Vincent Grondin est un étudiant au doctorat à l’Université Laval sous la supervision du Pr. Philippe Giguère et membre du laboratoire Norlab. Diplômé d’un certificat en physique et d’un baccalauréat en génie électrique à l’Université de Sherbrooke, il a occupé le poste de responsable en contrôle et asservissement d’un Hoverbike dans un projet majeur en ingénierie lors de sa dernière année au baccalauréat. Pendant ses études, il a réalisé deux stages à l’ Agence spatiale canadienne sur la recherche et développement d’un prototype de communication avec reconnaissance spatiale. Durant son stage au laboratoire Groupe de recherche sur la parole et l’audio , il a conduit une recherche sur la classification de la parole et l’audio à l’aide d’intelligence artificielle (IA).

Présentement, ses travaux de recherche se concentrent sur la simulation et la perception d’environnements par IA en milieux forestiers. Voici un exemple de détection automatique d’arbres:

Education

• M.Sc. en informatique ( Norlab ) - Université Laval (passage accéléré au doctorat), 2020
• B.Ing. en génie électrique - Université de Sherbrooke, 2018
• Certificat en physique - Université de Sherbrooke, 2014

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. Grondin, V., Massicotte, P., Gaha, M., Pomerleau, F., & Giguère, P. (2024, May). Leveraging Prompt-Based Segmentation Models and Large Dataset to Improve Detection of Trees. Proceedings of the Conference on Robots and Vision. https://crv.pubpub.org/pub/it4xxpil
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2. 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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3. Baril, D., Grondin, V., Deschenes, S., Laconte, J., Vaidis, M., Kubelka, V., Gallant, A., Giguere, P., & Pomerleau, F. (2020). Evaluation of Skid-Steering Kinematic Models for Subarctic Environments. 2020 17th Conference on Computer and Robot Vision (CRV), 198–205. https://doi.org/10.1109/CRV50864.2020.00034 Best Robotic Vision Paper Award!
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Miscellaneous

1. Grondin, V., Pomerleau, F., & Giguère, P. (2022). Training Deep Learning Algorithms on Synthetic Forest Images for Tree Detection. In ICRA 2022 Workshop - Innovation in Forestry Robotics: Research and Industry Adoption.
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