikiPhoto">[https://fr.wikipedia.org/wiki/Photogramm%C3%A9trie Wikipédia : '''Photogrammétrie''']</div>
# <div id="Fitting">[https://igl.ethz.ch/projects/template-fitting/template_matching.pdf Yeh, I-Cheng & Lin, Chao-Hung & Sorkine, Olga & Lee, Tong-Yee. '''Template-based 3D Model Fitting Using Dual-domain Relaxation''']</div>
# <div id="Segmentation">[https://arxiv.org/pdf/1908.08854.pdf Xie, Yuxing & Tian, Jiaojiao & Zhu, Xiao Xiang. (2019). '''A Review of Point Cloud Semantic Segmentation.''']</div>

=Veille Technologique 2019=
* Année : [[VT2019|VT2019]]
* Sujet : Photogrammétrie
* Slides : [[Media:Photogrammétrie.pdf|Slides]]
* Auteurs : [[User:Giulia.Bonaspetti | Giulia BONASPETTI MARTINS]], [[User:Marceau.Decamps | Marceau DECAMPS]]

VT2019 Photogrammetrie

2019-12-01T20:17:56Z

Marceau.Decamps: /* Caméra infrarouge */

La photogrammétrie numérique est la technique d’accumulation et de calcul à partir de plusieurs données afin de reconstruire une scène en 3D de la manière la plus précise possible. En d'autres termes, la photogrammétrie c'est le fait de se déplacer autour d’un sujet (par exemple une montagne) en recueillant des données pour pouvoir le reconstruire numériquement en trois dimensions.

=Abstract=

''Digital photogrammetry is the technique of accumulating and calculating from several data in order to reconstruct a 3D scene as accurately as possible. In other words, photogrammetry is the act of moving around a subject (e.g. a mountain) by collecting data to be able to digitally reconstruct it in three dimensions.''

''It can be used in multiple domains such as topography, cartography and archaeology. This wiki presents the step-by-step approach to 3D modeling using a point cloud, as well as some examples of physical and digital tools and methods used.''

''Keywords: 3D Modeling, Digital Photogrammetry, Point Cloud, Odometry, Filtering, Segmentation, Reconstruction''

=Domaines d’application=

La photogrammétrie peut être utilisée dans de multiples domaines, étant très importante principalement pour faciliter l'exploration et la reconnaissance d'objets dans lesquels l'homme a des difficultés d'accès, comme les très grandes ou très petites surfaces.

Voici quelques exemples de domaines d'application :
* Topographie
* Cartographie
* Système d'information géographique (SIG)
* Architecture
* Investigations de police
* Géologie
* Archéologie

Un exemple d'application dans le domaine de l'archéologie est la mission [[VT2019_Photogrammetrie#SPTitle | ''ScanPyramids'']], citée plus en détail à la fin de ce wiki.

=PointCloud=

Un point cloud, en français nuage de points, est un ensemble de points dans le même système de coordonnées. Autrement dit, c'est une image classique excepté que les pixels, ici "points", ont des coordonnées XYZ.

Nous utilisons le nuage de points en photogrammétrie numérique pour représenter les données de l'objet ou de la scène.

==Outils physiques==
Pour obtenir le nuage de points, on utilise des outils physiques qui permettent de capturer des informations "3D".

===Caméra binoculaire===
[[File:DUO.png | 200px | thumb | right | Figure 1 : DUO3D - DUO MLX]]
La caméra binoculaire est une caméra qui utilise deux objectifs différents pour, en plus de l'image, obtenir la profondeur de l'image.

Plus précisément, elle utilise des calculs mathématiques en comparant l'image des deux capteurs pour obtenir le nuage de points.
[[File:Camera_Bino.png | 300px | thumb | centre | Figure 2 : Schéma de fonctionnement d'une caméra binoculaire]]

Les avantages :
* Elle est petite, cela permet un transport et un positionnement faciles n'importe où.
* Elle n'est pas chère.

L'inconvénient :
* Elle est moins précise que d'autres équipements.

Dans la figure 3, on peut voir un exemple d'application avec des caméras binoculaires. On a les images des deux capteurs en haut à gauche, en faisant une analyse et des calculs, la caméra peut nous sortir une ''“depth map”'', carte de profondeur, (en bas à gauche). En accumulant les images sur la ''depth map'', on obtient un nuage de points.

[[File:Exemple_Bino.png | 700px | thumb | center | Figure 3 : Exemple d'application avec des caméras binoculaires]]

===Caméra infrarouge===
[[File:ASTRA.png | 200px | thumb | right | Figure 4 : ORBBEC - Astra S]]
La caméra infrarouge a un capteur RGB pour capturer l’image et en émetteur/récepteur infrarouge pour mesurer la distance. Elle utilise l'accumulation des deux pour obtenir le nuage de points.

L'avantage :
* Elle est très précise.

L'inconvénient :
* Elle est plus chère.

Dans la figure 5, on peut voir un exemple d'application avec des caméras infrarouges, où on a une photo de la scène originale à gauche et deux vues de l'image “brute” sortie de la caméra Astra.

[[File:Exemple_Infra.png | 800px | thumb | center | Figure 5 : Exemple d'application avec des caméras infrarouges]]

===Drone===
[[File:INTEL.png | 200px | thumb | right | Figure 6 : INTEL Aero Plataform avec camèra]]
Le drone est un petit aéronef avec pilotage automatique ou télécommandé qui a une caméra attachée à lui.

Des avantages :
* Il est très précis.
* Il permet de couvrir un large terrain.

Des inconvénients :
* Il est très cher.
* Il a une technologie qui est parfois difficile à comprendre, ce qui nécessiterait une formation préalable ou l'intervention d'un utilisateur expérimenté.

==Odométrie==
Odométrie est la technique permettant de calculer la position d’un objet en mesurant tous les déplacements d’un point A au point B.

Elle est utilisée dans la robotique, permet aussi de mesurer la position d’une caméra en analysant les images.

Il existe des outils numériques qui peuvent vous aider à calculer l'odométrie entre les points. Un exemple est le logiciel ORB-SLAM2.

===ORB-SLAM2===
ORB-SLAM2 est un logiciel open source (GPLv3 license) proposé par R. Mur-Artal et J. D. Tardos en 2017 sur l'article ''ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras'' [[VT2019_Photogrammetrie#OrbSlam | <nowiki>[1]</nowiki>]]. Ce logiciel a pour but de faire de la localisation and mapping system (SLAM).

Il utilise des caméras binoculaires et les ''“points of interest”'', points d'intérêt, pour traquer les mouvements de la caméra.

Dans la figure 7, on peut voir un exemple d'utilisation du logiciel ORB-SLAM2. En bas à droite on a l'image de la caméra (stéréo) avec tous les ''points of interest'' en vert, et sur la grande fenêtre on a le résultat de l'algorithme, on peut voir tous les ''points of interest'' calculés et chaque position clé de la caméra, ainsi que leurs liaisons.

[[File:Exemple_ORB.png | 600px | thumb | center | Figure 7 : Exemple d'utilisation d'ORB-SLAM2]]

=Accumulation & Traitement=
Le processus d'accumulation et traitement vise à transformer un nuage de points en un modèle 3D, ce qui se fait en cinq étapes principales.

==Démarrage==
Pour commencer le processus d'accumulation et traitement est indispensable une réflexion sur les méthodes et algorithmes qui seront utilisés afin de pouvoir capter les données nécessaires.

Habituellement, en tant que données d'entrée, il y a l'ensemble de points qui ont été obtenus avec les caméras et le logiciel de positionnement. Ces points peuvent être orientés, c'est-à-dire chaque point va avoir un vecteur normal, ou non.

