Description de la société
SEGULA Technologies est un groupe d'ingénierie présent mondialement, au service de la compétitivité de tous les grands secteurs industriels : automobile, aéronautique, énergie, ferroviaire, naval, pharmacie et pétrochimie. Présent dans 26 pays, fort de ses 100 implantations dans le monde, le Groupe privilégie une relation de proximité avec ses clients grâce aux compétences de ses 10 000 collaborateurs. Ingénieriste de premier plan plaçant l'innovation au cour de sa stratégie, SEGULA Technologies mène des projets d'envergure, allant des études jusqu'à l'industrialisation et la production.
Description du poste

A l’aube du véhicule autonome, Segula souhaite augmenter la sécurité des usagers de la route. Ceci est possible grâce à l’apport d’intelligence supplémentaire au sein des véhicules.

Les travaux de recherche envisagés s’inscrivent dans la continuité des précédents travaux réalisés ayant menés à la mise en ouvre d’un module SW basé sur un réseau de neurones opérant une détection de piétons. Ce travail nécessite l’optimisation de l’algorithme afin d’obtenir le meilleur compromis entre taux de détection, temps de calcul et ressources nécessaires.

Les avancées des travaux menées en 2017 nous amène à penser que l’entrainement et l’amélioration d’un réseau entrainé sur nos propres bases de données vidéos permettrait de développer un apprentissage spécifique et optimiser pour la détection de piétons mais aussi de certains utilisateurs de la route proches (Cyclistes, personnes utilisant différents moyen de transports urbains non motorisés)

L’étude consiste à :
Mettre en place d’une méthode de constitution d’une base de données en vue d’entrainer un réseau de neurones spécialisé
Elaborer et mettre en place des outils de caractérisation d’une base de données en vue d’entrainement
Améliorer la capacité de systèmes basés sur les réseaux de neurones à réaliser une fonction de détection de piéton

Les différentes étapes sont :
Prendre en main le réseau existant et caractériser précisément ses performances dans différentes situation de vie
Sur cette base, identifier les cas de détections problématiques et spécifier une base de données permettant d’améliorer les performances dans les cas où le réseau est le moins efficace
Constituer une base de données d’entrainement pour le réseau de neurones. Cette étape est clé car elle déterminera les performances finales du système. Pour ce faire, compte tenu de la grande quantité de données nécessaire une étude sera nécessaire afin d’optimiser l’enrichissement de la base
L’ensemble de la démarche permettant de constituer la base de données d’entrainement du RN devra permettre un enrichissement futur sans modification du code

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