Stage de 6 Mois en Deep Learning/ Traitement D’images(Innov 2)

il y a 3 jours

VélizyVillacoublay, France Caplogy SAS Temps plein

**Proposition d’une méthode de calibration visant à corriger les distorsions fisheye, contribuant à l’optimisation des performances du modèle de prédiction.**

**Description du stage**:
Ce stage s'inscrit dans un projet visant à concevoir un modèle de prédiction de trajectoires en utilisant des caméras fisheye stabilisées sur des drones [1]. Les caméras fisheye, bien qu’efficaces pour capturer un large champ de vision, introduisent des distorsions qui peuvent affecter la qualité des données et, par conséquent, la précision des modèles de prédiction.

L'objectif principal du stage est de développer une méthode de calibration avancée pour corriger les distorsions optiques des caméras fisheye, en optimisant la précision. Le stagiaire intégrera cette méthode dans un pipeline de traitement dédié à l’analyse des trajectoires, afin d’évaluer son impact sur les performances des modèles de prédiction.

**Tâches principales**:

- Étudier les techniques de calibration existantes, notamment celles adaptées aux caméras fisheye [2].
- Identifier les défis spécifiques liés à l’utilisation de caméras fisheye pour des drones en mouvement.
- Implémenter en Python une méthode de calibration efficace et adaptée à l’acquisition en temps réel.
- Tester et valider cette méthode sur des images collectées par des drones stabilisés.
- Évaluer la qualité des images calibrées en termes de correction de distorsions géométriques.
- Mesurer l’impact de la calibration sur les performances d’un modèle de prédiction de trajectoires (précision, robustesse, etc.).
- Optimiser l’implémentation Python pour garantir un traitement rapide et performant.
- Intégrer la méthode de calibration dans un pipeline complet dédié à la prédiction de trajectoires.
- Documenter les étapes de développement et les résultats obtenus.
- Proposer une valorisation scientifique des résultats.

**Compétences et prérequis**:

- Solides compétences en deep learning, traitement d’images et vision par ordinateur.
- Connaissance des principes de calibration des caméras et des distorsions optiques.

**Bibliographie**:[1] Amrouche, Y., Bouzayane, S., & Magnier, B. (2024, September). FORT-RAJ: A Hybrid Fisheye Model for Real-Time Pedestrian Trajectory Prediction. In _2024 9th International Conference on Frontiers of Signal Processing (ICFSP)_ (pp. 128-132). IEEE.

[2] Scaramuzza, D., Martinelli, A., & Siegwart, R. (2006). A flexible technique for accurate omnidirectional camera calibration and structure from motion.

Type d'emploi : Stage
Durée du contrat : 6 mois

Rémunération : 4,35€ par heure

Nombre d'heures : 35 par semaine

Avantages:

- Prise en charge du transport quotidien

Exigences linguistiques flexibles:

- Français non requis

Horaires:

- Du lundi au vendredi
- Travail en journée

Lieu du poste : En présentiel

Date de début prévue : 17/02/2025

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