==Filtrage==
Le nuage de points acquis a inévitablement de bruit visuelle et contient des valeurs''outliner'' dues aux limitations ou conditions des capteurs, à l'éclairage de la scène, etc. Par conséquent, il est nécessaire d'effectuer des opérations de filtrage sur le nuage de points pour obtenir des données plus précises afin de pouvoir effectuer les traitements suivants.

Pour cette opération de filtrage, différents filtres peuvent être utilisés et existent plusieurs façons de diviser ces filtres. Dans ce wiki on va regarder les détails de trois types de filtrage basées sur la division présentée sur l'article ''A review of algorithms for filtering the 3D point cloud'' [[VT2019_Photogrammetrie#Filter | <nowiki>[2]</nowiki>]].

;Filtrage statistique
: Le filtrage statique est le type de filtre qui examine la nature du point pour déterminer s'il est pertinent ou non. Il s'agit de filtres tels que le filtre passe-haut, le filtre passe-bas, le filtre basé sur la transformé de Fourier, etc.

;Filtrage basé sur le voisinage
: Les techniques de filtrage basées sur le voisinage déterminent la pertinence d'un point en utilisant des mesures de similarité entre un point et son voisinage. Parmi ces filtres, on trouve KNN, K-Means, Locality Sensitive Hash, etc.

;Filtrage basé sur les PDEs
: Les techniques basées sur les PDEs (Partial Differential Equations) pour filtrer le nuage de points peuvent être considérées comme une extension des mailles triangulaires. Ces méthodes utilisent des équations aux dérivées partielles, y compris le deuxième ordre, le quatrième ordre et la dérivée partielle complexe. Ainsi, dans cette méthode, le voisinage influence aussi la pertinence du point.

==Segmentation==
La segmentation c’est un groupement qui est utilisé pour décomposer le nuage de points en parties constitutives, qui peuvent être traitées indépendamment. Chaque partie normalement correspondent à des structures ou des objets spécifiques dans une scène.
Pour faire cette segmentation on peut utiliser plusieurs approches, voici quelques exemples :

;La segmentation par lisières
: Cette segmentation s'est basé sur les lisières, l'algorithme déduit les arêtes de l’image à travers la position des points.

;La segmentation par croissance des régions
: Sur la croissance des régions le but c'est de voir la similarité entre les pixels. Chaque objet sera une région avec des pixels voisins similaires.

;La segmentation par ajustement des modèles
: L'ajustement des modèles compare le nuage de points avec les modèles préexistants (comme les formes géométriques) et le découpage de chaque objet est défini pour la similarité avec ce modèle.

;La segmentation par clustering
: Cette segmentation utilise des algorithmes mathématiques pour déterminer chaque ''cluster'' qui sera l'objet. Une méthode de segmentation par clustering assez courante est basée sur la distance euclidienne entre les points.

==Reconstruction de surface==
La reconstruction de surface est le processus par lequel un objet 3D est déduit, ou "reconstruit", à partir du nuage de points qui échantillonnent la forme. Donc, une maille est créée sur cet ensemble des points. Cette maille peut être polygonale, triangulaire, entre autres.

Il existe de nombreuses techniques pour convertir un nuage de points en surface 3D. Certaines approches, telles que la triangulation de Delaunay, revêtent les sommets du nuage d'une maille triangulaire, alors que d'autres approches convertissent les points en champ volumétrique à l'aide d'un algorithme infographique[[VT2019_Photogrammetrie#WikiPC | <nowiki>[3]</nowiki>]].

==Ajustement d’un modèle==
Souvent, pour terminer le processus de modélisation 3D, il est nécessaire d'appliquer un modèle à cette image, c'est-à-dire une sorte de texture ou d'image, qui complétera chaque partie de la surface. La qualité du résultat de l'ajustement basé sur le modèle dépend de deux facteurs : l'approximation géométrique et la qualité de la maille obtenue dans la reconstruction.

Pour obtenir le meilleur ajustement possible de ce modèle, on peut également utiliser plusieurs algorithmes, qui peuvent être divisés en deux grands groupes.

;L'ajustement par template rigide
: Pour l'ajustement par template rigide la position à laquelle le modèle sera placé est estimé et il est placé tel qu'il est à cet endroit.

;L'ajustement non-rigide
: Pour l'ajustement non-rigide, également appelé ajustement paramétrique, la position à laquelle le modèle sera placé est estimé et avant de l'appliquer les autres modèles qui sont déjà dans l'image sont déformés pour l'assortir et enfin le modèle est appliqué. Ce processus de déformation est appelé transformation homographique.

=<div id="SPTitle">ScanPyramids</div>=
[[File:ScanPyramids.png | 300px | thumb | right | Figure 8 : Schéma de ScanPiramyds]]
La mission ScanPyramids (2015), conçue et coordonnée par la Faculté des Ingénieurs de l'Université du Caire et l'Institut français HIP (Héritage, Innovation, Préservation), visait à sonder, sans faire un seul trou, le cœur des plus grandes pyramides d'Egypte [[VT2019_Photogrammetrie#ScanPyramids | <nowiki>[4]</nowiki>]].

Deux missions de thermographie infrarouge ont été effectuées pour établir une carte thermique des monuments et révéler les vides sous la surface visible de la pyramide, puis deux missions de radiographie par muons ont été effectuées pour vérifier et visualiser avec précision la présence de structures inconnues dans les pyramides.

Parallèlement aux missions d'exploration, une campagne de photogrammétrie à l'aide de drones a été fait, ce qui a permis la reconstruction 3D précise du plateau de Gizeh et du site du Dahchour, ainsi que de tous les monuments qui y sont érigés. Ces modèles sont mis à la disposition du public sous forme de données ouvertes par l'Institut HIP.

;Drones
: Ils ont utiliser deux types de drones :
* Type avion : il dispose d'une grande autonomie et il est rapide et précis (~5cm).
* Type hélicoptère : il effectue un vol stationnaire, avec une grande précision (~1cm) et un scanner infrarouge.

=Démonstration=
Voyez ici une démonstration d'un nuage de points publié par l'entreprise Sketchfab, dans lequel nous pouvons voir certains des différents types de données que nous pouvons obtenir avec un nuage de points. La démonstration est itérative et les données représentent le Natural History Museum de Londres : [https://sketchfab.com/3d-models/point-cloud-demo-natural-history-museum-london-05940cf8ceaa44b4852bb6f04537cb97 Démonstration]

=Sources=
# <div id="OrbSlam">[https://arxiv.org/pdf/1610.06475.pdf Mur-Artal, Raul & D. Tardós, Juan. (2017). '''ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras''']</div>
# <div id="Filter">[https://www.researchgate.net/publication/317146336_A_review_of_algorithms_for_filtering_the_3D_point_cloud Han, Xian-Feng & Jin, Jesse & Wang, Ming-Jie & Jiang, Wei & Gao, Lei & Xiao, Liping. (2017). '''A review of algorithms for filtering the 3D point cloud.''']</div>
# <div id="WikiPC">[https://en.wikipedia.org/wiki/Point_cloud Wikipédia : '''Point Cloud''']</div>
# <div id="ScanPyramids">[http://www.scanpyramids.org/ '''ScanPyramids Mission''' - Site Officiel]</div>
# <div id="PCL">[http://pointclouds.org/ '''PCL : Point Cloud Library''' - Site Officiel]</div>
# <div id="WikiPhoto">[https://fr.wikipedia.org/wiki/Photogramm%C3%A9trie Wikipédia : '''Photogrammétrie''']</div>
# <div id="Fitting">[https://igl.ethz.ch/projects/template-fitting/template_matching.pdf Yeh, I-Cheng & Lin, Chao-Hung & Sorkine, Olga & Lee, Tong-Yee. '''Template-based 3D Model Fitting Using Dual-domain Relaxation''']</div>
# <div id="Segmentation">[https://arxiv.org/pdf/1908.08854.pdf Xie, Yuxing & Tian, Jiaojiao & Zhu, Xiao Xiang. (2019). '''A Review of Point Cloud Semantic Segmentation.''']</div>

