Contexte
Ce projet s’inscrit dans le cadre de la recherche en écohydraulique, domaine à l’interface entre l’hydrodynamique et l’écologie. Il vise à améliorer la compréhension des mécanismes d’adaptation comportementale des poissons face aux caractéristiques physiques des écoulements dans les passes à poissons et autres ouvrages de franchissement piscicole. Bien qu’il soit établi que les écoulements influencent fortement les comportements locomoteurs des poissons et leur capacité à se déplacer, la littérature présente encore un manque de connaissances sur l’effet précis des caractéristiques locales et instationnaires de l’écoulement sur ces comportements.
Données disponibles
L’équipe de recherche pluridisciplinaire dispose déjà d’un jeu de vidéos permettant le suivi des trajectoires de poissons, obtenu à partir de méthodes avancées de traitement d’images et de vision par ordinateur (Rabu, 2025). Ces vidéos montrent également des variations de luminosité associées à la dynamique de la surface libre. Cette dernière pourrait être liée aux instationnarités de l’écoulement, ouvrant la voie à une analyse couplée entre la dynamique de surface et les comportements de nage.
Objectifs du stage
Le stage a pour objectifs de caractériser la dynamique de la surface libre à partir des vidéos et de relier cette dynamique aux trajectoires des poissons et aux caractéristiques connues de l’écoulement (Calluaud et al., 2014).
Approche proposée
- Réaliser une étude bibliographique sur les méthodes d’analyse de la dynamique d’écoulement à partir d’images vidéo (analyse modale, estimation du flot optique, détection de structures cohérentes, etc) ;
- Développer une méthode de caractérisation de la dynamique de la surface libre robuste aux variations d’illumination et adaptée aux objets transparents ;
- Mettre en relation cette dynamique par des approches de type deep learning avec (1) les caractéristiques cinématiques et instationnaires de l’écoulement mesurées par ailleurs, (2) et les trajectoires de poissons extraites des vidéos.
Encadrement
Benoit TREMBLAIS
Laboratoire XLIM, UMR CNRS 7252
Téléphone : +33(0)5 49 49 65 90
benoit.tremblais@univ-poitiers.fr
Damien CALLUAUD
Institut Pprime, UPR CNRS 3346
Téléphone : +33(0)5 49 49 69 43
damien.calluaud@univ-poitiers.fr
Lieu
Institut Pprime, Equipe HydEE (Hydrodynamique, Ecoulements Environnementaux)
Université de Poitiers, UPR 3346, 11 Boulevard Marie et Pierre Curie
TSA 51124, 86073 Poitiers Cédex 9, France
Date, durée et gratification de stage
- Début de stage : février-mars
- Durée : 5-6 mois
- Gratification de stage : 4,35€ de l’heure, 35h par semaine
Mots-clefs
deep learning, optical flow, ecohydrolic, fish tracking, trajectory analysis
