Jean-Michel Fortin

Jean-Michel Fortin

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jean-michel.fortin@norlab.ulaval.ca

Expertise: Vision par ordinateur, Apprentissage profond, Traversabilité de terrain

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Jean-Michel Fortin est un étudiant au doctorat au sein du Norlab sous la supervision du Pr. Philippe Giguère.

Il est titulaire d’un baccalauréat en génie électrique, ainsi que d’une maîtrise en informatique, à l’Université Laval. Ses recherches de maîtrise ont porté sur l’automatisation des opérations forestières, plus spécifiquement la détection et la localisation de billots de bois pour en faire la collecte automatiquement, en collaboration avec FPInnovations.

Au doctorat, il s’intéresse à l’utilisation de méthodes auto-supervisées pour la prédiction de la traversabilité du terrain. Ses travaux ont démontré l’avantage d’utiliser un drone équipé d’une caméra alignée avec le sol comme capteur supplémentaire pour le véhicule terrestre.

Éducation

  • M.Sc. en informatique à l’Université Laval (passage accéléré au doctorat), 2023
  • B.Ing. en génie électrique, Université Laval, 2020

Implication

  • Trésorier de l’Association des Étudiants Gradués en Informatique de l’Université Laval AGIL 2024-2025.
  • Président du projet étudiant VAUL (Véhicule Autonome de l’Université Laval) 2022-2024.
  • Compétition Roboracer à Londres (ICRA 2023), Détroit (IROS 2023) et Yokohama (ICRA 2024).

Publications

Journal Articles

  1. Grondin, V., Fortin, J.-M., Pomerleau, F., & Giguère, P. (2022). Tree Detection and Diameter Estimation Based on Deep Learning. Forestry: An International Journal of Forest Research, 96(2), 264–276. https://doi.org/10.1093/forestry/cpac043
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Conference Articles

  1. Gamache, O., Fortin, J.-M., Boxan, M., Vaidis, M., Pomerleau, F., & Giguère, P. (2024). Exposing the Unseen: Exposure Time Emulation for Offline Benchmarking of Vision Algorithms. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 11110–11117. https://doi.org/10.1109/IROS58592.2024.10803057
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  2. Guimont-Martin, W., Fortin, J.-M., Pomerleau, F., & Giguère, P. (2023). MaskBEV: Joint Object Detection and Footprint Completion for Bird’s-eye View 3D Point Clouds. Proceedings of the IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). Accepted for oral presentation
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  3. Fortin, J.-M., Gamache, O., Grondin, V., Pomerleau, F., & Giguère, P. (2022). Instance Segmentation for Autonomous Log Grasping in Forestry Operations. Proceedings of the IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 6064–6071. https://doi.org/10.1109/IROS47612.2022.9982286. Finalist for Best Paper Award on Agri-Robotics! Accepted for oral presentation, arXiv preprint arXiv:2203.01902
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Miscellaneous

  1. Gamache, O., Fortin, J.-M., Boxan, M., Pomerleau, F., & Giguère, P. (2024). Field Report on a Wearable and Versatile Solution for Field Acquisition and Exploration. In presented to the 2024 Workshop on Field Robotics from IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). https://doi.org/10.48550/arXiv.2405.00199
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  2. Guimont-Martin, W., Fortin, J.-M., Pomerleau, F., & Giguère, P. (2023). MaskBEV: Joint Object Detection and Footprint Completion for Bird’s-eye View 3D Point Clouds. Colloque REPARTI, Université Laval.
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