=Veille Technologique 2019=
* Année : [[VT2019|VT2019]]
* Sujet : Photogrammétrie
* Slides : [[Media:Photogrammétrie.pdf|Slides]]
* Auteurs : [[User:Giulia.Bonaspetti | Giulia BONASPETTI MARTINS]], [[User:Marceau.Decamps | Marceau DECAMPS]]

VT2019 Photogrammetrie

2019-12-01T20:17:02Z

Marceau.Decamps: /* PointCloud */

La photogrammétrie numérique est la technique d’accumulation et de calcul à partir de plusieurs données afin de reconstruire une scène en 3D de la manière la plus précise possible. En d'autres termes, la photogrammétrie c'est le fait de se déplacer autour d’un sujet (par exemple une montagne) en recueillant des données pour pouvoir le reconstruire numériquement en trois dimensions.

=Abstract=

''Digital photogrammetry is the technique of accumulating and calculating from several data in order to reconstruct a 3D scene as accurately as possible. In other words, photogrammetry is the act of moving around a subject (e.g. a mountain) by collecting data to be able to digitally reconstruct it in three dimensions.''

''It can be used in multiple domains such as topography, cartography and archaeology. This wiki presents the step-by-step approach to 3D modeling using a point cloud, as well as some examples of physical and digital tools and methods used.''

''Keywords: 3D Modeling, Digital Photogrammetry, Point Cloud, Odometry, Filtering, Segmentation, Reconstruction''

=Domaines d’application=

La photogrammétrie peut être utilisée dans de multiples domaines, étant très importante principalement pour faciliter l'exploration et la reconnaissance d'objets dans lesquels l'homme a des difficultés d'accès, comme les très grandes ou très petites surfaces.

Voici quelques exemples de domaines d'application :
* Topographie
* Cartographie
* Système d'information géographique (SIG)
* Architecture
* Investigations de police
* Géologie
* Archéologie

Un exemple d'application dans le domaine de l'archéologie est la mission [[VT2019_Photogrammetrie#SPTitle | ''ScanPyramids'']], citée plus en détail à la fin de ce wiki.

=PointCloud=

Un point cloud, en français nuage de points, est un ensemble de points dans le même système de coordonnées. Autrement dit, c'est une image classique excepté que les pixels, ici "points", ont des coordonnées XYZ.

Nous utilisons le nuage de points en photogrammétrie numérique pour représenter les données de l'objet ou de la scène.

==Outils physiques==
Pour obtenir le nuage de points, on utilise des outils physiques qui permettent de capturer des informations "3D".

===Caméra binoculaire===
[[File:DUO.png | 200px | thumb | right | Figure 1 : DUO3D - DUO MLX]]
La caméra binoculaire est une caméra qui utilise deux objectifs différents pour, en plus de l'image, obtenir la profondeur de l'image.

Plus précisément, elle utilise des calculs mathématiques en comparant l'image des deux capteurs pour obtenir le nuage de points.
[[File:Camera_Bino.png | 300px | thumb | centre | Figure 2 : Schéma de fonctionnement d'une caméra binoculaire]]

Les avantages :
* Elle est petite, cela permet un transport et un positionnement faciles n'importe où.
* Elle n'est pas chère.

L'inconvénient :
* Elle est moins précise que d'autres équipements.

Dans la figure 3, on peut voir un exemple d'application avec des caméras binoculaires. On a les images des deux capteurs en haut à gauche, en faisant une analyse et des calculs, la caméra peut nous sortir une ''“depth map”'', carte de profondeur, (en bas à gauche). En accumulant les images sur la ''depth map'', on obtient un nuage de points.

[[File:Exemple_Bino.png | 700px | thumb | center | Figure 3 : Exemple d'application avec des caméras binoculaires]]

===Caméra infrarouge===
[[File:ASTRA.png | 200px | thumb | right | Figure 4 : ORBBEC - Astra S]]
La caméra infrarouge a un capteur RGB pour capturer l’image et en émetteur/récepteur infrarouge pour mesurer la distance. Elle utilise l'accumulation des deux pour obtenir le nuage de points.

D'avantage :
* Elle est très précise.

D'inconvénient :
* Elle est plus chère.

Dans la figure 5, on peut voir un exemple d'application avec des caméras infrarouges, où on a une photo de la scène originale à gauche et deux vues de l'image “brute” sortie de la caméra Astra.

[[File:Exemple_Infra.png | 800px | thumb | center | Figure 5 : Exemple d'application avec des caméras infrarouges]]

===Drone===
[[File:INTEL.png | 200px | thumb | right | Figure 6 : INTEL Aero Plataform avec camèra]]
Le drone est un petit aéronef avec pilotage automatique ou télécommandé qui a une caméra attachée à lui.

Des avantages :
* Il est très précis.
* Il permet de couvrir un large terrain.

Des inconvénients :
* Il est très cher.
* Il a une technologie qui est parfois difficile à comprendre, ce qui nécessiterait une formation préalable ou l'intervention d'un utilisateur expérimenté.

==Odométrie==
Odométrie est la technique permettant de calculer la position d’un objet en mesurant tous les déplacements d’un point A au point B.

Elle est utilisée dans la robotique, permet aussi de mesurer la position d’une caméra en analysant les images.

Il existe des outils numériques qui peuvent vous aider à calculer l'odométrie entre les points. Un exemple est le logiciel ORB-SLAM2.

===ORB-SLAM2===
ORB-SLAM2 est un logiciel open source (GPLv3 license) proposé par R. Mur-Artal et J. D. Tardos en 2017 sur l'article ''ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras'' [[VT2019_Photogrammetrie#OrbSlam | <nowiki>[1]</nowiki>]]. Ce logiciel a pour but de faire de la localisation and mapping system (SLAM).

Il utilise des caméras binoculaires et les ''“points of interest”'', points d'intérêt, pour traquer les mouvements de la caméra.

Dans la figure 7, on peut voir un exemple d'utilisation du logiciel ORB-SLAM2. En bas à droite on a l'image de la caméra (stéréo) avec tous les ''points of interest'' en vert, et sur la grande fenêtre on a le résultat de l'algorithme, on peut voir tous les ''points of interest'' calculés et chaque position clé de la caméra, ainsi que leurs liaisons.

[[File:Exemple_ORB.png | 600px | thumb | center | Figure 7 : Exemple d'utilisation d'ORB-SLAM2]]

=Accumulation & Traitement=
Le processus d'accumulation et traitement vise à transformer un nuage de points en un modèle 3D, ce qui se fait en cinq étapes principales.

==Démarrage==
Pour commencer le processus d'accumulation et traitement est indispensable une réflexion sur les méthodes et algorithmes qui seront utilisés afin de pouvoir capter les données nécessaires.

Habituellement, en tant que données d'entrée, il y a l'ensemble de points qui ont été obtenus avec les caméras et le logiciel de positionnement. Ces points peuvent être orientés, c'est-à-dire chaque point va avoir un vecteur normal, ou non.

==Filtrage==
Le nuage de points acquis a inévitablement de bruit visuelle et contient des valeurs''outliner'' dues aux limitations ou conditions des capteurs, à l'éclairage de la scène, etc. Par conséquent, il est nécessaire d'effectuer des opérations de filtrage sur le nuage de points pour obtenir des données plus précises afin de pouvoir effectuer les traitements suivants.

