Ce projet consiste en deux analyses de données distinctes. La première exploite un jeu de données sur les ventes de jeux vidéo pour identifier les titres les plus vendus, les plateformes et éditeurs les plus populaires, ainsi que les tendances par région. La seconde utilise un dataset de races de chiens pour développer un modèle d'identification automatique basé sur des images. Les deux analyses visent à extraire des insights exploitables pour des décisions stratégiques.

Le projet DeepFaune Package est une application dédiée à la gestion et à l'analyse de données naturalistes. Il permet la reconnaissance automatique d'espèces à partir de photos et de vidéos, et offre des fonctionnalités de cartographie de la biodiversité.

Application permettant de charger une vidéo et de suivre manuellement un objet pour générer un fichier CSV contenant ses coordonnées à chaque instant. L'utilisateur peut naviguer dans la vidéo image par image, exporter les données de suivi et visualiser les trajectoires sous forme de graphiques. L'outil est conçu pour des analyses simples de mouvements dans des vidéos.

Ce projet fournit des outils et des jeux de données pour l'analyse automatique des expressions faciales et des mouvements du visage dans des vidéos. Il permet d'extraire des descripteurs locaux de mouvement (LMP) et des cartes de mouvement global (GMD) à partir de séquences vidéo structurées. Les données sont organisées pour reproduire des expériences scientifiques et sont compatibles avec des méthodes d'apprentissage automatique comme LibSVM.

Projet dédié à l'extraction et à l'analyse de descripteurs entre deux images d'une séquence vidéo. Il permet de traiter des données visuelles pour identifier des motifs ou des caractéristiques spécifiques, utile dans des domaines comme la vision par ordinateur ou l'intelligence artificielle.

Ce projet utilise l'intelligence artificielle pour détecter automatiquement les lésions liées à la maladie de Crohn à partir d'images issues de vidéos de vidéocapsule endoscopique. Il permet d'analyser des examens médicaux, d'augmenter les jeux de données d'images pour améliorer la précision des modèles, et de fournir des métriques de performance pour évaluer l'efficacité des réseaux de neurones entraînés.

Outil d'analyse dédié à la détection et à la mesure des bulles de gaz dans les vidéos aériennes du lac Dziani à Mayotte. Le projet traite des séquences vidéo capturées par drone pour identifier les panaches de bulles, calculer leurs positions et interpoler les données temporelles. Les résultats permettent d'étudier les dynamiques environnementales et les émissions de gaz dans ce milieu lacustre unique.

MuscleMotion est un outil dédié à l'analyse automatisée de vidéos pour étudier les mouvements musculaires. Il permet de traiter des séquences vidéo scientifiques, d'éliminer les bruits de fond, de convertir des formats vidéo spécifiques et de générer des mesures précises en distances réelles. Utilisé principalement en recherche biomécanique ou en biologie, il simplifie l'extraction de données à partir de vidéos complexes.

L'ONPE est une ressource clé en matière de protection de l'enfance, analysant les données, recensant les dispositifs et diffusant l'information sur le sujet. Il s'agit d'une plateforme d'échanges et de partage de connaissances, offrant des données chiffrées, des études et recherches, des publications, des événements et un agenda, ainsi que des vidéos.

Bibliothèque logicielle dédiée au traitement d'images et à l'analyse vidéo, offrant des outils pour la manipulation, la conversion et la visualisation de données visuelles. Elle permet aux développeurs d'intégrer des fonctionnalités avancées comme le traitement en temps réel, l'analyse de flux vidéo et la génération de représentations graphiques pour des applications scientifiques ou industrielles.