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La mission du laboratoire MATIS (M thodes d’Analyses et de Traitement d’Images pour la St r o-restitution) consiste   mener des recherches en math matiques et en informatique appliqu es   la photogramm trie,   la vision par ordinateur et   la t l d tection pour l’imagerie multi-capteurs (optique, LiDAR, radar, etc.) et multi-sources.

Le MATIS a pour principales missions l’am lioration de la production, de l’analyse et de la valorisation des r f rentiels IGN gr?ce   l’imagerie terrestre, a roport e et/ou satellitaire.

Ses membres ont d velopp  des comp tences dans toute la cha?ne de l’imagerie pour la t l d tection : radiom trie, photogramm trie, analyse et synth se d’image physique, vision par ordinateur 2D et 3D, reconstruction tridimensionnelle de surfaces et d’objets complexes, indexation   large  chelle, reconnaissance des formes, classification, qualification de donn es, visualisation et interaction. Ces comp tences sont d ploy es dans un contexte m trologique propre   la photogramm trie,   plusieurs niveaux de la cha?ne. Depuis plusieurs ann es, la vari t , la complexit  et le volume des donn es produites et manipul es le positionnent  galement dans le domaine du Big Data, pour lequel il a acquis une expertise dans le passage   l’ chelle de ses m thodes algorithmiques et dans la gestion des grands volumes de donn es h t rog nes.

Le MATIS s’implique aussi dans la communaut  open source en d veloppant et proposant des librairies et des jeux de donn es en libre acc s. Il m ne  galement en continu plusieurs actions de soutien envers les services de production et de d veloppement de l’IGN (vectorisation de la BD parcellaire, reconstruction de mod les 3D de villes, segmentation et classification de la v g tation, syst me de num risation terrestre St r opolis, plateforme de visualisation et d’interaction iTowns, etc.).

En savoir plus
Site web du MATIS : http://recherche.ign.fr/labos/matis/accueilMATIS.php

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D tection de voiture en temps r el   partir d'images a riennes dans un monde WebGL iTowns

Mis   jour le 16 novembre 2018

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