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2 mars 2021

[Stage de M2 à l’ IMT Mines Alès] Suivi de personnes en temps réel à l'aide d'une caméra fisheye par Deep Learning


Catégorie : Stagiaire


 

Présentation du sujet :

Dans le cadre du projet MOVCAP, le but est de trouver une solution au problème de suivi de personnes dans unflux vidéo complexe directement issu d’un drone équipé par une caméra fisheye. Avec l’existence de plusieurs techniques de suivi des personnes dans les vidéos, aucun tracker n’est véritablement capable de maîtriser toutes les situations difficiles pouvant apparaître : changements d’apparence, d’illumination, occultations, mouvement de la caméra… Ces dernières années, la recrudescence du deep learning en vision par ordinateur offre une nouvelle voie pour la réalisation du suivi visuel en temps réel avec des performances plus élevées que celles obtenues par les trackers traditionnels.

Dans ce contexte, nous proposons une application de suivi d’une personne en mouvement à partir d’un flux vidéo directement issu d’un drone équipé par une caméra fisheye.Généralement, le traitement des vidéos par une caméra en mouvement n’est pas une tâche triviale en terme de temps d’exécution. Afin d’augmenter de se conformer au degré de réalisme ou de précision convenable,

Avec l’existence de plusieurs algorithmes de deep learning (CNN, RNN, R-CNN, DNN, LSTM...),nous proposons une application de détection et de suivi du mouvement humain par une caméra en mouvementafin de bien positionner la cible tout au long de la séquence en exploitant la performance desalgorithmes de deep learning pour augmenter le degré de réalisme et de précision convenable par rapport à l’existant en exploitant la performance des accélérateurs many-core (GPU, Multi-CPU).

Contact :

Baptiste Magnier, baptiste.magnier@mines-ales.fr

 

 

Travail demandé :

 

Date de début de stage : avril 2021

Gratification de stage : environ 550 €

Durée de stage : 5 à 6 mois.

Lieu de stage : Laboratoire CERIS de l’IMT Mines Alès

 

 

Mots clés : suivi d’une personne, tracking, camera fisheye, machine learning/Deep learning

 

Matériels : Ordinateur équipé par un GPU (NVIDIA), Caméra fisheye

 

Logiciels : C/C++, OpenCV, python, tensorflow, keras, pythorch...

 

 

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