Ingénieur d'Étude Fusion de Données Caméra et Lidar H/F - Ministères Aménagement du Territoire Transition Écologique

La personne recrutée travaillera dans le cadre du projet «Jumeaux numériques» de MIDOC, en étroite collaboration avec un (e) autre ingénieur spécialisé en infographie. La mission consiste à travailler sur la modélisation 3D de l'environnement routier (voirie, marquages, signalisation) ainsi que des infrastructures physiques du campus (bâtiments, mobilier urbain, végétation). L'objectif est de recueillir la position et la forme des différents objets rencontrés sur le campus, afin de les transmettre à l'infographiste qui se chargera du rendu final et de l'intégration dans le jumeau numérique de MIDOC.

La mission s'effectuera à partir des données recueillies par Ceremap3D, un grand instrument du Cerema dédié à ce type d'usages. CereMap3D embarque un scanner 3D dynamique qui permet l'acquisition à grand rendement de données nuages de points et d'images.
Le CereMap3D est un matériel de la marque Trimble (capteur MX9) équipés de 2 têtes Lidar permettant une fréquence d'acquisition jusqu'à 2 millions de points par seconde. Il dispose d'une portée, c'est-à-dire une distance de visée intéressante : 135 mètres jusqu'à 420 mètres en réduisant la fréquence d'acquisition. En complément des Lidar, le matériel est équipé de caméras et d'un système de localisation :
- Une caméra panoramique qui permet une vue à 360° de la scène routière ;
- 3 caméras planaires, deux orientées latéralement et une visant spécifiquement la chaussée ;
- Un récepteur GNSS couplé à une centrale inertielle et un codeur de distance qui permet d'atteindre un positionnement géographique précis des données.

Dans un premier temps, l'exploitation des données reposera sur le logiciel d'exploitation IREVE (Imagerie Routière Etalonnages, Visualisations, Exploitations), qui est le logiciel d'exploitation des images développé par le Cerema. Cet outil permettra d'identifier la forme et la position précise des objets de signalisation routière de la voirie, et ainsi contribuer à produire une cartographie précise des infrastructures routières du campus.

Dans un second temps, il s'agira de créer le «squelette» du jumeau numérique du campus, notamment via la superposition en 3D des données CereMap3D, et des données patrimoniales externes (BD TOPO notamment). Pour ce travail, la personne recrutée s'appuiera sur les outils fournis par le Cerema, notamment les outils de segmentation d'image, ou de reconnaissances automatiques d'objets routiers (glissières, marquages au sol, bordures).

L'objectif final sera d'aboutir à une modélisation 3D détaillées des routes du campus, accompagnée d'une modélisation 3D sommaire des bâtiments, notamment issue de la BD TOPO de l'IGN.

La personne recrutée assurera un lien avec les autres axes du projet «Jumeaux Numériques» de MIDOC, afin d'en assurer la cohérence globale. La personne recrutée collaborera étroitement avec les autres membres du projet, en lien avec les différents axes identifiés :

- Architecture / coordination : pour garantir l'interopérabilité des modules et l'intégration dans l'environnement global de co-simulation

- Cartographie / ressources immobiles : pour exploiter ou enrichir les données géographiques et 3D utiles aux simulations
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- Ressources mobiles : pour intégrer les agents mobiles dans les scénarios développés

- Visualisation interactive : pour permettre la représentation claire et pertinente des données, simulations et interactions utilisateurs

- Modélisation des usagers mobiles : pour s'assurer de la cohérence des comportements simulés, de leur représentativité et de leur articulation avec les données disponibles

- Infrastructure de communication : pour assurer la prise en compte des réseaux (5G, edge computing, capteurs connectés...) et des contraintes temps réel dans les modules développés.

Liaison hiérarchique :

Rattachement hiérarchique et scientifique au chef de groupe STI.

Compétences :

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

· Il est requis une spécialisation en science de la donnée, avec une expertise dans la mise en oeuvre de bases de données complexes et volumineuses.

· Des bonnes compétences de programmation en langage Python sont nécessaires pour mener à bien ce projet.

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

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

· Qualités requises : très motivé, autonome, rigoureux, capable de faire des propositions, et 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.