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Responsable : M. Donias

Responsable : M. Doniasdonias.vvv.enseirb-matmeca.fr/option_tsi_e3_2019_2020.pdf · Stage PFE à dominante recherche (soutenance et rapport différents) Double diplôme = double interlocuteur,

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Responsable : M. Donias

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Métiers et secteurs d’activité

Ingénieur d’études

Ingénieur R&D

Aéronautique

Automobile

Défense

Sécurité

Production

Télécommunications

Technologies de l’information

Biomédical

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Signal, Image, Vidéo ?

Véhicule « intelligent »

Vidéosurveillance

Vidéo mobile

Biométrie

Aide à la personne

H.265

4K

GPS

Big Data

LidarCaméra optique

Caméra IR

Velodyne

Systèmes autonomes

Machine/Deeplearning

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TSI

Signauxde sortie

Langages numériquesLangage C (+GPU)

Matlab/Python

DonnéesCAN

signal, image, vidéo

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Enseignements

Projet/TD/TP

Image

Vidéo

Signal

Cours

Enseignement Intégré

Implémentation

53 %

30 %

17 %

27 %

24 %

12 %

37 %

Thèmes Forme

Applications (~ 62 %)

25 %

26 %

49 %

« Numérique »

Langage C/GPU

Matlab/Python

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Organisation

E9TS-A Méthodes avancées en traitement du signal (46h)

E9TS-B Méthodes avancées en traitement de l'image et de la vidéo (55h)

E9TS-C Outils et algorithmie (68h)

E9TS-D Systèmes numériques pour le TSI (50h)

E9TS-E Projet avancé (42h)

E9TS-F Culture de l’ingénieur (48h)

Numerus clausus à 18 étudiants

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E9TS-A Méthodes avancées en traitement du signal

TS324 – Filtrage numérique optimal et adaptatif niv. I – 21h

Intervenants : E. Grivel

Evaluation : compte-rendu de TP

TS312 – Traitement du signal radar – 12h

Intervenants : R. Cottron, C. Magnant et V. Corretja

Evaluation : examen écrit

TS315 – Processus aléatoires – 13h

Intervenants : V. Corretja et J. Bondu

Evaluation : examen écrit sans documents

2

1,5

1,5

Spectrogramme

Temps (s)

Fré

qu

ence

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E9TS-B Méthodes avancées en traitement de l’image et de la vidéo

TS327 – Vision par ordinateur – 28h

Intervenants : G. Bourmaud et L. Lac

Evaluation : rapport de projet

TS323 – Segmentation et morphologie – 27h

Intervenants : Y. Berthoumieu, Ch. Germain, J.P. Da Costa, L.

Bombrun et L. Lac

Evaluation : examen écrit avec notes manuscrites

2,5

2,5

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E9TS-C Outils et algorithmie

TS322 – Langage C et GPU pour le TSI – 24h

Intervenant : M. Donias

Evaluation : examen écrit sur machine avec documents

TS326 – Reconnaissance de formes – 29h

Intervenants : M. Donias, R. Giraud et G. Bourmaud

Evaluation : examen écrit sans documents

TS320 – Techniques d’optimisation algorithmique – 15h

Intervenant : T. Southivong

Evaluation : rapport (par mail)

2

2,5

1,5

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EN309 – DSP sur composant programmable – 17h

Intervenants : D. Dallet

Evaluation : compte-rendu de TP

EN315 – Méthodologie de conception numérique – 20h

Intervenant : C. Leroux

Evaluation : contrôle continu et compte-rendu de TP

TS337 – Processeurs DSP pour l’embarqué – 13h

Intervenant : L. Lepauloux

Evaluation : compte-rendu de TP

E9TS-D Systèmes numériques pour le

traitement du signal

1,75

1,75

1,5

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E9TS-E Projet avancé

PR309 – Projet avancé – 42h

Intervenants : C. Leroux, M. Donias, P. Vallet et R. Giraud

Evaluation : rapport de projet et soutenance orale (en anglais)4

Reconstruction 3D et suivi d’un objet Traitement d’images industrielles SAFRAN/TOTAL Analyse, indexation et synthèse d’images texturées Approches de segmentation super-pixel Mission de drône civil pour la surveillance de forêts Stabilisation pour la reconstruction d’images super-résolues Séparation aveugle de sources en radio-cognitive Traitement d’images sur GPU (CUDA/OpenCL/OpenMP) Chaîne de compression/décompression Jpeg sur FPGA Chiffrement ECC sur FPGA

Exemples de sujet (2006 à

2014)

