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#1 Wed 28 April 2021 17:15

Patricia Monnier
Invité

[CDD] Proposition de Thèse CIFRE - Métropole Lilloise (59)

Sujet de la thèse : Inspection automatique de bâtiments par analyse intelligente d’images acquises en conditions extérieures par des caméras embarquées sur des drones

Ces travaux de thèse de doctorat seront menés dans le cadre d’une convention CIFRE par l’équipe Imagerie Couleur du laboratoire CRIStAL, UMR CNRS 9189 et un bureau d’études en imagerie aérienne technique par drone et en post-traitement des données.
L’entreprise est spécialisée dans
• la cartographie (relevé simple et complexe, topographie, modèle numérique de surface, orthophotoplans de précision…) ;
• l’inspection (industrie, bâtiment, énergies, collectivités…) ;
• la modélisation 2D & 3D (industrie, bâtiment, énergies…);
• l’intégration 3D (architectes, promoteurs, bâtiment…).
Ce bureau d’étude, implanté à proximité de Lille accompagne les entreprises et les collectivités et intervient sur le territoire français.

Ces travaux de thèse portent sur la conception et le développement d’un outil d’inspection intelligente de bâtiments extérieurs embarqué sur un drone.
Ils concernent d’abord les modalités d’acquisition des images par un dispositif qui sera embarqué sur le drone. Ce dispositif devra permettre de caractériser de la manière la plus robuste possible les surfaces des bâtiments inspectés dans les domaines spectraux du visible et du proche infra-rouge. La qualification des différents dispositifs en termes de résolution spatiale et spectrale devrait notamment permettre d’identifier les plages spectrales discriminantes.

Ces travaux porteront ensuite sur la conception de méthodes d’analyse automatique d'images acquises par des caméras embarquées sur des drones, dans le but d'inspecter la surface de bâtiments. Il s’agira de développer des procédures qui analysent ces images afin d’inspecter l’aspect des bâtiments observés en conditions extérieures. Basées sur les dernières avancées en apprentissage automatique appliqué à la reconnaissance de formes, ces procédures devront détecter, identifier et localiser des anomalies généralement présentes sur une enveloppe extérieure de bâtiment (fissures, fuites, végétation, rouille, déchets, amas suspects…). Une interface adaptée devra être développée en collaboration avec le développeur du bureau d’étude afin de permettre à un expert d’exploiter pleinement les possibilités de l’outil développé.

Enfin, ces travaux de thèse seront étendus à la segmentation automatique de bâtiments, pour automatiser l’inventaire et la quantification des pièces et matériaux constituant les enveloppes des bâtiments. Cette segmentation s’appuiera sur des connaissances a priori données via des vérités terrain réalisées par des experts sur des modèles 3D.

Un prototype logiciel sera développé permettant de mettre en avant les compétences de l’entreprise. Un soin particulier sera apporté sur les temps de calculs requis par les procédures d’analyse des images implantées sur un serveur de calculs.


Profil et compétences recherchées

De formation Ingénieur ou Master avec un bon niveau d’anglais, le candidat devra avoir mené une expérience de recherche et développement pendant sa formation et avoir obtenu tous les modules M1 et M2 en première session. Le candidat recherché aura acquis des compétences en analyse d’images, reconnaissance des formes et apprentissage automatique. Des connaissances sur les dispositifs d’acquisition d’images est un plus. Le candidat devra maitriser le développement en python.

Niveau d'anglais requis: Intermédiaire supérieur: Vous pouvez utiliser la langue de manière efficace et vous exprimer précisément.

Début de la thèse le 1 octobre 2021

Lien pour postuler : https://www.adum.fr/as/ed/voirpropositi … site=adumR
Date limite de candidature 31 mai 2021

 

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