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Annonce

15 novembre 2018

Stage Ingénieur: Reconstruction 3D Temps Réel par Deep Learning


Catégorie : Stagiaire


L'objectif de ce stage de 6 mois est d'évaluer les algorithmes de vision par ordinateur pour la reconstruction 3D de l'environnement d'une caméra embarquée, pour des applications de détection d'obstacles lors des phases de roulage des avions de ligne sur les pistes et taxiways des aéroports et d’atterrissage des hélicoptères.

 

le stagiaire évaluera l'intérêt des approches récemment publiées utilisant du Deep Learning et comparera leurs performances, sur les bases de données disponibles et créées pour le stage, aux performances obtenues avec des techniques plus classiques de vision par ordinateur (SLAM: Simultaneous Localization and Mapping), soit basées primitives (e.g. ORBSLAM), soit directes (DSO: Direct Sparse Odometry). Après un état de l'art des avancées les plus récentes des techniques d'odométrie visuelle et de reconstruction 3D (basées ou non sur le Deep Learning), les approches les plus prometteuses seront sélectionnées, ré-implémentées et évaluées sur les séquences disponibles. Par ailleurs, des séquences représentatives du besoin « hélicoptère » seront générées à partir du simulateur AIRSIM afin d’évaluer les approches développées sur un nombre plus important de trajectoires d’approches dont on maîtrisera la vérité terrain.

Le stage se déroulera au sein de l'équipe "Future Image Processing Technologies" basée sur le site d'Elancourt d'Airbus Defence and Space et spécialisée dans la maturation d'algorithmes de traitement d'image et de vision par ordinateur pour les applications et produits du groupe. Les domaines applicatifs typiques incluent la reconstruction 3D à partir d'images aériennes ou satellitaires, la réalité augmentée, la navigation basée vision, l'indexation de bases de données d'images ou de vidéos, et, de manière générale, l'extraction d'information de contenus visuels (images et vidéos).

Compétences requises :
- Première expérience en vision par ordinateur notamment sur les algorithmes SLAM (Simultaneous Localization and
Mapping)
- Première expérience en Deep Learning (codage, entraînement et évaluation de réseaux de neurones)
- Connaissances de OpenCV, Tensorflow
- Connaissance des moteurs de rendu 3D comme UnrealEngine, AirSim, serait un plus.
- Programmation en C++, python
- Anglais : avancé
- Français : avancé


Date de démarrage : courant 2019 (date flexible) - Durée: 6 mois
Lieu : Elancourt (région parisienne)
Contact : denis.marraud@airbus.com

 

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