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Classification automatique de musique

o Objectif : classification automatique de musique selon le genre musical par réseau de neurones entrainé sur une base publique

o Encadrant : P. Vallet

o Etapes Etat de l'art concis sur les paramètres d’intérêt pour la classification de

musique selon le genre musical

Etat de l'art concis sur la classification et les réseaux de neurones convolutifs

Implémentation d’un système complet sous python et évaluation des performances en termes de taux de classification

Projet S9 (1/4)

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Transfert de couleur de textures accéléré par CUDA

o Objectif : mise en œuvre de la technologie CUDA pour accélérer un algorithme de recolorisation par un facteur voisin de 100

o Encadrant : M. Donias

o Volets Analyse d’une méthode de transfert de couleur de textures et d’un

algorithme de segmentation « super-pixels »

Analyse Implémentations CUDA (grilles de calcul et mémoire) à partir d’une implémentation CPU mixte (Matlab/Langage C) existante

Etude comparative des performances

Projet S9 (2/4)

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Projet S9 (3/4)

Segmentation et tracking d’objets en vidéo : application à l’anonymisation interactive et l’autofocus

o Objectif : utilisation de « superpixels » dans une vidéo pour flouter certaines régions ou pour identifier la focale correspondant à la meilleure netteté

o Encadrant : R. Giraud

o Etapes Etude bibliographique

Segmentation d’une vidéo en « superpixels »

Anonymisation par floutage fond/objet et autofocus

Développement d’une interface utilisateur

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Réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour la reconnaissance vocale sur cible embarquée

o Objectif : reconnaissance d’une commande vocale émise à travers un talkie-walkie

o Encadrant : C. Leroux et G. Ferré

o Etapes Récupération par radio-logicielle d’un signal audio émis par talkie-walkie

Mise au point d’une fonction de reconnaissance vocale basé CNN à partir d’un réseau déjà entrainé

Portage en Langage C et validation

Implémentation du CNN sur cible embarquée (ARM ou Plasma)

Projet S9 (4/4)

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Attribution du projet S9

4 sujets à ordonner (vœux) à communiquer par courriel avant le samedi 5 octobre !

Voeu 1 = sujet préférentiel

Prise en compte uniquement des résultats aux évaluations

Attribution par groupes de 4 ou 5 étudiants visible le dimanche 6 octobre (en fin de soirée)

Première séance le lundi 7 octobre à 8h30

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Intervenants extérieurs

Techniques d'optimisation algorithmique

o Tchi Southivong, Ingénieur Senior à ATEME (Leader DSP Coder Video)

Traitement du signal radar

o Clément Magnant, Docteur Ingénieur Thales Systems Aeroporteso Rodolphe Cottron, Ingénieur Thales Systems Aeroporteso Vincent Corretja, Docteur Ingénieur Thales Systems Aeroportes

DSP

o Ludovick Lepauloux, Ingénieur NXP

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Master 2 Recherche ISC Parcours ISIS (Sciences de l’ingénieur - Université de Bordeaux)

Initiation à la recherche

o Ingénieur

o Docteur (laboratoires privés ou publics)

UV Master en supplément de modules TSI (~ +48h)

o + Problèmes inverses (UV Master)

o Equivalence de notes pour les autres UV Master

o Enseignements les vendredis après-midis (+ quelques jeudis)

Stage PFE à dominante recherche (soutenance et rapport différents)

Double diplôme = double interlocuteur, démarche administrative, …

Jean-François Giovannelli - [email protected] - 05 4000 3176

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Stages de PFE (2011/2012)

• Caractérisation de matériaux composites (Snecma)

• Détection de défauts aéronautiques (Snecma)

• Restauration d’images (EADS Cassidian)

• Contrôle de profondeur de champ (DXO Labs)

• Imagerie thermographique (NDT Expert)

• Détection de failles sismiques (TOTAL)

• Analyse chrono-stratigraphique (TOTAL)

• Correction de flou de bougé (Sagem DS)

• Analyse d’essais mécaniques par algorithmes évolutionnaires (CEA-CESTA)

• TNT ATSC/ISDB-T (NXP Semiconductors)

• Radionavigation GALILEO (Sagem DS)

• Modèles multiples (THALES)

• Commande vocale multi-locuteurs (THALES)

Signal

• (Dé)Modulateur sur FPGA (H2I-Technologies)

• Détection de contour IR sur FPGA (THALES)

• Mesure de pupille embarquées (UPFR Brésil)

Implémentation

Image

• Estimation de mouvement (Technicolor)

• Reconnaissance de la phase d’évolution de spécimen biologiques (Université d’Auckland)

Vidéo

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Stages de PFE (2012/2013)

• Analyse de matériaux composites (Snecma)

• Reconstruction tomographique (Snecma)

