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Annonce

7 janvier 2018

Stage de Master 2


Catégorie : Stagiaire


« Etude des relations spatiales et prédiction d’actions en milieu marin par apprentissage profond »

Responsable:

El-hadi ZAHZAH
ezahzah@univ-lr.fr
0546458216

Bureau 006 , Bt Pascal, Faculté des Sciences.

 

Contexte et objectifs du stage

Le L3I (Laboratoire d’Informatique, Image et Interaction) est un laboratoire de l’université de La Rochelle qui accueille des chercheurs en Informatique, et en traitement du signal/des images. Le L3I collabore avec le laboratoire MIA (Mathématiques, Images et Application) à la construction d’un drone marin dont l’une des modalités d’acquisition est un flux vidéo pris par une caméra classique.

Dans un contexte de ressources limitées et d’un environnement très spécifique, nous souhaitons mettre en place une reconnaissance rapide de l’environnement autour du bateau drone. Un des enjeux est la détection de manière automatique des obstacles, OFNI, bateaux, qui se trouveraient sur son passage.

Afin de limiter les campagnes d’acquisition de vidéos, nous avons fait parallèlement l’achat d’un petit robot terrestre de type TurtleBot 3 qui doit permettre un prototypage et une expérimentation rapide. La base matérielle est un Raspberry PI 3 pour lequel l’achat d’un module additionnel de calcul sur GPU est envisagé.

Dans ce stage, nous souhaitons mettre au point un module de raisonnement spatio-temporel permettant d’extraire les relations spatiales entre objets dans une séquence vidéo , avec les outils actuels fondés sur l’apprentissage profond (deep learning) dans le but de prédire des profils d’actions de bateaux en mer. Le candidat sera amené à étudier les éléments de bibliographie fournis, comparer/tester des choix d’architecture/algorithmiques. Le stage visera éventuellement à la publication d’un article scientifique découlant de ce travail.

Mission

Le travail commencera par un état de l’art du sujet pour la compréhension du problème et des architectures destinées à y répondre. Dans un second temps, mettre en œuvre celles-ci sur des jeux de données existants et évaluer les performances qualitatives et algorithmiques. Cela sera l’occasion de se former si besoin est, au langage Python, aux frameworks Tensorflow/Keras et de pratiquer le calcul sur GPU. Sur la base des expérimentations faites, des propositions de modification seront effectuées en équipe et évaluées.

Localisation

Le stage se déroulera au sein du L3I de l’université de la Rochelle.

Projet

Le sujet s’inscrit dans le cadre du Projet CPER/FEDER POMAC.

Compétences scientifiques et techniques requises

Cursus Maths-Info ou Traitement du Signal ou Robotique.

Maîtrises de langages ou outils informatique : Python ou Matlab, Linux et éventuellement C/C++.

Qualités requises

Compétences souhaitées

Un ou plus parmi les suivantes :

Mots-clés

Vision par Ordinateur, Apprentissage, Robotique, Image.

Financement

Environ 540 euros / mois.

 

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