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Oberson Daniel

Professeur HES associé

Compétences principales

Professeur HES associé

Téléphone: +41 26 429 65 51

Bureau: HEIA_C20.13

Haute école d'ingénierie et d'architecture de Fribourg
Boulevard de Pérolles 80, 1700 Fribourg, CH

Institut
iSIS - Institut des systèmes intelligents et sécurisés

BA HES-SO en Architecture - Haute école d'ingénierie et d'architecture de Fribourg

Signaux et Systèmes
FPGA-VHDL-Design of Soc on FPGA
Télécommunication - couches basses
Projets de semestre
Projet de Bachelor

MA BFH/HES-SO en Architecture - HES-SO Master

projets d'approfondissement
projets de Master

En cours

CiblePS4

Rôle: Requérant(e) principal(e)

Financement: FR - EIA - Général école pilier 01

Description du projet :

Ce projet a pour but de créer une cible générique pour le domaine de robotique souvent proposés aux étudiants. Les library sont développées pour les différents périphériques tels que les modules XBee, les sorties PWM, l'UART,... Ceci afin d'offrir la possibilité de faire du "rapid prototyping" tout en utilisant les outils professionnels de développment.

Une gamme de cartes est prévue.

Equipe de recherche au sein de la HES-SO: Oberson Daniel , Bovet Michel

Durée du projet: 27.03.2020 - 31.08.2021

Montant global du projet: 15'000 CHF

Url du site du projet: https://gitlab.forge.hefr.ch/daniel.oberson/cibleps4/-/wikis/home

Statut: En cours

Terminés

HydroGE2019

Rôle: Requérant(e) principal(e)

Financement: FR - EIA - Général école pilier 01

Description du projet :

Développement de toute la partie contrôle, communication et puissance de l'électronique des bateaux réalisés dans le cadre du concours HydroContest-X 2019. Cela inclu une carte de contrôle des moteurs des gouvernails, des foils ainsi que la puissance de l'hélice ainsi qu'une carte dites de commande qui gère la télémétrie et la configuration de l'électronique en générale. La communication pour la télémétrie a été faite avec le protocole ZigBee.

Equipe de recherche au sein de la HES-SO: Oberson Daniel , Losey Benoît , Bovet Michel

Partenaires académiques: Ursenbacher Thierry, HEIA-FR

Durée du projet: 28.02.2019 - 27.02.2020

Montant global du projet: 42'707 CHF

Url du site du projet: https://www.hydrocontest-x.ch/

Statut: Terminé

HéliDétect

Rôle: Requérant(e) principal(e)

Financement: Mandataire : Aerolighting SA

Description du projet :

Mise à jour d'application, basé sur le code 1090, de détection automatique d'approche d'hélicoptère.

Equipe de recherche au sein de la HES-SO: Oberson Daniel , Maret Yann

Partenaires professionnels: Julien Borcard, Aerolighting SA

Durée du projet: 22.08.2019 - 12.11.2019

Montant global du projet: 2'262 CHF

Statut: Terminé

EnergyMeter

Rôle: Requérant(e) principal(e)

Financement: Mandataire : Comité Organisateur Hydrocontest-X

Description du projet :

Module étanche de mesure en temps réel d'énergie consommée sur une batterie de 8100mAh/36V. Ceci pour le concours HydroContest-X 2019. Ce module est distribué à toutes les équipes participantes au concours.

Equipe de recherche au sein de la HES-SO: Oberson Daniel , Bovet Michel

Partenaires académiques: Birbaum Yves, HEIA-FR, institut iSIS

Durée du projet: 01.03.2019 - 11.10.2019

Montant global du projet: 11'629 CHF

Statut: Terminé

Cardio-monitoring

AGP

Rôle: Collaborateur/trice

Requérant(e)s: FR - Ecole d'ingénieurs de Fribourg, Riolo François, FR - Ecole d'ingénieurs de Fribourg

Financement: Hôpital Cantonal de Fribourg

Description du projet : Domaine de recherche :cardio-monitoring. Développement d'un nouvel appareil plus miniaturisé afin de pouvoir être porté comme une montre par le patient et plus performant en ce qui concerne l'analyse des résultats par le corps médical.

