Informations générales
Intitulé de l'offre : Postdoc (H/F): “Détection et reconnaissance guidée par des données des appareils de mobilité personnels”
Référence : UMR7253-JULMOR-002
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : COMPIEGNE
Date de publication : mardi 12 mars 2024
Type de contrat : CDD Scientifique
Durée du contrat : 18 mois
Date d'embauche prévue : 1 avril 2024
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : de 2934 à 3364€/mois brut selon expérience
Niveau d'études souhaité : Niveau 8 - (Doctorat)
Expérience souhaitée : Indifférent
Section(s) CN : Sciences de l'information : traitements, systèmes intégrés matériel-logiciel, robots, commandes, images, contenus, interactions, signaux et langues
Missions
La tâche du postdoc sera de développer des méthodes basées apprentissage profond pour identifier précisément les différents types de AMP possibles (Appareils de Mobilité Personnels : trottinette, gyropode, monocycle, hoverboard...) en plus du vélo. Il exploitera des données images, LiDAR, et pourra exploiter les informations contextuelles des cartes augmentées fournies par le doctorant.
Les difficultés seront de lever les ambiguïtés de classification entre classes et avec les piétons, et de ré-identifier et suivre les agents entre les points de vue véhicule et RSU (propager les détections). Pour ce travail, nous pourrons par exemple explorer l'usage de classes hiérarchiques avec confiances [2], de mécanismes de gestion de classes nouvelles OOD (out of distribution) [3], de détection de la pose des humains dans la scène [4], couplée à l'estimation de relation humain/objet [5] ou de l'identification par
analyse de la démarche [6, 7], de suivi d'objets entre plusieurs vues [8], de suivi d'objets à l'échelle métrique [9].
Activités
- étude bibliographique
- contributions scientifiques
- dissémination
- expérimentations
- implication dans l'équipe d'accueil
Compétences
- jeune docteur en vision par ordinateur ou sujet similaire
- apprentissage machine et deep learning (CNN, GNN, Transformers...)
- perception caméra et/ou LiDAR 3D
- motivation
- curiosité, goût pour les idées nouvelles et la collaboration
- consciencieux et organisé
Contexte de travail
Ce travail de recherche s'inscrit dans le projet ANR ANNAPOLIS (https://project.inria.fr/annapolis/), coordonné par l'INRIA. Le projet ANNAPOLIS vise à détecter et identifier les appareils de mobilité personnels (AMP) électriques en environnement urbain, pour prédire leur trajectoire et assurer la sécurité de la conduite. Des données vidéo et LiDAR sont extraites du point de vue véhicule et RSU (road side units), avec fusion de type V2X (vehicle to infrastructure). Le postdoc travaillera en collaboration étroite avec un doctorant focalisé sur la génération de cartes hybrides augmentées par la fusion V2X (par réseaux type V2VNet [1]). Dans le projet, en plus de l'usage de jeux de données
existants, des données de simulation sont en cours de création et des acquisitions réelles sont prévues sur piste d'essai.
Avant de candidater sur l'interface CNRS, merci de nous contacter pour plus d'informations :
- Julien Moreau, MCF UTC Heudiasyc, julien.moreau@hds.utc.fr
- Franck Davoine, DR CNRS LIRIS, franck.davoine@cnrs.fr
Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.