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Vahid Mohammadi

Vahid Mohammadi

Ingenieur Computer Vision

Ingénierie / Architecture

Lyon, Arrondissement de Lyon, Rhône

Social


À propos de Vahid Mohammadi:

Ingénieur passionné et accompli en imagerie et vision artificielle avec une solide expérience en traitement d'images, apprentissage profond, conception de systèmes et installation. Expertise démontrée dans les systèmes de vision industrielle, les algorithmes de contrôle qualité et la recherche multidisciplinaire, visant à exploiter des compétences avancées pour stimuler l'innovation et contribuer à des projets révolutionnaires.

Expérience

Au cours de mes expériences professionnelles ces dernières années, j'ai eu l'occasion de travailler sur différents projets de vision par ordinateur et d'apprentissage automatique. J'ai également eu l'expérience de l'étude de faisabilité, de l'installation de systèmes de vision, de l'étalonnage, du dépannage et du support client à distance. Au cours de ces années, j'ai acquis une bonne expérience en travaillant avec :

- Différents types d'instruments d'imagerie (monochrome, couleur, stéréo, multi/hyperspectral, rayons X, ultrason, caméra industrielle)

- Différentes techniques de traitement d'images (prétraitement, débruitage, filtres spatiaux, filtres morphologiques, détecteurs, extraction de caractéristiques)

- Science des couleurs (extraction des couleurs, conversion des couleurs, étalonnage des couleurs)

- Source lumineuse (mesure, sélection, diffuseurs)

- Machine/Deep learning (classification, segmentation, prédiction) par ANN, KNN, CNN, SVM

Concernant les compétences logicielles, j'ai travaillé avec/je suis à l'aise avec Python (TensorFlow, Pytorch, SciKit learn, OpenCV), MATLAB, et C++/C#. J'ai de bonnes compétences en communication avec les clients et en préparation de documentation et de rapports.

Éducation

J'ai obtenu mon doctorat en Instrumentation et Informatique de l’image à l'Université de Bourgogne en Septembre 2022. Dans ma thèse, j'ai utilisé l'imagerie stéréo passive et l'imagerie multispectrale pour le suivi des plantes. Ce travail a consisté en le développement d'un algorithme de traitement d'image, l'étalonnage du système et l'extraction de caractéristiques. 

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