ÉVALUER LES ATOUTS DU MACHINE LEARNING POUR TRAITER DES DONNÉES PROVENANT DE CAPTEUR LIDAR
Objectif du stage :
Certains systèmes de CLEARSY utilisent en temps réel des capteurs Lidar pour réaliser des fonctionnalités de sécurité (Détection d’individu, détection de train). Dans les versions actuelles de nos systèmes, le traitement de ces données est effectué grâce à des algorithmes réalisés traditionnellement en C/C++. Nous aimerions expérimenter des technologies basées sur du Machine Learning pour traiter ces données.
Nous possédons beaucoup de données provenant des systèmes en exploitation depuis des années et les algorithmes correspondants. Durant le stage, il faudra utiliser ces données pour entraîner un ou plusieurs modèles et comparer les résultats avec les algorithmes existants.
L’objectif serait à terme de déployer des modèles entraînés dans des systèmes de sécurité. Un des objectifs principaux du stage sera d’évaluer la faisabilité technique de cette solution et notamment les aspects suivants :
- Quantité de données nécessaires pour l’entraînement,
- Méthodologie(s) à mettre en œuvre pour l’entraînement/l’annotation des données,
- Performances nécessaires des unités de traitement pour l’exécution de ce modèle en temps réels
- Intégration de ces modèles dans des systèmes de sécurité.
Livrables attendus :
- Un ou plusieurs modèles entraînés
- Un rapport des performances des modèles entraînés
- Un rapport de faisabilité technique
Compétences recherchées :
- Intelligence artificielle/Machine Learning/Machine vision
- Capteurs de type Lidar
- Safety
- C++ et Qt
- Rigueur, autonomie, force de proposition
- Bonnes capacités d’expression écrite et orale