STAGE - Mise en place d'une base de tests pour l'évaluation d'algorithmes de traitement de données LiDAR 3D
Description de l'employeur
Les infrastructures ferroviaires nécessitent une surveillance continue pour éviter les défauts susceptibles d'affecter la sécurité et l'efficacité du réseau. SNCF Réseau dispose d'engins de surveillance des voies circulant quotidiennement sur le réseau ferroviaire français. Parmi les différents capteurs présents sur ces engins, se trouve un système à triple scanner LiDAR. L'équipe Data 3D & Patrimoine travaille en collaboration avec les différents métiers de SNCF Réseau pour développer des algorithmes permettant la description et la surveillance du réseau ferré à partir des nuages de points ferroportés. Ainsi, de nombreux cas d'usage ont émergé au cours des années (estimation des volumes de ballast, description de la géométrie caténaire, détection d'objets tels que la signalisation, etc.) conduisant au développement de nombreux algorithmes. Une fois les résultats issus des traitements des données LiDAR validés avec le métier, une industrialisation peut être envisagée.
Description du poste
Les conditions peuvent varier d'une acquisition LiDAR à l'autre : vitesse de l'engin, nombre de scans fonctionnels, engin sur lequel est monté le système, configuration du LiDAR, environnement ferroviaire, etc. Ces variations de conditions peuvent avoir un impact sur la densité des nuages de points obtenus ou sur les phénomènes d'occlusion observés dans les nuages de points. Les illustrations ci-dessous montrent des différences de nuages de points liées respectivement à la position du capteur sur le train et au nombre de scanners fonctionnels.
Cependant, au-delà des spécificités d'acquisition liées au capteur, il est également intéressant d'étudier les limites d'application des différents algorithmes développés par l'équipe selon l'emprise géographiques des nuages de points (zones de déblais / remblais, tronçons à voies multiples, zones de gare, etc.).
L'objectif du stage est de constituer une base de tests pour déployer des tests systématiques des algorithmes développés au sein de l'équipe afin d'évaluer la robustesse des algorithmes, la précision et les conditions d'exploitation des résultats.
Le stage se déroulera en plusieurs temps :
- Compréhension et prise en main des données 3D ainsi que des principaux blocs algorithmiques utilisés dans les différents projets de l'équipe.
- Lancement de calculs et analyse des résultats sur différentes acquisitions pour identifier les paramètres qui peuvent avoir un impact sur la qualité des résultats
- Constitution d'une base de tests : identifier des nuages de points représentatifs des paramètres identifiés à l'étape précédente
- Mise en place d'une méthodologie de tests systématiques à mettre en place lors du déploiement d'un nouvel algorithme
Profil recherché
Profil recherché :
· Niveau d'étude M2 en traitement de données ou ingénieur topographe
Connaissances spécifiques
· Compétences en langage de programmation (Python, C++)
· Capacité d'analyse, autonomie, rigueur et méthode
· Connaissances en données LiDAR appréciées
Niveau exigé BAC + : 5
Rétribution et avantages
Tous nos métiers sont ouverts aux personnes en situation de handicap.
Salaire
Gratification en fonction du niveau d'études
2025-012920
Chef ou Cheffe de projet MOE
Responsable du Déploiement national GSM-R / FRMCS F/H
'Chargée / Chargé de suivi documentaire'' du projet Tram train Ligne 13 phase 2 en appui au Maître d'Ouvrage
Les étapes de votre recrutement
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Je peux être évalué sur mes capacités à exercer des fonctions de sécurité
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