• Système tactile à caméra infrarouge (THALES)

• Segmentation d’images 3D (VSG)

• Diagnostic de la peau du visage (Skin Labs)

• Détection d’indices d’hydrocarbures (TOTAL)

• Suivi et reconstruction de pipeline (TOTAL)

• Détection de défauts d’optique (CEA)

• Reconstruction de profondeur (Technicolor)

• Extraction des traits du visage (PicXel)

• Guidage IRM par ultrasons (LYRIC)

• Imagerie satellite très haute résolution (CNES)

• Algorithmes de pistage Radar (THALES)

• Modulation non-linéaire (THALES)

• Traitement Radar (THALES)

Signal

• Solutions de calcul CPU/GPU (THALES)

• Traitement d’images sur tablette numérique (DT2E)

• Caractérisation accélérée de brins d’ADN par GPU (Magellium)

Implémentation

Image

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Stages de PFE (2013/2014)

• Couplage d’images optiques LMJ (CEA)

• Correction d’images plénoptiques (Technicolor)

• Détection de nappes de pétrole par imagerie Radar (THALES)

• Segmentation d’images sismiques (TOTAL)

• Calibration de caméra couleur (Barco)

• Eléments invariants en imagerie satellite (CNES)

• Reconstruction 3D temps-réel avec CUDA (Technicolor)

• Simulateur de signaux Radar (THALES)

• Détection de véhicules lents par radar (THALES)

• Reconstruction de signaux (UFPR Brésil)

• Reconnaissance du chant d’oiseaux (UCLA)

Signal

• Décodeurs polaires sur FPGA (McGill University)

• Lattice decoders (Waterloo University)

• Evaluation de Vivado HLS de Xilinx (THALES)

Implémentation

Image

• Exploration audiovisuelle (Honda)

• Vision 3D pour l’évitement au sol (Astrium)

• Reconnaissance de visages (Spikenet)

Vidéo

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Stages de PFE (2014/2015)

• Contrôle non destructif (HERAKLES, × 2)

• Astrométrie (Airbus DS)

• Estimation d’illumination et de réflectance (TECHNICOLOR)

• Texture haptique (TECHNICOLOR)

• Outil d’aide au pointé (TOTAL)

• Amélioration/débruitage 3D (GE)

• Détection et reconnaissance aéronautique (THALES AVIONICS)

• Orfeo Toolbox (CS)

Signal

Image

• Screencasting (TECHNICOLOR)

• Codage HDR et en immersion (TECHNICOLOR)

• Correction de surexposition (TECHNICOLOR)

• Traitement vidéo (NEXEYA)

Vidéo

Implémentation

• Filtrage hybride Inertie/Mouvement (SAGEM DS)

• Monitoring de pompes (DOSATRON)

•Modélisation CAN à haut débit (THALES CS)

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Stages de PFE (2015/2016)

• Contrôle non destructif (HERAKLES, ×2)

• Reconnaissance faciale (ALPHANUMERIC VISION)

• Reconstruction 3D (MICHELIN)

• Simulation homographique (ORANGE)

• Analyse de gélules (PRODITEC)

• Reconnaissance de débris (SODERN/AIRBUS)

• Analyse du rayonnement Cerenkov (CEA)

Signal Image

• Mur virtuel (TECHNICOLOR)

• Caméra de cockpit automobile (ALTRAN)

• Codeur (NGCODEC)

Vidéo

• Reconnaissance de locuteur (ORANGE)

• Monitoring de pompes (DOSATRON)

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Stages de PFE (2016/2017)

Signal

Implémentation

Image

Vidéo

• Extraction/Poursuite Sonar (RTSYS)

• Signaux Dopler (THALES Services)

• Pistage Radar (THALES Systèmes Aéroportés)

• Réseau neuronal embarqué (Neurala, USA)

• TS sur FPGA (Laboratoire d’Astrophysique Bx)

• Simulateur Radar sur GPU (THALES Systèmes Aéroportés)

• TI par GPU (Paramount Group)

• Compression Vidéo (Orange Labs)

• TI sur Ipad (Université de Louisville, USA)

• Contrôle non destructif (Airbus Safran Launchers)

• Caractérisation de blocs de propergol (Airbus Safran Launchers)

• Détection d’objets sur table de casino (SpikenetTechnology)

• Vision par ordinateur sur système embarqué (Spikenet Technology)

• Visite virtuelle d’avions d’essai (Airbus)

• Endommagements LMJ (CEA Cestas)

• Segmentation 3D (IMS)

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Stages de PFE (2017/2018)

Signal

Implémentation

Image

Vidéo

• Détection de petites cibles Radar (THALES)

