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Détection dynamique d’événements routiers à partir d’une caméra événementielle

18 December 2023

Catégorie : Stagiaire

Contexte

Les caméras neuromorphiques, dites événementielles, sont des capteurs de vision émergents qui connaissent un intérêt grandissant dans le domaine de l’industrie et de la recherche. Les modèles actuels offrent une bien meilleure qualité par rapport aux générations précédentes et, à n’en pas douter, ce capteur sera déployé massivement dans de nombreux domaines comme l’automobile, l’industrie, la téléphonie mobile, etc. à l'instar des caméras classiques. La caméra évènementielle est un capteur bio-inspiré qui, au lieu de capturer des images statiques – alors que les scènes sont dynamiques – à une fréquence fixe, mesure les changements d'illumination au niveau des pixels et de façon asynchrone. L’objectif de ce stage sera de mettre en œuvre ce type de capteur dans un contexte de détection dynamique d’événements routiers pour l’aide à la navigation des véhicules terrestres.

 

Description

Le laboratoire s’est doté d’une caméra événementielle EVK4 HD, développé par la société Prophesee [1] en partenariat avec l’industriel Sony autour du capteur IMX636. L’objectif est de maîtriser l’utilisation de ce nouveau capteur et des algorithmes de traitement d’informations associés (par exemple, détection et identification automatique des objets dans une scène) et reposant pour partie, sur l’intelligence artificielle [2, 3].

Le sujet de ce stage concerne dans un premier temps l’élaboration d’un état de l’art relatif à la mise en œuvre de caméras événementielles dans le domaine de la navigation des véhicules terrestres. Dans un second temps, il sera demandé au candidat de se former à l’utilisation du capteur et de ses outils logiciels associés. Enfin, nous procèderons à une campagne de tests en situation réelle relative à un scénario de conduite d’un véhicule terrestre en milieu urbain.

Références

[1] Prophesee website, https://www.prophesee.ai/

[2] Etienne Perot, Pierre de Tournemire, Davide Nitti, Jonathan Masci, Amos Sironi “Learning to Detect Objects with a 1 Megapixel Event Camera”. 34th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020). https://papers.nips.cc/paper/2020/file/c213877427b46fa96cff6c39e837ccee-Paper.pdf

[3] Prophesee 1 megapixel automotive detection dataset, https://www.prophesee.ai/2020/11/24/automotive-megapixel-event-based-dataset/

 

Profil recherché

-Vous êtes en dernière année d’un master ou d’une école d’ingénieurs avec une spécialisation dans les domaines de la vision par ordinateur, du traitement du signal et des images, de l’intelligence artificielle ou de la robotique.

-Vous avez de solides compétences en algorithmique et dans les langages de développement tels que Python, C, C++.

Organisation du stage et modalités de candidature

Lieu du stage : Laboratoire d’Informatique, Signal et Image de la Côte d’Opale, Calais (62).

Durée : 5 à 6 mois à partir de février/mars 2024.

Envoyer par mail une lettre de candidature et un CV à l’adresse de courriel ci-dessous.

Contact

Christophe Boucher, MCF, ULCO, LISIC, christophe.boucher@univ-littoral.fr