Pour cette opération de filtrage, différents filtres peuvent être utilisés et existent plusieurs façons de diviser ces filtres. Dans ce wiki on va regarder les détails de trois types de filtrage basées sur la division présentée sur l'article ''A review of algorithms for filtering the 3D point cloud'' [[VT2019_Photogrammetrie#Filter | <nowiki>[2]</nowiki>]].

;Filtrage statistique
: Le filtrage statique est le type de filtre qui examine la nature du point pour déterminer s'il est pertinent ou non. Il s'agit de filtres tels que le filtre passe-haut, le filtre passe-bas, le filtre basé sur la transformé de Fourier, etc.

;Filtrage basé sur le voisinage
: Les techniques de filtrage basées sur le voisinage déterminent la pertinence d'un point en utilisant des mesures de similarité entre un point et son voisinage. Parmi ces filtres, on trouve KNN, K-Means, Locality Sensitive Hash, etc.

;Filtrage basé sur les PDEs
: Les techniques basées sur les PDEs (Partial Differential Equations) pour filtrer le nuage de points peuvent être considérées comme une extension des mailles triangulaires. Ces méthodes utilisent des équations aux dérivées partielles, y compris le deuxième ordre, le quatrième ordre et la dérivée partielle complexe. Ainsi, dans cette méthode, le voisinage influence aussi la pertinence du point.

==Segmentation==
La segmentation c’est un groupement qui est utilisé pour décomposer le nuage de points en parties constitutives, qui peuvent être traitées indépendamment. Chaque partie normalement correspondent à des structures ou des objets spécifiques dans une scène.
Pour faire cette segmentation on peut utiliser plusieurs approches, voici quelques exemples :

;La segmentation par lisières
: Cette segmentation s'est basé sur les lisières, l'algorithme déduit les arêtes de l’image à travers la position des points.

;La segmentation par croissance des régions
: Sur la croissance des régions le but c'est de voir la similarité entre les pixels. Chaque objet sera une région avec des pixels voisins similaires.

;La segmentation par ajustement des modèles
: L'ajustement des modèles compare le nuage de points avec les modèles préexistants (comme les formes géométriques) et le découpage de chaque objet est défini pour la similarité avec ce modèle.

;La segmentation par clustering
: Cette segmentation utilise des algorithmes mathématiques pour déterminer chaque ''cluster'' qui sera l'objet. Une méthode de segmentation par clustering assez courante est basée sur la distance euclidienne entre les points.

==Reconstruction de surface==
La reconstruction de surface est le processus par lequel un objet 3D est déduit, ou "reconstruit", à partir du nuage de points qui échantillonnent la forme. Donc, une maille est créée sur cet ensemble des points. Cette maille peut être polygonale, triangulaire, entre autres.

Il existe de nombreuses techniques pour convertir un nuage de points en surface 3D. Certaines approches, telles que la triangulation de Delaunay, revêtent les sommets du nuage d'une maille triangulaire, alors que d'autres approches convertissent les points en champ volumétrique à l'aide d'un algorithme infographique[[VT2019_Photogrammetrie#WikiPC | <nowiki>[3]</nowiki>]].

==Ajustement d’un modèle==
Souvent, pour terminer le processus de modélisation 3D, il est nécessaire d'appliquer un modèle à cette image, c'est-à-dire une sorte de texture ou d'image, qui complétera chaque partie de la surface. La qualité du résultat de l'ajustement basé sur le modèle dépend de deux facteurs : l'approximation géométrique et la qualité de la maille obtenue dans la reconstruction.

Pour obtenir le meilleur ajustement possible de ce modèle, on peut également utiliser plusieurs algorithmes, qui peuvent être divisés en deux grands groupes.

;L'ajustement par template rigide
: Pour l'ajustement par template rigide la position à laquelle le modèle sera placé est estimé et il est placé tel qu'il est à cet endroit.

;L'ajustement non-rigide
: Pour l'ajustement non-rigide, également appelé ajustement paramétrique, la position à laquelle le modèle sera placé est estimé et avant de l'appliquer les autres modèles qui sont déjà dans l'image sont déformés pour l'assortir et enfin le modèle est appliqué. Ce processus de déformation est appelé transformation homographique.

=<div id="SPTitle">ScanPyramids</div>=
[[File:ScanPyramids.png | 300px | thumb | right | Figure 8 : Schéma de ScanPiramyds]]
La mission ScanPyramids (2015), conçue et coordonnée par la Faculté des Ingénieurs de l'Université du Caire et l'Institut français HIP (Héritage, Innovation, Préservation), visait à sonder, sans faire un seul trou, le cœur des plus grandes pyramides d'Egypte [[VT2019_Photogrammetrie#ScanPyramids | <nowiki>[4]</nowiki>]].

Deux missions de thermographie infrarouge ont été effectuées pour établir une carte thermique des monuments et révéler les vides sous la surface visible de la pyramide, puis deux missions de radiographie par muons ont été effectuées pour vérifier et visualiser avec précision la présence de structures inconnues dans les pyramides.

Parallèlement aux missions d'exploration, une campagne de photogrammétrie à l'aide de drones a été fait, ce qui a permis la reconstruction 3D précise du plateau de Gizeh et du site du Dahchour, ainsi que de tous les monuments qui y sont érigés. Ces modèles sont mis à la disposition du public sous forme de données ouvertes par l'Institut HIP.

;Drones
: Ils ont utiliser deux types de drones :
* Type avion : il dispose d'une grande autonomie et il est rapide et précis (~5cm).
* Type hélicoptère : il effectue un vol stationnaire, avec une grande précision (~1cm) et un scanner infrarouge.

=Démonstration=
Voyez ici une démonstration d'un nuage de points publié par l'entreprise Sketchfab, dans lequel nous pouvons voir certains des différents types de données que nous pouvons obtenir avec un nuage de points. La démonstration est itérative et les données représentent le Natural History Museum de Londres : [https://sketchfab.com/3d-models/point-cloud-demo-natural-history-museum-london-05940cf8ceaa44b4852bb6f04537cb97 Démonstration]

=Sources=
# <div id="OrbSlam">[https://arxiv.org/pdf/1610.06475.pdf Mur-Artal, Raul & D. Tardós, Juan. (2017). '''ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras''']</div>
# <div id="Filter">[https://www.researchgate.net/publication/317146336_A_review_of_algorithms_for_filtering_the_3D_point_cloud Han, Xian-Feng & Jin, Jesse & Wang, Ming-Jie & Jiang, Wei & Gao, Lei & Xiao, Liping. (2017). '''A review of algorithms for filtering the 3D point cloud.''']</div>
# <div id="WikiPC">[https://en.wikipedia.org/wiki/Point_cloud Wikipédia : '''Point Cloud''']</div>
# <div id="ScanPyramids">[http://www.scanpyramids.org/ '''ScanPyramids Mission''' - Site Officiel]</div>
# <div id="PCL">[http://pointclouds.org/ '''PCL : Point Cloud Library''' - Site Officiel]</div>
# <div id="WikiPhoto">[https://fr.wikipedia.org/wiki/Photogramm%C3%A9trie Wikipédia : '''Photogrammétrie''']</div>
# <div id="Fitting">[https://igl.ethz.ch/projects/template-fitting/template_matching.pdf Yeh, I-Cheng & Lin, Chao-Hung & Sorkine, Olga & Lee, Tong-Yee. '''Template-based 3D Model Fitting Using Dual-domain Relaxation''']</div>
# <div id="Segmentation">[https://arxiv.org/pdf/1908.08854.pdf Xie, Yuxing & Tian, Jiaojiao & Zhu, Xiao Xiang. (2019). '''A Review of Point Cloud Semantic Segmentation.''']</div>

=Veille Technologique 2019=
* Année : [[VT2019|VT2019]]
* Sujet : Photogrammétrie
* Slides : [[Media:Photogrammétrie.pdf|Slides]]
* Auteurs : [[User:Giulia.Bonaspetti | Giulia BONASPETTI MARTINS]], [[User:Marceau.Decamps | Marceau DECAMPS]]

VT2019 Photogrammetrie

2019-12-01T20:16:49Z

Marceau.Decamps: /* PointCloud */

La photogrammétrie numérique est la technique d’accumulation et de calcul à partir de plusieurs données afin de reconstruire une scène en 3D de la manière la plus précise possible. En d'autres termes, la photogrammétrie c'est le fait de se déplacer autour d’un sujet (par exemple une montagne) en recueillant des données pour pouvoir le reconstruire numériquement en trois dimensions.