Equipe de recherche au sein de la HES-SO: Fragnière Eric , Oberson Daniel , Guex Gérard

Partenaires académiques: FR - Ecole d'ingénieurs de Fribourg; Riolo François, FR - Ecole d'ingénieurs de Fribourg

Durée du projet: 01.01.2005 - 31.12.2006

Montant global du projet: 122'050 CHF

Statut: Terminé

2018

Multi-beam RF accelerators for ion implantation

Article scientifique ArODES

Peter A. Seidl, Arun Persaud, Diego Di Domenico, Johan Andreasson, Qing Ji, Wei Liang, Di Ni, Daniel Oberson, Luke Raymond, Gregory Scharfstein, Alan M. M. Todd, Amit Lal, Thomas Schenkel

arXiv.org,

Lien vers la publication

Résumé:

We report on the development of a radio frequency (RF) linear accelerator (linac) for multiple-ion beams that is made from stacks of low cost wafers. The accelerator lattice is comprised of RF-acceleration gaps and electrostatic quadrupole focusing elements that are fabricated on 4” wafers made from printed circuit board or silicon. We demonstrate ion acceleration with an effective gradient of about 0.5MV m−1 with an array of 3 × 3 beams. The total ion beam energies achieved to date are in the 10 keV range with total ion currents in tests with noble gases of ∼0.1 mA. We discuss scaling of the ion energy (by adding acceleration modules) and ion currents (with more beams) for applications of this multi-beam RF linac technology to ion implantation and surface modification of materials.

Identifying an Emotional State from Body Movements Using Genetic-Based Algorithms

Chapitre de livre

Oberson Daniel

, Artificial Intelligence and Soft Computing. 2018, Cham : Springer

Résumé:

Emotions may not only be perceived by humans, but could also be identified and recognized by a machine. Emotion recognition through pattern analysis can be used in expert systems, lie detectors, medical emergencies, as well as during rescue operations to quickly identify people in distress. This paper describes a system capable of recognizing emotions based on the arm movement. Features extracted from 3D skeleton using Kinect sensor are classified by five commonly used machine learning techniques: K nearest neighbors, SVM, Decision tree, Neural Network and Naive Bayes. A genetic algorithm is then invoked to find the best system parameters to achieve the higher recognition rate. The system achieved 98.96% average accuracy on the experimental dataset.

2012

Metrological Performance of a Ferrimagnetic Resonance Marker for the Field Control of the CERN Proton Synchrotron

Article scientifique

Oberson Daniel

IEEE Transactions on Applied Superconductivity 22(3), 2012

Lien vers la publication

Résumé:

In particle accelerators, “field markers” provide a digital trigger when the magnetic field crosses a given threshold. In this paper, the metrological characterization of a magnetic field marker, based on a ferrimagnetic resonance transducer referencing the flux sensed by a coil, is reported. The experimental results of a validation test campaign at the European Organization for Nuclear Research (CERN) to test the marker in static as well as fast ramping fields (up to 2.5 T/s) are illustrated. The repeatability of ±4 μT attained in the range (60 to 100) mT is very promising to increase the performance of the Proton Synchrotron accelerator at CERN.
(PDF) Metrological Performance of a Ferrimagnetic Resonance Marker for the Field Control of the CERN Proton Synchrotron. Available from: https://www.researchgate.net/publication/254060483_Metrological_Performance_of_a_Ferrimagnetic_Resonance_Marker_for_the_Field_Control_of_the_CERN_Proton_Synchrotron [accessed Mar 31 2020].

2018

Real-time embedded system for gesture recognition

Conférence ArODES

Yann Maret, Daniel Oberson, Marina Gavrilova

Proceedings of IEEE SMC 2018 : IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, Miyazaki, Japan, 7-10 october 2018

Lien vers la conférence

Résumé:

Recognition from body movement is a challenging domain of research that lies at an intersection of machine learning, biometric security and cognitive functions domain. It can be highly beneficial for expert systems, lie detectors, border control, medical emergencies, as well as search and rescue operations. This paper describes a first prototype of a real-time system capable of recognizing four gestures that correlate to human emotions based on the arm movements. Features extracted from the 3D skeleton using Kinect v2 sensor are classified using an SVM method. The system is tested in real-time on a Kinect database with the embedded system using an optimized algorithm for skeleton extraction in real-time.

Réalisations

PEOPLE@HES-SO
Annuaire et Répertoire des compétences

Oberson Daniel

Professeur HES associé

Compétences principales

Signal processing

FPGA

Matlab

Electronique numérique

Electronique analogique

Professeur HES associé

PEOPLE@HES-SO Annuaire et Répertoire des compétences

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Compétences principales

Signal processing

FPGA

Matlab

Electronique numérique

Electronique analogique

Professeur HES associé

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