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Offre de stage – M2 – printemps/été 2019Dans le cadre du projet IMU Véléval (évaluation de la praticabilité à vélo des espaces urbains), nous équipons des cyclistes avec une caméra, montée sur le guidon, pour étudier leur comportement lors des trajets domicile-travail.Or l'analyse de vidéos filmées « à la première personne » depuis un vélo dans un contexte urbain comporte de nombreux défis scientifiques. Ces défis sont liés à une grande variabilité des données due aux changements d'éclairage et de conditions météorologiques, aux tremblements de la caméra ainsi qu'aux piétons, véhicules et d'autres objets en mouvement autours du cycliste. Des recherches actuelles dans le domaine de la vision par ordinateur et de l’Intelligence Artificielle s'orientent principalement vers des applications aux véhicules autonomes. En effet, leur contexte est plus contraint car il s'agit de véhicules plus stables avec une caméra fixée à un endroit précis.Au sein de l'équipe Imagine du laboratoire LIRIS, le/la stagiaire développera des algorithmes génériques d'analyse d'images et d'apprentissage machine qui permettront d'analyser automatiquement des vidéos de mobilité urbaine comme celles produites dans le cadre du projet IMU Véléval. Plus concrètement, le traitement consistera à stabiliser automatiquement la vidéo et à extraire certains attributs et caractéristiques sur l'environnement du cycliste : son style de conduite à chaque instant, sa position sur la chaussée ou le type de voie empruntée (piste cyclable, route, trottoir, voie de tram etc.). Ces attributs auront pour objectifs de contribuer à nourrir les entretiens de réactivation du projet Véléval et la discussion sur les facteurs de cyclabilité des espaces.Le travail consistera en deux étapes principales :Premièrement, l'étude des méthodes de traitement et d'analyse vidéo et la mise en œuvre d'un nouvel algorithme de stabilisation de vidéos qui sera mieux adapté au type de données du projet et qui permettra un meilleur rendu et une analyse plus performante des vidéos enregistrées.Deuxièmement, le développement d'un algorithme de classification par apprentissage automatique (réseaux de neurones convolutifs) permettant de caractériser différentes situations et attributs liés aux comportement d'un cycliste à chaque instant d'un trajet. La conception de cet algorithme nécessitera une collaboration étroite avec le LAET pour identifier les attributs les plus pertinents pour détecter des endroits et situations éventuellement problématiques.Compétences et qualités requisesBonnes bases en traitement d'images et de vidéosBonnes bases en apprentissage automatiqueMaîtrise de programmation en C++ et/ou PythonMaîtrise de l'anglaisModalités du stage et du recrutementStage d’une durée de 5 mois  ;Début approximatif : février ou mars 2019 ;Employeur/financeur : IMU – Université de Lyon ;Information sur le projet : https://cyclops.hypotheses.org/velevalLieu de travail : équipe Imagine, laboratoire LIRIS, La Doua (Villeurbanne) ;Envoyer CV et lettre de motivation aux deux encadrants.Encadrement et contactsStefan Duffner (Maître de conférences, UMR LIRIS, INSA), stefan.duffner@liris.cnrs.fr Matthieu Adam (post-doctorant, géographie-urbanisme, UMR LAET, ENTPE), matthieu.adam@entpe.fr 