[stage] Fusion D'image Vidéo Entre Deux Caméras
Il y a 2 mois
**Mission et objectifs**:
L'implémentation de ces algorithmes de fusion d'image sur des FPGA permet de réaliser cette tâche en temps réel, tout en bénéficiant des avantages d'un traitement à faible consommation énergétique et d'une latence réduite. L'utilisation du Deep Learning, notamment avec les réseaux de neurones convolutifs (CNN), permet d'exploiter les capacités d'apprentissage pour améliorer la qualité de la fusion d'images.
L'objectif de ce stage est de concevoir, implémenter et optimiser une solution de fusion d'images IR et visibles sur FPGA en s'appuyant sur des techniques de Deep Learning.
**Le stagiaire travaillera sur les points suivants**:
Concevoir et mettre en œuvre un modèle de réseau de neurones convolutifs (CNN) pour la fusion d'images, adapté aux flux vidéo provenant d'une caméra IR et d'une caméra visible.
Utiliser une plateforme FPGA pour accélérer les calculs d'inférence liés à la fusion d'images, en s’appuyant sur des outils comme Vitis AI pour la première phase de développement.
Travailler sur l'adaptation des solutions de fusion d'images pour des SoC (System-on-Chip) embarqués, en mettant l'accent sur l'optimisation de la consommation d’énergie et l'efficacité des ressources pour une implémentation dans des systèmes à contraintes strictes (par exemple, dans des véhicules autonomes ou des systèmes de surveillance portables).
**Gestion de la mémoire**: Développer des mécanismes efficaces de gestion des flux de données vidéo issus des caméras IR et visibles, tout en optimisant l'utilisation des ressources matérielles du FPGA (mémoire, LUTs, DSPs, etc.).
Concevoir des architectures spécifiques pour maximiser l'efficacité des ressources lors de la fusion des flux vidéo.
Mettre en place des méthodologies rigoureuses de test et validation pour évaluer la qualité de la fusion d'images (qualité visuelle et précision), la latence, la consommation d’énergie et la robustesse des solutions.
Effectuer des tests sur des scénarios réels avec des caméras IR et visibles pour vérifier les performances de la solution dans des conditions variées (faible luminosité, environnement extérieur, etc.).
**Profil recherché **:
Vous êtes en 3ème année de cycle ingénieur en option Micro-Electronique, et vous avez déjà des connaissances acquises en cours ou en TP sur les langages VHDL, C/C++. Votre implication sur des projets extrascolaires de Deep Learning ou Machine Learning est un plus qui sera apprécié.
Dynamique, passionné(e) et motivé(e), vous êtes en quête de défis techniques.
**Compétences acquises pendant le stage**:
Programmation FPGA.
Optimisation de performance et en compréhension des architectures matérielles dédiées à l'IA.
Contribuer à un domaine en pleine croissance et d'explorer les possibilités de l'intelligence artificielle sur des dispositifs embarqués.
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