Stage Vision par ordinateur

il y a 2 jours

VélizyVillacoublay, Île-de-France Caplogy SAS Temps plein

Développement d'une méthode robuste à la variation d'apparence des piétons à partir de vidéos fisheye

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 de personnes, basée sur la génération de projections gnomoniques multiples, suivie de l'application d'un détecteur d'objets pré-entraîné sur des images perspectives, puis de la rétroprojection des détections sur l'image originale (fisheye). Cela garantissait une meilleure robustesse face aux 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 face aux changements d'apparence des piétons, tels que les variations de vêtements, d'accessoires ou de posture, afin d'améliorer la fiabilité de la détection et du suivi dans des contextes réels.

Tâches à réaliser

1. Étude Bibliographique

  • Étudier les techniques dédiées à la robustesse aux variations d'apparence, notamment celles exploitant l'information visuelle, contextuelle et temporelle.
  • Analyser les approches de détection et de re-identification de piétons dans des contextes de changements d'apparence (vêtements, accessoires, posture, éclairage), y compris celles utilisant, le cas échéant, des représentations multi-vues, multi-caméras ou gnomoniques.
  • Identifier et comparer les jeux de données pertinents contenant des variations d'apparence significatives des piétons.

2. Proposition d'une approche

  • Concevoir une approche exploitant des principes d'attention spatio-temporels et les caractéristiques issues de plusieurs projections gnomoniques 2D afin de renforcer la robustesse du système face aux changements d'apparence des piétons.
  • Étudier et définir les métriques d'évaluation spécifiques à la détection sous occlusion.
  • Étudier et définir les métriques d'évaluation spécifiques à la variation d'apparence

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'entraînement de la méthode proposée.
  • Intégration avec un détecteur YOLO pour une évaluation sur des datasets fisheye ou re-ID standards.
  • Effectuer une comparaison avec des techniques issues de l'état de l'art ainsi qu'une étude d'ablation validant la méthode proposée.

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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