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Stage

Mons

MULTITEL ASBL

STAGE - Implémentation d’une solution de détection d'objets abandonnés par caméra

Bedrijfsomschrijving

MULTITEL is a Research Centre in scientific technology supported by a multidisciplinary team including engineers and technicians, as well as a sales structure. Its aim consists in developing and implementing innovative projects in collaboration with local and international companies.

Multitel's scientific skills include voice technologies, data fusion, optic fibre applications, image processing, and computer network management. Besides its Research & Development activities, Multitel offers services in optics and telecom, and in company computer networks.

Functieomschrijving

Le déploiement de plus en plus massif de la vidéosurveillance dans les villes et les lieux publics conduit à une demande croissante de solutions de vidéosurveillance intelligente. Ces solutions analysent de manière automatique les images acquises à l'aide de méthodes d'analyse d'image et d'intelligence artificielle, afin d'en extraire des informations utiles pour diverses applications (par exemple détection d'événement anormaux, comptage de personnes, analyse du trafic, ...). Dans ce domaine, la détection d'objets abandonnés est une fonctionnalité qui est fortement demandée, pour laquelle de nombreuses solutions partielles existent déjà, mais qui présente encore des difficultés pour les méthodes actuelles, en particulier dans les contextes difficiles (foules). Le but de cette fonctionnalité est de détecter la présence d’un objet quelconque, abandonné pendant une période de temps ‘anormale’, ainsi que de retrouver dans l’enregistrement vidéo la personne à l’origine de cet abandon. Les applications principales sont la détection de bagages abandonnés dans un lieu public à des fins sécuritaires, et la détection d'actes de vandalisme (abandon de détritus, tags) dans les villes.

L’objectif de ce stage sera de mettre en œuvre et de tester une ou plusieurs méthode(s) de détection d'objets abandonnés par vidéosurveillance. Le stagiaire effectuera pour cela un état de l’art succinct des méthodes existantes. Il choisira une ou plusieurs de ces méthodes et la (les) mettra en œuvre, en se basant préférentiellement sur des implémentations open-source existantes. Il en évaluera les performances sur des bases de données standard de test, ainsi que les possibilités et les limitations. Dans le cadre d’un TFE, des améliorations algorithmiques seront également proposées et testées par l’étudiant.

Les différentes étapes de ce stage sont les suivantes:

- Etat de l’art succinct des méthodes de détection de bagage abandonné et choix d’une (des) méthode(s) à implémenter ;
- Prise en main des librairies open-source nécessaires (OpenCV,  …) ;
- Mise en œuvre de la (des) méthode(s) choisie(s) ;
- Evaluation sur les données de test ;
- Améliorations algorithmiques (en option si TFE) ;
- Rédaction du rapport.

Profiel

Compétences en traitement du signal et d’image, connaissance du langage de développement C++ et/ou python, capacités d'analyse et de synthèse, autonomie, anglais souhaité.

We bieden aan

Possibilité d'embauche à l'issue du stage.

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