Détection de piétons à partir de vidéos fisheye avec robustesse à l’occlusion

CONTEXTE Ce stage s’inscrit dans le développement d’un drone autonome équipé d’une caméra fisheye pour la surveillance intelligente en milieux urbains. Les caméras fisheye offrent un champ de vision très large (>180°) mais introduisent de fortes distorsions géométriques. L’objectif est de développer une méthode de détection de piétons robuste aux occlusions dans les images fisheye. OBJECTIFS DU STAGE • Détection précise de piétons dans des vidéos fisheye • Robustesse aux occlusions partielles et totales • Intégration avec un détecteur temps réel (YOLO) TÂCHES DEMANDÉES • Étude bibliographique sur la résolution d’occlusion en détection de piétons • Développement d’un module d’attention spatio-temporel • Implémentation Python/PyTorch • Intégration avec YOLO pour la détection temps réel • Comparaison avec l’état de l’art • Rédaction d’un article scientifique LIVRABLES • Module d’attention spatio-temporel pour la résolution d’occlusion • Intégration avec YOLO validée • Benchmark comparatif avec l’état de l’art • Article scientifique