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CDD postDoc

19 Octobre 2022


Catégorie : Post-doctorant


L’étude consiste donc dans un premier temps à établir une base de données de signaux physiologiques de conducteurs soumis à divers scénarios de conduites de référence, et dans un second temps, au développement de traitement de ces signaux permettant la reconnaissance de l’état d’un conducteur (le stress, l’assoupissement au volant…), afin d’anticiper par des solutions adéquates.

Description du poste

L’établissement de la base de données consiste à l’utilisation d’un simulateur de conduite, dans lequel des individus seront confrontés à évoluer dans des diverses situations : rural, urbain, monotone, avec présence ou non d’évènements critiques, etc. Afin de recueillir des signaux physiologiques, le projet Linked a équipé le simulateur d’une plate-forme de capteurs de signaux vitaux (ECG, température corporelle, signal relatif à la respiration…) qui seront disposés à même le conducteur.

À partir de ces diverses expérimentations, l’objectif de ce post doc sera de constituer la base de données, d’établir des traitements et des modèles permettant d’extraire des paramètres relatifs aux différents états d’un conducteur. Dans un premier temps, ces paramètres seront de bas niveau et relatifs à des ralentissements ou accélérations du rythme cardiaque, de la respiration…. Dans un second temps des paramètres de haut niveau permettant d’établir un modèle de reconnaissances automatiques de ces états (stress, assoupissement…) seront récupérées et traitées. L’étude sera basée sur l’exploitation de méthodes par apprentissages supervisés de réseaux de neurones profonds (Deep Learning) ou autres en fonction des signaux et de la complexité nécessaire (Machine Learning).

 

Missions attendues du candidat

Ainsi le Post-Doctorant aura comme mission d’établir la base de données à partir des données recueillies, de réaliser les tâches de développement, d’évaluation des solutions et de modèles neuronaux afin de:

- extraire des paramètres bas et haut des signes vitaux

- classer ses signaux physiologiques selon l’état des conducteurs,

- tester et d’évaluer la solution adoptée en situation réelle (simulateur de conduite).

Compétences recherchées

Spécialité du Doctorat : traitement du signal, maths appliqués, Machine(Deep) Learning, analyse de données, réseaux de neurones.

 

Durée

12 mois, date début possible : 01/01/2023

 

Lieu

Université Gustave Eiffel - Campus de Lille, dept. COSYS/lab. LEOST. Villeneuve d’Ascq.

 

Contact

Envoyer un CV détaillé et une ou deux de vos publications aux adresses suivantes:

fouzia.boukour@univ-eiffel.fr

david.sodoyer@univ-eiffel.fr