Stage M2: Prédiction Du Type de Fond Marin Par
il y a 17 heures
Dans le cadre d’un projet de recherche, l’ENSTA Bretagne exploite des données acoustiques du SHOM (Service Hydrographique et Océanographique de la Marine) pour élaborer des systèmes automatiques de prédiction des types de fond marin. À l’aide d’un système sonar, le sondeur multifaisceau, on mesure la quantité d’énergie réfléchie sur le fond (on parle d’indice de réflectivité, ou backscatter ). Les données de réflectivité en chaque point de l’espace sont ensuite rangées dans une matrice qui est traitée par un réseau de neurone à convolutions. Ce réseau est entraı̂né à l’aide d’une vérité-terrain donnée par les experts sédimentologues du SHOM, de manière à prédire le type de sédiment avec la même résolution que les données d’entrée. Seulement, la localisation du point d’impact des ondes acoustiques (les sondes) peut ne pas reposer sur une grille régulière. Les mouvements du navire transportant le sonar ou le relief du fond peuvent donner des sondes dont le placement est irrégulier. Si l’équipe de recherche de l’ENSTA Bretagne s’est jusqu’à maintenant concentrée sur des convolutions, il pourrait être intéressant de considérer des modèles qui prennent en compte la forme des objets qu’il manipule. Les nuages de points sembles adaptés dans ce but, d’autant plus que cette thématique de recherche est très active [1, 2].
Sujet
Le but du stage est de prédire le type de sédiment à partir d’un nuage de points enregistrés par un sonar. Une première étape concernera la prise en main du code Python permettant le prétraitement des données à la volée. Viendra ensuite une recherche bibliographique pour se familiariser avec les réseaux de neurones traitant de nuages de points. Enfin, le stagiaire devra implémenter le(s) réseau(x) choisi(s), et en évaluer les performances.
Compétences requises
Nous recherchons un-e étudiant-e en école d’ingénieurs ou Master 2 de l’université. Des connaissances en machine learning et particulièrement en réseaux de neurones sont souhaitables. L’absence de ces connaissances pourrait être compensée par une forte motivation et des connaissances en acoustique. L’étudiant-e devra savoir faire preuve d’autonomie, et avoir de bonnes compétences de programmation en Python.
References
[1] S. Ntuli, M. Akombelwa, A. Forbes, and M. Singh. Classification of 3D Sonar Point Clouds derived Underwater using Machine and Deep Learning (CANUPO and RandLA-Net) Approaches. South African Journal of Geomatics, 13(2):269-287, July 2024. Number: 2.
[2] K. A. Tychola, E. Vrochidou, and G. A. Papakostas. Deep learning based computer vision under the prism of 3D point clouds: a systematic review. The Visual Computer, Jan. 2024.
Type d'emploi : Stage
Durée du contrat : 6 mois
Avantages:
- Flextime
- Prise en charge du transport quotidien
- RTT
Horaires:
- Du lundi au vendredi
Lieu du poste : En présentiel
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