=Abstract=

''Digital photogrammetry is the technique of accumulating and calculating from several data in order to reconstruct a 3D scene as accurately as possible. In other words, photogrammetry is the act of moving around a subject (e.g. a mountain) by collecting data to be able to digitally reconstruct it in three dimensions.''

''It can be used in multiple domains such as topography, cartography and archaeology. This wiki presents the step-by-step approach to 3D modeling using a point cloud, as well as some examples of physical and digital tools and methods used.''

''Keywords: 3D Modeling, Digital Photogrammetry, Point Cloud, Odometry, Filtering, Segmentation, Reconstruction''

=Domaines d’application=

La photogrammétrie peut être utilisée dans de multiples domaines, étant très importante principalement pour faciliter l'exploration et la reconnaissance d'objets dans lesquels l'homme a des difficultés d'accès, comme les très grandes ou très petites surfaces.

Voici quelques exemples de domaines d'application :
* Topographie
* Cartographie
* Système d'information géographique (SIG)
* Architecture
* Investigations de police
* Géologie
* Archéologie

Un exemple d'application dans le domaine de l'archéologie est la mission [[VT2019_Photogrammetrie#SPTitle | ''ScanPyramids'']], citée plus en détail à la fin de ce wiki.

=PointCloud=

Un point cloud, en français nuage de points, est un ensemble de points dans le même système de coordonnées. Autrement dit, c'est une image classique excepté que les pixels, ici "points", ont des coordonnées XYZ.
Nous utilisons le nuage de points en photogrammétrie numérique pour représenter les données de l'objet ou de la scène.

==Outils physiques==
Pour obtenir le nuage de points, on utilise des outils physiques qui permettent de capturer des informations "3D".

===Caméra binoculaire===
[[File:DUO.png | 200px | thumb | right | Figure 1 : DUO3D - DUO MLX]]
La caméra binoculaire est une caméra qui utilise deux objectifs différents pour, en plus de l'image, obtenir la profondeur de l'image.

Plus précisément, elle utilise des calculs mathématiques en comparant l'image des deux capteurs pour obtenir le nuage de points.
[[File:Camera_Bino.png | 300px | thumb | centre | Figure 2 : Schéma de fonctionnement d'une caméra binoculaire]]

Les avantages :
* Elle est petite, cela permet un transport et un positionnement faciles n'importe où.
* Elle n'est pas chère.

L'inconvénient :
* Elle est moins précise que d'autres équipements.

Dans la figure 3, on peut voir un exemple d'application avec des caméras binoculaires. On a les images des deux capteurs en haut à gauche, en faisant une analyse et des calculs, la caméra peut nous sortir une ''“depth map”'', carte de profondeur, (en bas à gauche). En accumulant les images sur la ''depth map'', on obtient un nuage de points.

[[File:Exemple_Bino.png | 700px | thumb | center | Figure 3 : Exemple d'application avec des caméras binoculaires]]

===Caméra infrarouge===
[[File:ASTRA.png | 200px | thumb | right | Figure 4 : ORBBEC - Astra S]]
La caméra infrarouge a un capteur RGB pour capturer l’image et en émetteur/récepteur infrarouge pour mesurer la distance. Elle utilise l'accumulation des deux pour obtenir le nuage de points.

D'avantage :
* Elle est très précise.

D'inconvénient :
* Elle est plus chère.

Dans la figure 5, on peut voir un exemple d'application avec des caméras infrarouges, où on a une photo de la scène originale à gauche et deux vues de l'image “brute” sortie de la caméra Astra.

[[File:Exemple_Infra.png | 800px | thumb | center | Figure 5 : Exemple d'application avec des caméras infrarouges]]

===Drone===
[[File:INTEL.png | 200px | thumb | right | Figure 6 : INTEL Aero Plataform avec camèra]]
Le drone est un petit aéronef avec pilotage automatique ou télécommandé qui a une caméra attachée à lui.

Des avantages :
* Il est très précis.
* Il permet de couvrir un large terrain.

Des inconvénients :
* Il est très cher.
* Il a une technologie qui est parfois difficile à comprendre, ce qui nécessiterait une formation préalable ou l'intervention d'un utilisateur expérimenté.

==Odométrie==
Odométrie est la technique permettant de calculer la position d’un objet en mesurant tous les déplacements d’un point A au point B.

Elle est utilisée dans la robotique, permet aussi de mesurer la position d’une caméra en analysant les images.

Il existe des outils numériques qui peuvent vous aider à calculer l'odométrie entre les points. Un exemple est le logiciel ORB-SLAM2.

===ORB-SLAM2===
ORB-SLAM2 est un logiciel open source (GPLv3 license) proposé par R. Mur-Artal et J. D. Tardos en 2017 sur l'article ''ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras'' [[VT2019_Photogrammetrie#OrbSlam | <nowiki>[1]</nowiki>]]. Ce logiciel a pour but de faire de la localisation and mapping system (SLAM).

Il utilise des caméras binoculaires et les ''“points of interest”'', points d'intérêt, pour traquer les mouvements de la caméra.

Dans la figure 7, on peut voir un exemple d'utilisation du logiciel ORB-SLAM2. En bas à droite on a l'image de la caméra (stéréo) avec tous les ''points of interest'' en vert, et sur la grande fenêtre on a le résultat de l'algorithme, on peut voir tous les ''points of interest'' calculés et chaque position clé de la caméra, ainsi que leurs liaisons.

[[File:Exemple_ORB.png | 600px | thumb | center | Figure 7 : Exemple d'utilisation d'ORB-SLAM2]]

=Accumulation & Traitement=
Le processus d'accumulation et traitement vise à transformer un nuage de points en un modèle 3D, ce qui se fait en cinq étapes principales.

==Démarrage==
Pour commencer le processus d'accumulation et traitement est indispensable une réflexion sur les méthodes et algorithmes qui seront utilisés afin de pouvoir capter les données nécessaires.

Habituellement, en tant que données d'entrée, il y a l'ensemble de points qui ont été obtenus avec les caméras et le logiciel de positionnement. Ces points peuvent être orientés, c'est-à-dire chaque point va avoir un vecteur normal, ou non.

==Filtrage==
Le nuage de points acquis a inévitablement de bruit visuelle et contient des valeurs''outliner'' dues aux limitations ou conditions des capteurs, à l'éclairage de la scène, etc. Par conséquent, il est nécessaire d'effectuer des opérations de filtrage sur le nuage de points pour obtenir des données plus précises afin de pouvoir effectuer les traitements suivants.

