Stage - traitement d'images de plans d'habitat via deep learning en vue de leur vectorisation

About the role

Stage Data Science - Orienté recherche : "Traitement d’images de plans d’habitat via Deep Learning en vue de leur vectorisation

Contexte :

La modélisation d’un bâti immobilier (BIM) est devenue un sujet de grand intérêt pour des applications variées, notamment dans le contexte des jumeaux numériques. Dans le cadre des activités de recherche d’Orange, nous visons les applications de type logiciels de planification radio indoor, pour le design de réseaux sans fil et l’optimisation de leurs performances. Ces logiciels utilisent une représentation vectorisée du site d’intérêt et un modèle de propagation des ondes radio plus ou moins détaillé et précis. En indoor, la représentation et la description de l’architecture du site considéré est une étape essentielle mais souvent fastidieuse. Si des croquis ou scans de plans architectes sont souvent disponibles, ces données ne sont pas directement exploitables, il n’existe pas de modèle de représentation unique et normalisé. Ces images nécessitent actuellement d’importants post-traitements pour en extraire une représentation adaptée et exploitable par les logiciels d’ingénierie radio. Pour simplifier et automatiser cette étape nous proposons de mettre en œuvre et d’évaluer des méthodes innovantes à base de Deep Learning

Votre rôle:

En tant que stagiaire, votre mission consistera dans un premier temps à améliorer, rendre robuste et comparer un premier modèle développé précédemment dans l’équipe. Ce modèle basé sur du Deep Learning permet de réaliser l’extraction des murs, portes et fenêtres à partir d’une simple image de plan d’habitat. Une partie du travail portera sur l’amélioration de la précision de l’algorithme actuel en optimisant son architecture, ses hyperparamètres et en travaillant sur les données déjà disponible, l’amélioration des techniques d’augmentation de données utilisées pourra aussi être étudiée. Dans un second temps il s’agira de travailler sur le post-traitement de la vectorisation ‘brute’ fournie par l’algorithme, comme par exemple le réalignement de points ou la fusion de segments pour se rapprocher de la réalité terrain du plan. Pour conclure, si la durée du stage le permet, il s’agira de mettre en place un Framework pour automatiser la transformation 2D d’une image de plan d’habitat vers une représentation vectorielle 3D (2D extrudée).

Le stage s’inscrit dans le cadre de travaux de recherche et pourrait donner lieu à une publication scientifique. Vous serez encadré par nos experts en data science, et votre travail constituera le prototype d'un maillon essentiel de nos futurs outils d’ingénierie indoor.

about you

Ce sujet vous demandera de faire preuve de curiosité et d’esprit d’analyse afin de comprendre les variables importantes, et d’évaluer les algorithmes pertinents. Vous serez rapidement amené à interagir avec nos chercheurs, ingénieurs et data scientists, et vous devrez être capable de synthétiser les discussions. Vos compétences en développement et en traitement de données seront sollicitées pour le travail de modélisation.

Vous préparez un diplôme d’ingénieur ou Master 2, dans les domaines des mathématiques appliquées, de la Data Science, ou du développement. Vous avez de solides connaissances de Python, des librairies d’analyse de données, de traitement d’images et de Deep Learning (TensorFlow/PyTorch, OpenCV etc).