• Historisation pour automate (Ariane Group)

• Caractérisation de la locomation de chevaux (CWD Sellier)

• Estimation de fréquence instantanée (MBDA)

• Traitement par GPU de tomographies multi-modales (Karlsruhe Inst. Technology, Allemagne)

• Text-mining par GPU (Addinsoft)

• Effet Wooble (Parrot Drones)

• CNN pour la cartographie d’habitats (IMS)

• Proxy Détection (IMS)

• Reconnaissance d’objets (Telespazio)

• Santé matière d’un matériau (Safran)

• Détection d’objet par flash LIDAR (Continental Automotive)

• Modélisation de l’état d’un conducteur (Continental Automotive)

• Recalage de radiographies (Safran Engineering Services)

• Reconnaissance de tomographies multimodales (Karlsruhe Institut Technology, Allemagne)

• Traitement d’images Radar exogènes (THALES)

• Segmentation en interférométrie de matériau (Unity Solutions)

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Stages de PFE (2018/2019)

Signal

Implémentation

Image

Vidéo

• Synchronisation DVB (THALES)

• Chaîne Radar (THALES)

• Cartes de distance pour incrustation (GOPRO)

• Architectures FPGA pour le TSI (AIRBUS)

• Détection et rehaussement de mouvements subtils (TOTAL)

•Diagnostic de l'état du conducteur par caméra 3D (CONTINENTAL AUTOMOTIVE)

• Analyse multi-temporelles de données d'observation de la Terre (CS)

• Recalage d’images 3D (THERMOFISHER)

• Analyse d'images de champs diffractés (CEA Cesta)

• Analyse de la qualité de graines de coton (CSIRO, Australie)

• Modélisation de l’état d’un conducteur (POSEIDON)

• Deep/Machine learning appliqué à la géo-information (TELESPAZIO)

• Tracking visuel de drones (PARROT)

• Traitement d’images Radar exogènes (THALES)

• Transposition tactile naturelle d‘oeuvres d'Art pour déficients visuels (LITIS)

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Recherche d’un stage PFE (Fév.-Sept. 2020)

Envoi d’offres par mailo Grands groupes : Safran, Sagem, Snecma, Alcatel-Lucent, Total,

Thales

o PME/PMI : CS, DxO Labs, Proditec, Heliléo, Sofrelog, VITEC, Magellium, Technicolor

o Laboratoires/organismes semi-publics : CEA, CNES, IFP, EPFL

Mots-cléso Thèmes : signal, image, vidéo, …

o Signaux : radar, SAR, ISAR, GPS, parole, …

o Secteurs d’activités : drône, biométrie, bio-médical, TIC, …

o Méthodes : déconvolution, mouvement, reconnaissance, …

o Cibles : FPGA, DSP, GPU, …

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Recherche d’un stage PFE (Fév.-Sept. 2020)

Processuso Recueil d’offres

o Eventuelle pré-validation auprès du responsable d’option

o Prise de contact avec l’employeur

o Si acceptation mutuelle et conditionnelle, validation obligatoire auprès du responsable d’option (sujet de stage et fiche de renseignements à envoyer par mail)

Responsabilitéo Prise de rendez-vous le plus possible en dehors des créneaux de

cours (interdit durant le tournoi de gestion !)

o Convention = double engagement

Etudiant/Employeur

Enseirb-Matmeca/Employeur

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Stage PFE

Pendant le stageo Premier contact engagé avec le tuteur de stage avec une présentation

écrite de la problématique et de la démarche envisagée (1 à 3 pages)

o Etats d’avancement par mail (ou téléphone) à une fréquence à définir

o Visite éventuelle du tuteur de stage

Evaluationo Rapport en version électronique par Web (archivage) et par mail au

tuteur de stage

Anglais possible résumé de 10 à 20 pages en français

En cas de confidentialité, version électronique « légère » et version papier rendue si nécessaire à l’entreprise

o Soutenance : présentation (15 min) et questions/réponses (10 min)

o Travail (fiche d’évaluation remplie par le maître de stage)

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Obtention du diplôme

Niveau B2 (TOEIC 785…bientôt 800)

Validation

o Semestres S9 et S10 (stages 2A et PFE avant le Jury)

o Moyennes annuelles

o Moyenne finale

o Paramètres…

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Et après

Adresse électronique « à vie »

Contact

o Premier emploi

o Evolution de carrière

o Offres de stages étudiants ou d’emplois

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Contact

Marc Donias

Courriel : [email protected]@ims-bordeaux.fr

05 40 00 84 18 (bureau B2.35 IMS)

Web : http://donias.vvv.enseirb-matmeca.frhttp://www.ims-bordeaux.fr