Stage Deep Learning pour la Détection et le Suivi de Camions H/F - 95

Le groupe Veolia est la référence mondiale de la gestion optimisée des ressources. Présent sur les 5 continents avec 220 000 salariés, le Groupe conçoit et déploie des solutions utiles et concrètes pour la gestion de l'eau, des déchets et de l'énergie. L'économie des ressources est un enjeu majeur des prochaines années. La gestion des déchets, aujourd'hui, c'est 46 millions d'habitants desservis, 61 millions de tonnes de déchets traités, 533 759 entreprises clientes, 823 unités de traitement exploitées. Notre expertise dans la gestion des déchets nous permet de collecter, trier, traiter et valoriser chaque année des millions de tonnes de déchets ménagers et industriels. Nous développons des filières de valorisation qui permettent de réintroduire ces déchets dans de nouveaux cycles de consommation ou de production devenant ainsi de nouvelles ressources.Objectifs

Ce stage s'inscrit dans un projet innovant visant à améliorer la gestion des camions sur les sites de traitement Veolia, en s'appuyant sur les possibilités offertes par l'IA. L'objectif est de suivre efficacement les camions, de leur arrivée sur site à leur départ. Plus spécifiquement, le stage se concentrera sur le développement d'une méthode robuste de détection et de ré-identification des camions à partir d'images provenant de multiples systèmes d'acquisition. Cette approche permettra d'optimiser le processus de contrôle tout en garantissant une traçabilité précise. Vous aurez l'opportunité de travailler sur un cas d'usage concret, avec accès à une grande quantité d'images réelles, permettant une application directe des techniques d'IA dans un environnement industriel.

Missions principales
- Révision bibliographique sur les modèles Deep Learning appliqués à la détection et ré-identification de véhicules
- Exploration de différentes approches selon l'avancement du projet :

- Implémentation de modèles de détection de camion
- Implémentation de modèles de ré-identification d'un même camion à travers plusieurs caméras (prise d'images discontinue)
- Evaluation et optimisation des performances des modèles