Application permettant de simuler des lancers de dés à plusieurs faces et de visualiser les résultats sous forme de nuage de points dynamique. Elle offre la possibilité de comparer des séries de données issues de lancers manuels ou générés par l'application, avec une représentation graphique personnalisable et des fonctionnalités d'analyse des fréquences de résultats.

Le projet point-cloud permet la visualisation et l'analyse de nuages de points 3D, offrant une représentation précise d'espaces réels ou virtuels. Il facilite la reconstruction 3D d'espaces à partir de données géospatiales, ce qui permet aux utilisateurs de mieux comprendre et interagir avec ces données.

Ce projet développe des plugins pour PDAL (Point Data Abstraction Library), une bibliothèque open source dédiée au traitement de données LiDAR. Il permet d'ajouter des filtres spécifiques pour décimer, assigner des rayons ou manipuler des nuages de points géospatiaux. Le plugin facilite l'intégration de données IGN (Institut National de l'Information Géographique et Forestière) dans des workflows de traitement automatisés, optimisant ainsi la gestion et l'analyse de données 3D pour des applications variées comme l'urbanisme, l'environnement ou l'archéologie.

Outil logiciel dédié au traitement et à l'analyse de données issues de scanners laser. Il permet de convertir des scans laser en nuages de points 3D, d'identifier les contours et de déterminer les points les plus proches dans un environnement. Principalement utilisé dans des applications robotiques ou d'inspection industrielle pour la cartographie et la détection d'obstacles.

Ce projet propose une présentation et des travaux pratiques dédiés à l'analyse topologique des données (TDA), une méthode innovante pour extraire des informations qualitatives et quantitatives à partir de données complexes. Il s'appuie sur la librairie open source GUDHI pour explorer des structures géométriques et topologiques dans des nuages de points, graphiques ou images. Destiné aux chercheurs et étudiants, il facilite l'apprentissage des pipelines de TDA via des exercices pratiques.

Ce projet permet de transformer des nuages de points LAS en modèles numériques (DTM, DSM, DHM) pour représenter le terrain ou les surfaces. Il extrait également des valeurs d'altitude le long de lignes définies, utiles pour des analyses géospatiales comme l'ouverture de ponts dans des modèles numériques. Les outils développés sont adaptés à des usages professionnels en topographie, urbanisme ou gestion des risques.

Outil d'analyse et de profilage dédié aux traces d'exécution générées par Pallas. Il permet de mesurer la durée des appels de fonctions et de produire des fichiers CSV structurés pour faciliter l'analyse des performances. Des scripts complémentaires génèrent des graphiques (histogrammes, nuages de points) pour visualiser les données et identifier les goulots d'étranglement dans le code.

Archéolog'IA est un plugin QGIS conçu pour transformer des nuages de points LiDAR HD en produits de visualisation du relief et détecter automatiquement des structures archéologiques. Il s'adresse aux services d'archéologie et aux prospecteurs, leur permettant d'analyser des données sans expertise technique en traitement de données. Le plugin génère des modèles numériques de terrain, des ombrages, des indices de relief et des rapports prêts à l'emploi, facilitant ainsi l'identification de parcelles, charbonnières, cratères ou enclos.

XMOD est un cadre de travail innovant conçu pour la découverte multi-objets en 2D et 3D à partir de mouvements 2D. Il exploite des techniques avancées de vision par ordinateur pour localiser des objets sans annotations humaines, en combinant des données RGB et des nuages de points. Le projet propose une approche de distillation croisée entre modalités pour améliorer la précision des modèles, avec des applications dans des domaines comme la robotique, la conduite autonome et l'analyse d'images médicales.

Outil dédié à l'analyse et au traitement de formes géométriques en utilisant des méthodes avancées comme les varifolds et l'optimal transport. Il permet de manipuler des nuages de points, des courbes et des surfaces, tout en fournissant des modèles de registration pour aligner des données. Idéal pour la recherche en vision par ordinateur et en géométrie computationnelle.