Pour cette opération de filtrage, différents filtres peuvent être utilisés et existent plusieurs façons de diviser ces filtres. Dans ce wiki on va regarder les détails de trois types de filtrage basées sur la division présentée sur l'article ''A review of algorithms for filtering the 3D point cloud'' [[VT2019_Photogrammetrie#Filter | <nowiki>[2]</nowiki>]].

;Filtrage statistique
: Le filtrage statique est le type de filtre qui examine la nature du point pour déterminer s'il est pertinent ou non. Il s'agit de filtres tels que le filtre passe-haut, le filtre passe-bas, le filtre basé sur la transformé de Fourier, etc.

;Filtrage basé sur le voisinage
: Les techniques de filtrage basées sur le voisinage déterminent la pertinence d'un point en utilisant des mesures de similarité entre un point et son voisinage. Parmi ces filtres, on trouve KNN, K-Means, Locality Sensitive Hash, etc.

;Filtrage basé sur les PDEs
: Les techniques basées sur les PDEs (Partial Differential Equations) pour filtrer le nuage de points peuvent être considérées comme une extension des mailles triangulaires. Ces méthodes utilisent des équations aux dérivées partielles, y compris le deuxième ordre, le quatrième ordre et la dérivée partielle complexe. Ainsi, dans cette méthode, le voisinage influence aussi la pertinence du point.

==Segmentation==
La segmentation c’est un groupement qui est utilisé pour décomposer le nuage de points en parties constitutives, qui peuvent être traitées indépendamment. Chaque partie normalement correspondent à des structures ou des objets spécifiques dans une scène.
Pour faire cette segmentation on peut utiliser plusieurs approches, voici quelques exemples :

;La segmentation par lisières
: Cette segmentation s'est basé sur les lisières, l'algorithme déduit les arêtes de l’image à travers la position des points.

;La segmentation par croissance des régions
: Sur la croissance des régions le but c'est de voir la similarité entre les pixels. Chaque objet sera une région avec des pixels voisins similaires.

;La segmentation par ajustement des modèles
: L'ajustement des modèles compare le nuage de points avec les modèles préexistants (comme les formes géométriques) et le découpage de chaque objet est défini pour la similarité avec ce modèle.

;La segmentation par clustering
: Cette segmentation utilise des algorithmes mathématiques pour déterminer chaque ''cluster'' qui sera l'objet. Une méthode de segmentation par clustering assez courante est basée sur la distance euclidienne entre les points.

==Reconstruction de surface==
La reconstruction de surface est le processus par lequel un objet 3D est déduit, ou "reconstruit", à partir du nuage de points qui échantillonnent la forme. Donc, une maille est créée sur cet ensemble des points. Cette maille peut être polygonale, triangulaire, entre autres.

Il existe de nombreuses techniques pour convertir un nuage de points en surface 3D. Certaines approches, telles que la triangulation de Delaunay, revêtent les sommets du nuage d'une maille triangulaire, alors que d'autres approches convertissent les points en champ volumétrique à l'aide d'un algorithme infographique[[VT2019_Photogrammetrie#WikiPC | <nowiki>[3]</nowiki>]].

==Ajustement d’un modèle==
Souvent, pour terminer le processus de modélisation 3D, il est nécessaire d'appliquer un modèle à cette image, c'est-à-dire une sorte de texture ou d'image, qui complétera chaque partie de la surface. La qualité du résultat de l'ajustement basé sur le modèle dépend de deux facteurs : l'approximation géométrique et la qualité de la maille obtenue dans la reconstruction.

Pour obtenir le meilleur ajustement possible de ce modèle, on peut également utiliser plusieurs algorithmes, qui peuvent être divisés en deux grands groupes.

;L'ajustement par template rigide
: Pour l'ajustement par template rigide la position à laquelle le modèle sera placé est estimé et il est placé tel qu'il est à cet endroit.

;L'ajustement non-rigide
: Pour l'ajustement non-rigide, également appelé ajustement paramétrique, la position à laquelle le modèle sera placé est estimé et avant de l'appliquer les autres modèles qui sont déjà dans l'image sont déformés pour l'assortir et enfin le modèle est appliqué. Ce processus de déformation est appelé transformation homographique.

=<div id="SPTitle">ScanPyramids</div>=
[[File:ScanPyramids.png | 300px | thumb | right | Figure 8 : Schéma de ScanPiramyds]]
La mission ScanPyramids (2015), conçue et coordonnée par la Faculté des Ingénieurs de l'Université du Caire et l'Institut français HIP (Héritage, Innovation, Préservation), visait à sonder, sans faire un seul trou, le cœur des plus grandes pyramides d'Egypte [[VT2019_Photogrammetrie#ScanPyramids | <nowiki>[4]</nowiki>]].

Deux missions de thermographie infrarouge ont été effectuées pour établir une carte thermique des monuments et révéler les vides sous la surface visible de la pyramide, puis deux missions de radiographie par muons ont été effectuées pour vérifier et visualiser avec précision la présence de structures inconnues dans les pyramides.

Parallèlement aux missions d'exploration, une campagne de photogrammétrie à l'aide de drones a été fait, ce qui a permis la reconstruction 3D précise du plateau de Gizeh et du site du Dahchour, ainsi que de tous les monuments qui y sont érigés. Ces modèles sont mis à la disposition du public sous forme de données ouvertes par l'Institut HIP.

;Drones
: Ils ont utiliser deux types de drones :
* Type avion : il dispose d'une grande autonomie et il est rapide et précis (~5cm).
* Type hélicoptère : il effectue un vol stationnaire, avec une grande précision (~1cm) et un scanner infrarouge.

=Démonstration=
Voyez ici une démonstration d'un nuage de points publié par l'entreprise Sketchfab, dans lequel nous pouvons voir certains des différents types de données que nous pouvons obtenir avec un nuage de points. La démonstration est itérative et les données représentent le Natural History Museum de Londres : [https://sketchfab.com/3d-models/point-cloud-demo-natural-history-museum-london-05940cf8ceaa44b4852bb6f04537cb97 Démonstration]

=Sources=
# <div id="OrbSlam">[https://arxiv.org/pdf/1610.06475.pdf Mur-Artal, Raul & D. Tardós, Juan. (2017). '''ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras''']</div>
# <div id="Filter">[https://www.researchgate.net/publication/317146336_A_review_of_algorithms_for_filtering_the_3D_point_cloud Han, Xian-Feng & Jin, Jesse & Wang, Ming-Jie & Jiang, Wei & Gao, Lei & Xiao, Liping. (2017). '''A review of algorithms for filtering the 3D point cloud.''']</div>
# <div id="WikiPC">[https://en.wikipedia.org/wiki/Point_cloud Wikipédia : '''Point Cloud''']</div>
# <div id="ScanPyramids">[http://www.scanpyramids.org/ '''ScanPyramids Mission''' - Site Officiel]</div>
# <div id="PCL">[http://pointclouds.org/ '''PCL : Point Cloud Library''' - Site Officiel]</div>
# <div id="WikiPhoto">[https://fr.wikipedia.org/wiki/Photogramm%C3%A9trie Wikipédia : '''Photogrammétrie''']</div>
# <div id="Fitting">[https://igl.ethz.ch/projects/template-fitting/template_matching.pdf Yeh, I-Cheng & Lin, Chao-Hung & Sorkine, Olga & Lee, Tong-Yee. '''Template-based 3D Model Fitting Using Dual-domain Relaxation''']</div>
# <div id="Segmentation">[https://arxiv.org/pdf/1908.08854.pdf Xie, Yuxing & Tian, Jiaojiao & Zhu, Xiao Xiang. (2019). '''A Review of Point Cloud Semantic Segmentation.''']</div>

=Veille Technologique 2019=
* Année : [[VT2019|VT2019]]
* Sujet : Photogrammétrie
* Slides : [[Media:Photogrammétrie.pdf|Slides]]
* Auteurs : [[User:Giulia.Bonaspetti | Giulia BONASPETTI MARTINS]], [[User:Marceau.Decamps | Marceau DECAMPS]]

VT2019 Photogrammetrie

2019-12-01T20:15:23Z

Marceau.Decamps: /* Caméra binoculaire */

La photogrammétrie numérique est la technique d’accumulation et de calcul à partir de plusieurs données afin de reconstruire une scène en 3D de la manière la plus précise possible. En d'autres termes, la photogrammétrie c'est le fait de se déplacer autour d’un sujet (par exemple une montagne) en recueillant des données pour pouvoir le reconstruire numériquement en trois dimensions.

