Le Cerema est l’établissement de référence dans les domaines de l’expertise et de l’ingénierie publique pour accompagner les territoires dans leurs missions d’adaptation aux changements climatiques. Il assiste l'État, les collectivités territoriales et les entreprises pour les conduire vers une stratégie d'aménagement durable et des mobilités adaptées aux enjeux écologiques. Le Cerema offre des solutions adaptées et uniques selon les territoires.

Centre de ressources de référence, il éclaire les choix des décideurs publics et les accompagne dans la mise en œuvre de leurs projets de développement. Présent sur l'ensemble du territoire national avec plus de 2 600 agents, le Cerema a engagé un plan ambitieux de transformation afin de devenir l’opérateur de référence des collectivités locales et des entreprises. Cette mutation se traduit par une accentuation de la valorisation de ses expertises. Pour cela, il a fortement renouvelé son organisation et son mode de fonctionnement. Parallèlement, le Cerema s’est recentré sur son cœur de métier et oriente ses activités et prestations vers les besoins réels de ses partenaires

Dans le cadre de sa mission de recherche, le Cerema est membre du défi clé MIDOC (Mobilité Intelligente et Durable en Occitanie, https://midoc.univ-toulouse.fr/), au sein duquel il est représenté par l’équipe de recherche STI (Systèmes de transports intelligents, https://www.cerema.fr/fr/innovation-recherche/recherche/equipes/sti-systemes-transports-intelligents-infrastructure-demain).
Le défi clé MIDOC est un des 15 défis clés financés par la région Occitanie. Elle est composée de 22 laboratoires ou centres de recherches en Occitanie dont les principales missions consistent à ressourcer et développer les recherches en lien avec le véhicule autonome, acceptable et connecté et les services de mobilités durables et centrés utilisateurs, favoriser l’innovation scientifique en lien avec les entreprises régionales, valoriser et renforcer les plateformes et terrains d’expérimentations, développer de nouvelles synergies et consolider les synergies existantes entre les chercheurs de différentes disciplines pour faire une communauté́.
Au sein de la fédération MIDOC, le Cerema s’est associé avec deux partenaires académiques majeurs pour proposer des travaux dans le domaine de l’exploitation des traces numériques des déplacements : le LAAS-CNRS (https://www.laas.fr/fr/) et l’IRIT (https://www.irit.fr/)

Ainsi, la personne recrutée sera encadrée par un groupe de chercheurs issus du Cerema (Pascal Salmane, Josué Rivera, Guillaume Saint Pierre), du LAAS-CNRS et de l’IRIT

La personne recrutée travaillera dans la thématique n°2 du défi clé, « la ville qui pardonne », qui concerne l’infrastructure urbaine connectée protectrice des personnes vulnérables. Le travail consiste à développer les méthodes d’analyse du déplacement des usagers vulnérables, particulièrement les piétons, exploitant les données recueillies par une infrastructure de capteurs équipant le campus de l’Université Paul Sabatier. Cette infrastructure est constituée de plusieurs caméras, de lidars, et de moyens de comptages.
L’objectif de ce travail est de contribuer à la mise au point d’une infrastructure de capteurs connectés, capable de suivre et d’anticiper les déplacements des usagers vulnérables, et de proposer une estimation du risque (de collision ou de traversée de route) avec un horizon temporel suffisant (quelques secondes) pour éviter les accidents.
Pour mener à bien cet objectif, la personne recrutée devra intervenir au début de la chaîne de traitement, et mettre en place les algorithmes nécessaires à la transformation des données brutes en données utilisables pour la modélisation des déplacements.
La personne recrutée aura pour mission d'assister les chercheurs dans les tâches suivantes :
· A partir des données brutes (ou prétraitées) issues de capteurs vidéo et lidars, fournies par les équipes, il s’agira de proposer et d’implémenter des méthodes issues de la littérature pour
o Identifier des objets mobiles avec une caméra (algorithmes de type Yolo).
o Re-identifier les objets mobiles détectés dans les différents champs de vision (notamment, re-identifier des personnes dans les 4 champs de vision d‘une caméra 360°).
o Repositionner les traces numériques obtenues dans un plan 2D (bird-view).
· Contribution à la constitution d’une « vérité terrain » destinée à l’apprentissage des modèles de détection des piétons, soit par annotation manuelle de séquences, soit via des approches numériques exploitant les données GPS de téléphones portables de participants volontaires.
· Etudier les possibilités d’amélioration des détections par ajout de capteurs, comme l’ajout d’un lidar. Il s’agira d’implémenter et d’adapter des algorithmes de la littérature pour la détection et le suivi des piétons exploitant données lidar + caméras (voir références ci-dessous).
·  Participer à la rédaction d’articles de recherche en liens avec ces données.

Références :
Mai, N. A. M., Duthon, P., Khoudour, L., Crouzil, A., & Velastin, S. A. (2021). 3D object detection with SLS-fusion network in foggy weather conditions. Sensors, 21(20), 6711. https://doi.org/10.3390/s21206711

Mai, N. A. M., Duthon, P., Salmane, P. H., Khoudour, L., Crouzil, A., & Velastin, S. A. (2022, June). Camera and LiDAR analysis for 3D object detection in foggy weather conditions. In 2022 12th International Conference on Pattern Recognition Systems (ICPRS) (pp. 1-7). IEEE. https://doi.org/10.11

Liaison hiérarchique :

Rattachement hiérarchique et scientifique au chef de groupe STI.

Bureau partagé situé au Cerema Occitanie à Toulouse ;

Ordinateur portable et téléphone professionnel.

Télétravail possible à hauteur de 2 jours par semaine.

Cantine.

Prise en charge de l’abonnement de transport en commun à hauteur de 75%, cumulable avec le forfait mobilités durables pour les agents se déplaçant en vélo ou en covoiturage.

 
Contraintes :

Règlement intérieur du temps de travail du Cerema Occitanie

 CDD projet d'une durée de 10 mois

La personne recrutée devra disposer d’un diplôme équivalent au Master 2 dans le domaine du traitement du signal, ou des mathématiques appliquées.

· Une spécialisation en apprentissage automatique (IA) sera très appréciée.

· Une expérience préalable dans le domaine de la fusion de données de capteurs sera très appréciée.

· Bonne capacité de communication en français et en anglais (oral/écrit).

· Qualités requises : très motivé, autonome, rigoureux, capable de faire des propositions, ouvert aux approches pluridisciplinaires.

Les candidats intéressés doivent envoyer leur candidature, comprenant CV, publications, lettre de motivation, deux références et un exemple de travail écrit (thèse, article, rapport, etc.).

Les candidatures peuvent être soumises en anglais ou en français.