Ce projet utilise l'intelligence artificielle pour enrichir les enregistrements vidéo. Il permet d'analyser les vidéos pour détecter des événements clés, de transcrire automatiquement les vidéos en texte, de reconnaître des visages dans les vidéos et d'indexer le contenu pour faciliter la recherche de contenus spécifiques.

Solution dédiée à la vidéosurveillance et à la sécurité des espaces publics ou privés. Permet la surveillance en temps réel, l'enregistrement des flux vidéo et l'analyse intelligente des images pour détecter des incidents ou des comportements suspects. Utilisé par des entreprises, des collectivités ou des particuliers pour renforcer la sécurité.

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.

Le projet mask-detection est un dépôt de code source contenant un programme informatique capable de détecter la présence de masques sur des visages humains à partir de flux vidéo en temps réel. Il s'agit d'une application de traitement d'images et de vidéos utilisant des algorithmes d'intelligence artificielle pour détecter et analyser les visages humains dans des environnements variés.

OpenCV est une bibliothèque open source dédiée au traitement d'images et à la vision par ordinateur. Elle permet aux développeurs de créer des applications capables d'analyser, de modifier et d'interpréter des images ou des vidéos. Utilisée dans des domaines variés comme la robotique, la médecine, la surveillance ou l'automobile, elle facilite l'extraction d'informations visuelles pour des solutions automatisées et intelligentes.

AlphaPose v2 est une solution avancée dédiée à l'analyse et à la détection de poses humaines dans des images ou des vidéos. Elle permet d'identifier et de suivre les mouvements corporels avec une grande précision, facilitant ainsi des applications variées comme l'analyse sportive, la surveillance automatisée ou l'interaction homme-machine. Le projet s'appuie sur des algorithmes d'intelligence artificielle pour fournir des résultats fiables et rapides.

Le projet maskanalysis a pour but d'analyser les données relatives au port du masque dans différents contextes, afin d'évaluer l'efficacité des politiques sanitaires mises en place et de suivre la propagation du virus. Il s'appuie sur des algorithmes d'intelligence artificielle pour détecter et classer les images et vidéos selon le port ou non du masque.

Ce projet propose des données et des ressources pour l'étude de la segmentation de mouvements basée sur l'algorithme EM (Expectation-Maximization). Il s'inscrit dans le cadre de recherches académiques en vision par ordinateur et en intelligence artificielle, visant à améliorer l'efficacité des méthodes d'analyse de séquences vidéo sans supervision.

DeXtrusion est une solution logicielle basée sur l'intelligence artificielle conçue pour analyser des séquences vidéo de tissus épithéliaux. Elle permet de détecter automatiquement des événements cellulaires dynamiques comme les extrusions, divisions ou mort cellulaire, en générant des cartes de probabilité et des localisations spatio-temporelles précises. Utilisable par des biologistes ou chercheurs en imagerie cellulaire, elle facilite l'étude des mécanismes cellulaires sans expertise en programmation.

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.