=Abstract=

''Digital photogrammetry is the technique of accumulating and calculating from several data in order to reconstruct a 3D scene as accurately as possible. In other words, photogrammetry is the act of moving around a subject (e.g. a mountain) by collecting data to be able to digitally reconstruct it in three dimensions.''

''It can be used in multiple domains such as topography, cartography and archaeology. This wiki presents the step-by-step approach to 3D modeling using a point cloud, as well as some examples of physical and digital tools and methods used.''

''Keywords: 3D Modeling, Digital Photogrammetry, Point Cloud, Odometry, Filtering, Segmentation, Reconstruction''

=Domaines d’application=

La photogrammétrie peut être utilisée dans de multiples domaines, étant très importante principalement pour faciliter l'exploration et la reconnaissance d'objets dans lesquels l'homme a des difficultés d'accès, comme les très grandes ou très petites surfaces.

Voici quelques exemples de domaines d'application :
* Topographie
* Cartographie
* Système d'information géographique (SIG)
* Architecture
* Investigations de police
* Géologie
* Archéologie

Un exemple d'application dans le domaine de l'archéologie est la mission [[VT2019_Photogrammetrie#SPTitle | ''ScanPyramids'']], citée plus en détail à la fin de ce wiki.

=PointCloud=

Un point cloud, en français nuage de points, est un ensemble de points dans le même système de coordonnées. Nous utilisons le nuage de points en photogrammétrie numérique pour représenter les données de l'objet ou de la scène.

==Outils physiques==
Pour obtenir le nuage de points, on utilise des outils physiques qui permettent de capturer des informations "3D".

===Caméra binoculaire===
[[File:DUO.png | 200px | thumb | right | Figure 1 : DUO3D - DUO MLX]]
La caméra binoculaire est une caméra qui utilise deux objectifs différents pour, en plus de l'image, obtenir la profondeur de l'image.

Plus précisément, elle utilise des calculs mathématiques en comparant l'image des deux capteurs pour obtenir le nuage de points.
[[File:Camera_Bino.png | 300px | thumb | centre | Figure 2 : Schéma de fonctionnement d'une caméra binoculaire]]

Les avantages :
* Elle est petite, cela permet un transport et un positionnement faciles n'importe où.
* Elle n'est pas chère.

L'inconvénient :
* Elle est moins précise que d'autres équipements.

Dans la figure 3, on peut voir un exemple d'application avec des caméras binoculaires. On a les images des deux capteurs en haut à gauche, en faisant une analyse et des calculs, la caméra peut nous sortir une ''“depth map”'', carte de profondeur, (en bas à gauche). En accumulant les images sur la ''depth map'', on obtient un nuage de points.

[[File:Exemple_Bino.png | 700px | thumb | center | Figure 3 : Exemple d'application avec des caméras binoculaires]]

===Caméra infrarouge===
[[File:ASTRA.png | 200px | thumb | right | Figure 4 : ORBBEC - Astra S]]
La caméra infrarouge a un capteur RGB pour capturer l’image et en émetteur/récepteur infrarouge pour mesurer la distance. Elle utilise l'accumulation des deux pour obtenir le nuage de points.

D'avantage :
* Elle est très précise.

D'inconvénient :
* Elle est plus chère.

Dans la figure 5, on peut voir un exemple d'application avec des caméras infrarouges, où on a une photo de la scène originale à gauche et deux vues de l'image “brute” sortie de la caméra Astra.

[[File:Exemple_Infra.png | 800px | thumb | center | Figure 5 : Exemple d'application avec des caméras infrarouges]]

===Drone===
[[File:INTEL.png | 200px | thumb | right | Figure 6 : INTEL Aero Plataform avec camèra]]
Le drone est un petit aéronef avec pilotage automatique ou télécommandé qui a une caméra attachée à lui.

Des avantages :
* Il est très précis.
* Il permet de couvrir un large terrain.

Des inconvénients :
* Il est très cher.
* Il a une technologie qui est parfois difficile à comprendre, ce qui nécessiterait une formation préalable ou l'intervention d'un utilisateur expérimenté.

==Odométrie==
Odométrie est la technique permettant de calculer la position d’un objet en mesurant tous les déplacements d’un point A au point B.

Elle est utilisée dans la robotique, permet aussi de mesurer la position d’une caméra en analysant les images.

Il existe des outils numériques qui peuvent vous aider à calculer l'odométrie entre les points. Un exemple est le logiciel ORB-SLAM2.

===ORB-SLAM2===
ORB-SLAM2 est un logiciel open source (GPLv3 license) proposé par R. Mur-Artal et J. D. Tardos en 2017 sur l'article ''ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras'' [[VT2019_Photogrammetrie#OrbSlam | <nowiki>[1]</nowiki>]]. Ce logiciel a pour but de faire de la localisation and mapping system (SLAM).

Il utilise des caméras binoculaires et les ''“points of interest”'', points d'intérêt, pour traquer les mouvements de la caméra.

Dans la figure 7, on peut voir un exemple d'utilisation du logiciel ORB-SLAM2. En bas à droite on a l'image de la caméra (stéréo) avec tous les ''points of interest'' en vert, et sur la grande fenêtre on a le résultat de l'algorithme, on peut voir tous les ''points of interest'' calculés et chaque position clé de la caméra, ainsi que leurs liaisons.

[[File:Exemple_ORB.png | 600px | thumb | center | Figure 7 : Exemple d'utilisation d'ORB-SLAM2]]

=Accumulation & Traitement=
Le processus d'accumulation et traitement vise à transformer un nuage de points en un modèle 3D, ce qui se fait en cinq étapes principales.

==Démarrage==
Pour commencer le processus d'accumulation et traitement est indispensable une réflexion sur les méthodes et algorithmes qui seront utilisés afin de pouvoir capter les données nécessaires.

Habituellement, en tant que données d'entrée, il y a l'ensemble de points qui ont été obtenus avec les caméras et le logiciel de positionnement. Ces points peuvent être orientés, c'est-à-dire chaque point va avoir un vecteur normal, ou non.

==Filtrage==
Le nuage de points acquis a inévitablement de bruit visuelle et contient des valeurs''outliner'' dues aux limitations ou conditions des capteurs, à l'éclairage de la scène, etc. Par conséquent, il est nécessaire d'effectuer des opérations de filtrage sur le nuage de points pour obtenir des données plus précises afin de pouvoir effectuer les traitements suivants.

Pour cette opération de filtrage, différents filtres peuvent être utilisés et existent plusieurs façons de diviser ces filtres. Dans ce wiki on va regarder les détails de trois types de filtrage basées sur la division présentée sur l'article ''A review of algorithms for filtering the 3D point cloud'' [[VT2019_Photogrammetrie#Filter | <nowiki>[2]</nowiki>]].

