Dans le but de développer des plateformes low-cost d'acquisition d'images infrarouges sur un vecteur aérien, on utilise un capteur infrarouge non-refroidi (bolomètre) sans dispositif de stabilisation de la ligne de visée. Ce type de capteur a une certaine latence thermique ce qui implique avec l'absence de dispositif de stabilisation un certain flou de bougé dans l'image qui peut être rédhibitoire pour les fonction de détection/reconnaissance d'objet automatique qu'on souhaite associer à cette plateforme. En outre, par rapport aux capteurs refroidis, le niveau de bruit dans l'image est plus élevé.
Le stage proposé vise à sélectionner et évaluer sur des séquences d'images réelles et des séquences d'images de synthèse des algorithmes de restauration d'image aveugles à base d'IA (réseaux de neurones convolutifs et Vision Transformers). On entend par restauration défloutage et débruitage. On parle de méthode aveugle car ne se basant pas sur des connaissances spécifiques sur le capteur ou sur le mouvement de la ligne de visée. Ces algorithmes seront évalués et comparés à une méthode de traitement d'image plus classique « maison » exploitant au contraire au maximum les connaissances spécifiques sur le capteur infrarouge non-refroidi utilisé et la mesure du mouvement de la ligne de visée.
Disposer d'une méthode aveugle présente l'intérêt de ne plus avoir besoin ni d'informations inertielles ni de connaissances spécifiques sur le capteur ce qui va dans le sens de la simplicité de la solution.
1. Vous effectuerez une revue de la littérature pour comprendre les approches existantes dans l'état de l'art et vous proposerez une sélection de méthodes à évaluer.
2. Vous proposerez un ensemble de métriques d'écart à l'image de référence dans le cas des images synthétiques.
3. Vous mettrez en oeuvre les évaluations des approches.
4. Vous évaluerez l'apport en portée de détection et de résistance du tracking au niveau de flou de bougé sur des scenarios synthétiques
5. Vous analyserez et synthétiserez l'ensemble des résultats.
Les résultats de cette recherche permettront de définir des recommandations sur les meilleures approches à utiliser.
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Elève ingénieur-e d'une école à dominante Machine Learning / Traitement d'image.
Vous possédez naturellement de la curiosité, de l'esprit de synthèse, une capacité à analyser et à expliquer.
Vous avez également un rigueur expérimentale et un intérêt fort pour la recherche et le développement de nouvelles méthodes.
Techniquement vous possédez des compétences en mathématiques appliquées, apprentissage automatique et vision par ordinateur par CNN, ainsi qu'en traitement d'images, programmation Python/PyTorch et en système d'exploitation Linux.
Safran est un groupe international de haute technologie opérant dans les domaines de l'aéronautique (propulsion, équipements et intérieurs), de l'espace et de la défense. Sa mission : contribuer durablement à un monde plus sûr, où le transport aérien devient toujours plus respectueux de l'environnement, plus confortable et plus accessible. Implanté sur tous les continents, le Groupe emploie 92 000 collaborateurs pour un chiffre d'affaires de 23,2 milliards d'Euros en 2023, et occupe, seul ou en partenariat, des positions de premier plan mondial ou européen sur ses marchés. Safran s'engage dans des programmes de recherche et développement qui préservent les priorités environnementales de sa feuille de route d'innovation technologique.
Safran est la 1ère entreprise du secteur aéronautique et défense du classement « World's Best Companies 2023 » du magazine TIME.
Safran Electronics & Defense est une entreprise internationale de plus de 12 000 collaboratrices et collaborateurs, qui mobilisent expertises et esprit de corps pour concevoir des solutions de haute technologie dans les domaines de l'aéronautique, de la défense et du spatial. En combinant intelligence humaine et technologique, l'entreprise développe les produits et services pour aider les acteurs civils et militaires à observer, décider et guider sur terre, en mer, dans le ciel et dans l'espace. Et ainsi contribuer à un monde plus sûr.
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