MISE EN OEUVRE 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++. Du fait de l’émergence des technologies basées sur du Machine Learning, nous souhaiterions moderniser les traitements algorithmiques et leur mise au point en utilisant du Machine Learning.
CLEARSY possède d’ores et déjà de nombreuses données collectées sur des systèmes en exploitation depuis des années et les algorithmes correspondants. Durant le stage, il faudra dans un premier temps utiliser ces données pour entraîner un ou plusieurs modèles et comparer les résultats avec les algorithmes existants. Ensuite, il faudra proposer de nouveaux algorithmes plus performants en utilisant les méthodes de Machine Learning.
L’objectif est de déployer des modèles entraînés dans des systèmes de sécurité. Un des objectifs principaux du stage sera d’évaluer la faisabilité technique et les performances pouvant être atteintes avec 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,
- Puissance de calcul 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