;Filtrage statistique
: Le filtrage statique est le type de filtre qui examine la nature du point pour déterminer s'il est pertinent ou non. Il s'agit de filtres tels que le filtre passe-haut, le filtre passe-bas, le filtre basé sur la transformé de Fourier, etc.

;Filtrage basé sur le voisinage
: Les techniques de filtrage basées sur le voisinage déterminent la pertinence d'un point en utilisant des mesures de similarité entre un point et son voisinage. Parmi ces filtres, on trouve KNN, K-Means, Locality Sensitive Hash, etc.

;Filtrage basé sur les PDEs
: Les techniques basées sur les PDEs (Partial Differential Equations) pour filtrer le nuage de points peuvent être considérées comme une extension des mailles triangulaires. Ces méthodes utilisent des équations aux dérivées partielles, y compris le deuxième ordre, le quatrième ordre et la dérivée partielle complexe. Ainsi, dans cette méthode, le voisinage influence aussi la pertinence du point.

==Segmentation==
La segmentation c’est un groupement qui est utilisé pour décomposer le nuage de points en parties constitutives, qui peuvent être traitées indépendamment. Chaque partie normalement correspondent à des structures ou des objets spécifiques dans une scène.
Pour faire cette segmentation on peut utiliser plusieurs approches, voici quelques exemples :

;La segmentation par lisières
: Cette segmentation s'est basé sur les lisières, l'algorithme déduit les arêtes de l’image à travers la position des points.

;La segmentation par croissance des régions
: Sur la croissance des régions le but c'est de voir la similarité entre les pixels. Chaque objet sera une région avec des pixels voisins similaires.

;La segmentation par ajustement des modèles
: L'ajustement des modèles compare le nuage de points avec les modèles préexistants (comme les formes géométriques) et le découpage de chaque objet est défini pour la similarité avec ce modèle.

;La segmentation par clustering
: Cette segmentation utilise des algorithmes mathématiques pour déterminer chaque ''cluster'' qui sera l'objet. Une méthode de segmentation par clustering assez courante est basée sur la distance euclidienne entre les points.

==Reconstruction de surface==
La reconstruction de surface est le processus par lequel un objet 3D est déduit, ou "reconstruit", à partir du nuage de points qui échantillonnent la forme. Donc, une maille est créée sur cet ensemble des points. Cette maille peut être polygonale, triangulaire, entre autres.

Il existe de nombreuses techniques pour convertir un nuage de points en surface 3D. Certaines approches, telles que la triangulation de Delaunay, revêtent les sommets du nuage d'une maille triangulaire, alors que d'autres approches convertissent les points en champ volumétrique à l'aide d'un algorithme infographique[[VT2019_Photogrammetrie#WikiPC | <nowiki>[3]</nowiki>]].

==Ajustement d’un modèle==
Souvent, pour terminer le processus de modélisation 3D, il est nécessaire d'appliquer un modèle à cette image, c'est-à-dire une sorte de texture ou d'image, qui complétera chaque partie de la surface. La qualité du résultat de l'ajustement basé sur le modèle dépend de deux facteurs : l'approximation géométrique et la qualité de la maille obtenue dans la reconstruction.

Pour obtenir le meilleur ajustement possible de ce modèle, on peut également utiliser plusieurs algorithmes, qui peuvent être divisés en deux grands groupes.

;L'ajustement par template rigide
: Pour l'ajustement par template rigide la position à laquelle le modèle sera placé est estimé et il est placé tel qu'il est à cet endroit.

;L'ajustement non-rigide
: Pour l'ajustement non-rigide, également appelé ajustement paramétrique, la position à laquelle le modèle sera placé est estimé et avant de l'appliquer les autres modèles qui sont déjà dans l'image sont déformés pour l'assortir et enfin le modèle est appliqué. Ce processus de déformation est appelé transformation homographique.

=<div id="SPTitle">ScanPyramids</div>=
[[File:ScanPyramids.png | 300px | thumb | right | Figure 8 : Schéma de ScanPiramyds]]
La mission ScanPyramids (2015), conçue et coordonnée par la Faculté des Ingénieurs de l'Université du Caire et l'Institut français HIP (Héritage, Innovation, Préservation), visait à sonder, sans faire un seul trou, le cœur des plus grandes pyramides d'Egypte [[VT2019_Photogrammetrie#ScanPyramids | <nowiki>[4]</nowiki>]].

Deux missions de thermographie infrarouge ont été effectuées pour établir une carte thermique des monuments et révéler les vides sous la surface visible de la pyramide, puis deux missions de radiographie par muons ont été effectuées pour vérifier et visualiser avec précision la présence de structures inconnues dans les pyramides.

Parallèlement aux missions d'exploration, une campagne de photogrammétrie à l'aide de drones a été fait, ce qui a permis la reconstruction 3D précise du plateau de Gizeh et du site du Dahchour, ainsi que de tous les monuments qui y sont érigés. Ces modèles sont mis à la disposition du public sous forme de données ouvertes par l'Institut HIP.

;Drones
: Ils ont utiliser deux types de drones :
* Type avion : il dispose d'une grande autonomie et il est rapide et précis (~5cm).
* Type hélicoptère : il effectue un vol stationnaire, avec une grande précision (~1cm) et un scanner infrarouge.

=Démonstration=
Voyez ici une démonstration d'un nuage de points publié par l'entreprise Sketchfab, dans lequel nous pouvons voir certains des différents types de données que nous pouvons obtenir avec un nuage de points. La démonstration est itérative et les données représentent le Natural History Museum de Londres : [https://sketchfab.com/3d-models/point-cloud-demo-natural-history-museum-london-05940cf8ceaa44b4852bb6f04537cb97 Démonstration]

=Sources=
# <div id="OrbSlam">[https://arxiv.org/pdf/1610.06475.pdf Mur-Artal, Raul & D. Tardós, Juan. (2017). '''ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras''']</div>
# <div id="Filter">[https://www.researchgate.net/publication/317146336_A_review_of_algorithms_for_filtering_the_3D_point_cloud Han, Xian-Feng & Jin, Jesse & Wang, Ming-Jie & Jiang, Wei & Gao, Lei & Xiao, Liping. (2017). '''A review of algorithms for filtering the 3D point cloud.''']</div>
# <div id="WikiPC">[https://en.wikipedia.org/wiki/Point_cloud Wikipédia : '''Point Cloud''']</div>
# <div id="ScanPyramids">[http://www.scanpyramids.org/ '''ScanPyramids Mission''' - Site Officiel]</div>
# <div id="PCL">[http://pointclouds.org/ '''PCL : Point Cloud Library''' - Site Officiel]</div>
# <div id="WikiPhoto">[https://fr.wikipedia.org/wiki/Photogramm%C3%A9trie Wikipédia : '''Photogrammétrie''']</div>
# <div id="Fitting">[https://igl.ethz.ch/projects/template-fitting/template_matching.pdf Yeh, I-Cheng & Lin, Chao-Hung & Sorkine, Olga & Lee, Tong-Yee. '''Template-based 3D Model Fitting Using Dual-domain Relaxation''']</div>
# <div id="Segmentation">[https://arxiv.org/pdf/1908.08854.pdf Xie, Yuxing & Tian, Jiaojiao & Zhu, Xiao Xiang. (2019). '''A Review of Point Cloud Semantic Segmentation.''']</div>

=Veille Technologique 2019=
* Année : [[VT2019|VT2019]]
* Sujet : Photogrammétrie
* Slides : [[Media:Photogrammétrie.pdf|Slides]]
* Auteurs : [[User:Giulia.Bonaspetti | Giulia BONASPETTI MARTINS]], [[User:Marceau.Decamps | Marceau DECAMPS]]