Stage Vision par ordinateur/IA

il y a 2 jours

VélizyVillacoublay, Île-de-France Caplogy SAS Temps plein

Développement d'une nouvelle méthode de détection de piétons à partir de vidéos fisheye, assurant une robustesse spécifique à la problématique d'occlusion.

Contexte et objectif du projet

Ce stage s'inscrit dans le développement d'un drone autonome équipé d'une caméra fisheye capable de naviguer dans des environnements complexes et de réaliser des tâches de surveillance intelligente liées aux personnes détectées. En 2025, nous avons testé la détection d'objets, notamment les personnes, basée sur la génération de projections gnomoniques multiples, suivi d'une application d'un détecteur d'objets pré-entrainé sur des images perspectives, puis rétroprojeter les détections sur l'image originale (fisheye). Cela garantissait une meilleure robustesse contre les distorsions fisheye tout en assurant un FPS satisfaisant. L'objectif de ce stage est de développer une méthode, s'inscrivant dans le cadre de travail déjà décrit, assurant une robustesse particulière contre les occlusions des piétons avec d'autres piétons ou avec des obstacles divers.

Tâches à réaliser

1. Étude Bibliographique

  • Étudier les techniques dédiées à la résolution d'occlusion, notamment celles combinant l'information visuelle et temporelle.
  • Analyser les approches de détection de piétons en présence d'occlusions, y compris celles exploitant, le cas échéant, des représentations multi-vues, multi-caméras ou gnomoniques.
  • Identifier et comparer les jeux de données pertinents contenant des scénarios d'occlusion partielle ou totale.

2. Proposition d'une approche

  • Décrire et concevoir un petit module attaché à la sortie du modèle, basé par exemple sur des principes d'attention spatio-temporels, exploitant les caractéristiques (features) issues de plusieurs projections gnomoniques 2D pour renforcer la détection des piétons partiellement occultés.
  • Étudier et définir les métriques d'évaluation spécifiques à la détection sous occlusion.

3. Implémentation et Validation

  • Implémentation de l'algorithme proposé en Python/PyTorch, y incluant tout pré-traitement requis à la préparation des données et l'entrainement du module proposé.
  • Intégration avec un détecteur YOLO pour évaluation sur des datasets fisheye standards
  • Effectuer une comparaison avec des techniques issues de l'état de l'art ainsi qu'une étude d'ablation validant le module proposé.

4. Valorisation des Résultats

  • Documentation d'un code en Python/PyTorch
  • Rédaction d'un article scientifique (un modèle sera fourni au stagiaire)

Type d'emploi : Stage

Durée du contrat : 6 mois

Rémunération : 4,35€ par heure

Nombre d'heures : 35 par semaine

Lieu du poste : En présentiel

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