Stage Etude de Développement D'un Dispositif Pour La Détection de Personne à Base D'ia

il y a 2 jours

Saclay, France EDF Temps plein

Mise en ligne le 31/01/2025

Principales caractéristiques de l'offre d'emploi
- Type de contrat:

- Stage
- Niveau de formation:

- BAC +4 / BAC +5
- Expérience:

- Débutant
- Spécialité(s):

- Combustible nucléaire / Neutronique
- Pays / Région:

- France / Ile-de-France
- Département:

- Essonne (91)
- Ville:

- EDF Lab Paris Saclay (91) + EDF Lab Chatou (78)
- EDF est labellisé Happy Trainees

**Description de l'offre**:
**CONTEXTE**

L’activité de tir radiographique est couramment utilisée durant la nuit sur les sites nucléaires pour vérifier et contrôler le bon état du matériel. En moyenne, 40 000 tirs radios sont réalisés par an pour l’ensemble des centrales nucléaires du parc en exploitation. Afin de renforcer la protection des personnes pouvant intervenir à proximité des zones de tir gamma, il est envisagé d’étudier et de mettre en place un système de détection de la présence de personnes à proximité de ces zones. Le système doit être flexible et aisé à déployer (c.à-d., avec zéro ou un minimum de paramétrage) par le radiologue ou par un chargé de préparation des travaux.

**OBJECTIF DU STAGE**

L’objectif du stage est consolider/valider les solutions d’amélioration d’une maquette existante en vue de sa pré-industrialisation en étudiant des pistes d’améliorations suivantes:

- Recherche de solution permettant de mieux intégrer les traitements actuels à base d’IA qui sont réalisés par différents calculateurs (Raspberry Pi 3 et 4 secondé par un module Intel Neural Compute Stick 2) à partir des mesures et d’information de détection de « premier niveau » issues des capteurs (Caméra Intel D435 et RPLidar A2). Les algorithmes de « premier niveau » mériteraient également des améliorations : OpenVINO (modèle « person-detection-retail-0013 ») pour la Caméra Intel D435 et DBSCAN pour le Lidar.
- Amélioration de la fusion multi-capteurs de « deuxième niveau » qui est basée sur le calcul de la probabilité pignistique de la fonction de croyance de Dempster/Shafer et le filtre de Kalman.
- Consolidation des scénarii de tests du prototype amélioré avec des cas d’usages prédéfinis.
- Intégration de la reconnaissance du radiologue par l’usage des symboles ArUco dans l’architecture logicielle actuelle.

Le stagiaire travaillera au sein des équipes d’ingénieur chercheur à EDF R&D.

Un rapport détaillé des travaux réalisés est demandé.

**Profil souhaité**:
**ETUDIANTS CONCERNES**:
Stage d’ingénieur ou élève normalien en 3ème année

**CONNAISSANCES REQUISES**:

- Connaissances en Python.
- Connaissances en mathématique appliquée notamment en fusion de données, en traitement du signal (Estimation de Kalman) et des images (OpenCV et YOLO).
- Autonomie et qualités de synthèse.

**COMPETENCES SOUHAITEES**:

- Connaissances en électronique et en système embarqué (Linux, Raspberry Pi).
- Connaissance en protocole de communication IP (TCP, UDP).
- Connaissance en développement Android sur Smartphone.

**ENVIRONNEMENT INFORMATIQUE**:
Environnement Windows et Linux

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    Saclay, France CEA Temps plein

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