
Loïca
Avanthey
Enseignante-Chercheuse
Paris
Français, Anglais
Sujets d'expertise :
Biographie
Loïca a obtenu son diplôme d'ingénieur en informatique, électronique et automatique en 2011. Après s'être spécialisée durant ses études sur la télédétection spatiale puis sur la télédétection rapprochée par drone, elle a poursuivi par un doctorat en Signal & Images à Télécom ParisTech, financé à 100% par la Direction Générale de l'Armement (DGA), soutenu en 2016 sur le thème de la cartographie sous-marine de haute précision assistée par des robots autonomes (UUV & USV). Son domaine de recherche est la télédétection à courte portée et la robotique de terrain. Elle travaille dans tous les environnements (air, terre et mer) avec une attention particulière pour l'environnement sous-marin. En tant que plongeuse professionnelle, elle s''occupe d'opérations sur le terrain impliquant des robots et leurs capteurs et co-organise des ateliers d'expérimentation sous-marine dans le cadre du GDR Robotique. Elle est actuellement professeur assistant à l'EPITA où elle a co-créé, avec Laurent Beaudoin, l'équipe SEAL (Sense, Explore, Analyze and Learn) sur la robotique d'exploration, qui a été fusionnée en 2022 avec le groupe Traitement d'images et reconnaissance des formes. Elle est aussi co-responsable de l'axe robotique de l'EPITA.
Publications récentes

L. Avanthey, L. Beaudoin
Dense In Situ Underwater 3D Reconstruction by Aggregation of Successive Partial Local Clouds
Remote Sensing (RS), MDPI, Vol. 16, No. 24, pp. 1–26
L. Beaudoin, L. Avanthey, C. Bunel, C. Villard
Automatically Guided Selection of a Set of Underwater Calibration Images
Journal of Marine Science and Engineering (JMSE), MDPI, Vol. 10, No. 6, pp. 1–15
L. Avanthey, L. Beaudoin, C. Villard, S. Mellouk, R. Treglia
Synchronization of PiCam Cameras for Three-Dimensional Study of Dynamic Multi-Domains Natural Scenes
ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. V-1-2020, Nice, France
L. Beaudoin, L. Avanthey
Underwater Field Equipment of a Network of Landmarks Optimized for Automatic Detection by AI
IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Hawaii, USA
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