Vous êtes ici : Accueil » Kiosque » Annonce

Identification

Identifiant: 
Mot de passe : 

Mot de passe oublié ?
Détails d'identification oubliés ?

Annonce

2 janvier 2019

Stage master 2 - « IA et Contribution au developpement d’un système de detection pour l’operation des portes du train autonome »


Catégorie : Stagiaire


Centre d’essai et de recherche appliquée de la filière ferroviaire, l’IRT Railenium (http://railenium.eu/fr/) a pour mission de développer par l’innovation collaborative la compétitivité des entreprises comme moteur de croissance et d’emplois. Railenium met en œuvre des partenariats d’innovation entre les industriels (au sens large : gestionnaires d’infrastructures, opérateurs, constructeurs et ingénieries) et le milieu académique pour assurer une réponse de haut niveau aux enjeux de la filière ferroviaire. Basé dans les Hauts-de-France, soutenu par l’État et la filière ferroviaire, et agissant en synergie avec le pôle de compétitivité i-Trans sur les transports terrestres, l’IRT est adossé à un réseau d’excellence de centres et laboratoires de recherche.

L’un des trois programmes de R&D et d’innovation de Railenium vise notamment à apporter les outils et briques technologiques nécessaires au développement du Train Autonome. De par une approche système pour l’exploitation de ces trains autonomes, ce programme « Train Autonome » adressera ainsi les nouveaux systèmes de signalisation, de contrôle-commande, de conduite et d’exploitation ferroviaire.

Pour mener à bien ses projets, ce programme est à la recherche d’un stagiaire qui aura pour activité d'étudier et de développer un système « intelligent » de vidéo surveillance capable d'interpréter l'activité voyageur autour des portes du train et de déterminer si la fermeture automatique est opérée en sécurité ou non. A la lecture des derniers résultats publiés dans le domaine de la détection d'objets dans les images par des réseaux convolutifs profonds (CNN, RCNN, fast/faster RCNN, mask RCNN, etc.), nous pousserons ces méthodes afin de répondre à la question posée.

 

Description du travail :

Vous serez en charge :

Ce travail sera en collaboration avec le laboratoire LEOST de l’Ifsttar (www.leost.ifsttar.fr/).

A noter que les travaux de ce stage se prolongeront dans le cadre d’une thèse de doctorant de l’IRT Railenium.

Profil du candidat

Ingénieur ou Master 2 en automatique, robotique ou informatique en cours d'obtention avec un cursus en Traitement de signal et d'analyse de données et tout particulièrement avec un niveau de connaissance des nouvelles techniques d'apprentissage profond.

Développement en python et sous environnement linux.

Souhaitables : Connaissance des librairies, outils ou frameworks Deep Learning (e.g., TensorFlow, Keras, Caffe, Torch, etc.) et Connaissance du milieu ferroviaire appréciée

Début : dès que possible

Rémunération : environ 750e net

 

Les candidatures (lettre + CV) sont à adresser dans les plus brefs délais par courrier électronique, sous la référence VN-2018/26 à : recrutement@railenium.eu

 

Dans cette rubrique

(c) GdR 720 ISIS - CNRS - 2011-2018.