Stage Détection de mouvement avec centrale inertielle (IMU) - Traitement du signal

Société : IDEMIA IDENTITY & SECURITY

Vous ne connaissez peut-être pas notre nom mais vous avez sûrement déjà utilisé nos technologies et nos innovations.

Nous avons pour mission d’ouvrir le monde et de le rendre plus sûr grâce à nos technologies d'identité de pointe. Tous les jours, aux quatre coins du globe, nous permettons aux citoyens et aux consommateurs d’accomplir leurs activités quotidiennes les plus importantes (telles que payer, se connecter et voyager), que ce soit dans le monde réel ou dans le monde digital. Nous transformons leur vie en rendant le monde plus sûr mais également plus simple.

Nous associons des savoir-faire et des technologies jamais combinés aussi bien dans la sphère physique que dans la sphère digitale pour la gestion sécurisée de la connectivité, des paiements et de l’identité. La cyber sécurité, la biométrie, les systèmes distribués à grande échelle, le Cloud Computing, l'analytique et les appareils innovants sont au cœur de nos produits physiques et de nos logiciels et systèmes.

Nous servons nos clients dans 180 pays grâce à nos 15 000 collaborateurs dans le monde entier.

Description du poste

Le Centre d'Excellence Terminaux et Equipements (CETE) d’IDEMIA a, entre autres, en charge le développement et l’industrialisation d’équipements de sécurité routière.
Au sein du CETE, l’objectif du stage est d’améliorer les performances d’un système de détection de désalignement par rapport à l’environnement utilisant une centrale inertielle (IMU).

La mission consistera à :
• Echantillonner et filtrer les mesures brutes capteur (accéléromètre & gyroscope 3 axes)
• Caractériser la forme des signaux lors des différents évènements (mouvement, rotation, vibration, vent, …)
• Améliorer les performances de l’actuel système de détection de désalignement
• Etudier l’état de l’art de l’apprentissage profond appliqué aux signaux IMU (réseaux convolutifs, réseaux récurrents, LSTM, …)
• Evaluer les performances de modèles légers de détection & classification des différents mouvements

Profil recherché

Profil candidat(e) :
Elève ingénieur en dernière année spécialisé dans le traitement du signal, l'apprentissage machine et l'apprentissage profond.
Connaissances requises : C, C++, Python, Linux.
Connaissances appréciées : Microcontrôleur STM32, TensorFlow ou PyTorch.
Compétences et qualités demandées : Rigueur, autonomie, curiosité, travail en équipe.