Stage - Traitement d'images de plans d'habitat via Deep Learning en vue de leur vectorisation

Orange Business Services; Belfort; Sur place; EUR 30 000 - 50 000; Plein temps

Résumé du poste

Une entreprise innovante propose un stage en Data Science axé sur le traitement d'images et le Deep Learning. Vous aurez l'opportunité de travailler sur des projets de recherche avancés, en améliorant des algorithmes pour l'extraction de données à partir de plans d'habitat. Ce stage vous permettra de développer vos compétences en Data Science, en Vision par ordinateur, et d'interagir avec des experts du domaine. Si vous êtes passionné par les technologies de pointe et souhaitez contribuer à des projets significatifs, cette expérience est faite pour vous.

Qualifications

• Compétences solides en Python et Deep Learning requises.
• Connaissances en traitement d'images et analyse de données nécessaires.

Responsabilités

• Améliorer et comparer un modèle de Deep Learning pour l'extraction des murs et fenêtres.
• Travailler sur le post-traitement de la vectorisation fournie par l'algorithme.

Connaissances

Python

Deep Learning

Traitement d'images

Analyse de données

TensorFlow

PyTorch

OpenCV

Formation

Diplôme d'ingénieur

Master 2 en Mathématiques Appliquées ou Data Science

Outils

TensorFlow

PyTorch

OpenCV

Description du poste

Stage Data Science - Orienté recherche : "Traitement d’images de plans d’habitat via Deep Learning en vue de leur vectorisation"

La modélisation d’un bâti immobilier (BIM) est devenue un sujet de grand intérêt pour des applications variées, notamment dans le contexte des jumeaux numériques. Dans le cadre des activités de recherche d’Orange, nous visons les applications de type logiciels de planification radio indoor, pour le design de réseaux sans fil et l’optimisation de leurs performances. Ces logiciels utilisent une représentation vectorisée du site d’intérêt et un modèle de propagation des ondes radio plus ou moins détaillé et précis. En indoor, la représentation et la description de l’architecture du site considéré est une étape essentielle mais souvent fastidieuse. Si des croquis ou scans de plans architectes sont souvent disponibles, ces données ne sont pas directement exploitables, il n’existe pas de modèle de représentation unique et normalisé. Ces images nécessitent actuellement d’importants post-traitements pour en extraire une représentation adaptée et exploitable par les logiciels d’ingénierie radio. Pour simplifier et automatiser cette étape nous proposons de mettre en œuvre et d’évaluer des méthodes innovantes à base de Deep Learning.

Votre rôle :

En tant que stagiaire, votre mission consistera dans un premier temps à améliorer, rendre robuste et comparer un premier modèle développé précédemment dans l’équipe. Ce modèle basé sur du Deep Learning permet de réaliser l’extraction des murs, portes et fenêtres à partir d’une simple image de plan d’habitat. Une partie du travail portera sur l’amélioration de la précision de l’algorithme actuel en optimisant son architecture, ses hyperparamètres et en travaillant sur les données déjà disponibles. L’amélioration des techniques d’augmentation de données utilisées pourra aussi être étudiée. Dans un second temps, il s’agira de travailler sur le post-traitement de la vectorisation ‘brute’ fournie par l’algorithme, comme par exemple le réalignement de points ou la fusion de segments pour se rapprocher de la réalité terrain du plan. Pour conclure, si la durée du stage le permet, il s’agira de mettre en place un Framework pour automatiser la transformation 2D d’une image de plan d’habitat vers une représentation vectorielle 3D (2D extrudée).

Le stage s’inscrit dans le cadre de travaux de recherche et pourrait donner lieu à une publication scientifique. Vous serez encadré par nos experts en data science, et votre travail constituera le prototype d'un maillon essentiel de nos futurs outils d’ingénierie indoor.

Ce sujet vous demandera de faire preuve de curiosité et d’esprit d’analyse afin de comprendre les variables importantes, et d’évaluer les algorithmes pertinents. Vous serez rapidement amené à interagir avec nos chercheurs, ingénieurs et data scientists, et vous devrez être capable de synthétiser les discussions. Vos compétences en développement et en traitement de données seront sollicitées pour le travail de modélisation.

Vous préparez un diplôme d’ingénieur ou Master 2, dans les domaines des mathématiques appliquées, de la Data Science, ou du développement. Vous avez de solides connaissances de Python, des librairies d’analyse de données, de traitement d’images et de Deep Learning (TensorFlow / PyTorch, OpenCV etc).

Ce stage est une opportunité de travailler sur une problématique de recherche avancée en exploitant les dernières technologies des réseaux télécoms. Vous pourrez développer vos compétences en Data Science, en Deep Learning et en Vision par ordinateur en travaillant sur une grande variété d’algorithmes (Segmentation d’images, détection d’objet etc).