Stage Projet de fin d’études – Détection de mouvements complexes pour l’encodage vidéo de nouvelle génération

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Our Company

Créée en 2003, Allegro DVT est une entreprise internationale en forte croissance. Son expertise est mondialement reconnue dans le domaine de la vidéo numérique sur le marché des semi-conducteurs. Les équipes sont basées en France, en Chine, aux Etats-Unis, à Chypre, en Arménie et au Royaume-Uni. 

Le savoir-faire d’Allegro DVT est notamment présent dans les caméras de voitures, les jeux vidéo, les téléphones portables, les montres connectées, les caméras de surveillance, etc… 

Les acteurs majeurs de la micro-électronique, de l’industrie automobile et les acteurs dans le secteur de diffusion et streaming vidéo comptent parmi ses clients. Ses produits sont des leviers d’attractivité pour les marchés émergents tels que l’IA, les véhicules autonomes, la robotique et la santé. 

Chez Allegro DVT vous trouverez des projets innovants, variés et passionnants !

Contexte 

Les encodeurs vidéo modernes exploitent différentes formes de compensation de mouvement afin de réduire efficacement la redondance temporelle entre les images. Historiquement, les mouvements sont principalement modélisés par des translations locales, mais les contenus vidéo actuels présentent de plus en plus fréquemment des mouvements plus complexes liés aux déplacements de caméra, aux zooms, aux rotations ou aux changements de perspective.

Les standards récents tels que HEVC, VVC ou AV1 ont introduit des outils capables de mieux représenter ces mouvements globaux ou géométriques. Cependant, l’identification de ces mouvements reste coûteuse en calcul et repose souvent sur des heuristiques dont la robustesse varie selon le type de contenu.

Dans ce contexte, Allegro souhaite explorer le développement d’un algorithme de prétraitement capable d’analyser automatiquement les séquences vidéo afin de détecter et caractériser les mouvements complexes présents dans une scène. Les paramètres extraits devront être exploitables par un encodeur vidéo moderne afin d’améliorer son efficacité tout en restant compatibles avec les contraintes industrielles de complexité, de latence et d’intégration produit.

Job Tasks

L’objectif principal du stage est de concevoir et d’évaluer un algorithme permettant de détecter automatiquement les mouvements complexes d’une séquence vidéo, tels que les rotations, zooms et translations globales, afin de fournir des informations pertinentes à un encodeur vidéo de nouvelle génération.

Le travail consistera notamment à :

  1. Réaliser un état de l’art des techniques existantes de détection et d’estimation de mouvement global utilisées dans les domaines de la compression vidéo, de la vision par ordinateur et du traitement d’image.
  2. Étudier différentes approches d’estimation de mouvement avancée permettant d’identifier les transformations géométriques dominantes présentes dans une scène.
  3. Concevoir et implémenter un algorithme de prétraitement capable d’estimer automatiquement les paramètres de rotation, de zoom et de translation à partir de séquences vidéo.
  4. Développer des méthodes robustes basées sur des algorithmes de géométrie et d’optimisation afin d’améliorer la précision des paramètres estimés.
  5. Valider les performances de la solution sur un ensemble représentatif de séquences vidéo réelles couvrant différents cas d’usage :
    • vidéos naturelles ;
    • mouvements rapides de caméra ;
    • scènes à fort niveau de détail ;
    • contenus présentant des zooms ou rotations importants.
  6. Évaluer les bénéfices potentiels de l’approche selon plusieurs critères :
    • précision de détection des mouvements ;
    • robustesse de l’estimation ;
    • coût de calcul ;
    • mémoire nécessaire ;
    • impact potentiel sur les performances de compression vidéo ;
    • facilité d’intégration dans une architecture industrielle.
  7. Étudier l’intégration de la solution dans une chaîne d’encodage vidéo développée par Allegro et formuler des recommandations pour une exploitation future dans les produits de l’entreprise.

 

Livrables attendus

  • Rapport d’état de l’art sur les techniques de détection de mouvements complexes.
  • Prototype logiciel de détection et d’estimation de mouvements globaux.
  • Résultats expérimentaux obtenus sur différentes séquences vidéo.
  • Analyse des performances et des compromis précision/complexité.
  • Recommandations pour l’intégration dans les encodeurs vidéo Allegro.
Profile

Étudiant(e) en dernière année d’école d’ingénieur ou en Master 2 avec une spécialisation en :

  • Traitement du signal et de l’image ;
  • Vision par ordinateur ;
  • Compression vidéo ;
  • Informatique embarquée ;
  • Intelligence artificielle appliquée.

 

Compétences techniques

  • Bonnes connaissances en C/C++.
  • Bonnes compétences en Python.
  • Connaissances en traitement d’image et vidéo.
  • Notions d’estimation de mouvement, géométrie projective ou vision par ordinateur.
  • Connaissances en algorithmes d’optimisation appréciées.
  • Familiarité avec Linux et les outils de développement logiciel.
  • Une connaissance des standards de compression vidéo (HEVC, VVC, AV1) serait un plus.

 

Qualités personnelles

  • Curiosité scientifique.
  • Esprit d’analyse et de synthèse.
  • Autonomie.
  • Capacité à résoudre des problèmes complexes.
  • Intérêt pour la recherche appliquée et l’innovation.
  • Capacité à présenter et défendre des résultats techniques.

 

Environnement technique

Le stage s’appuiera sur les encodeurs vidéo développés par Allegro ainsi que sur des outils d’analyse et de traitement vidéo en C/C++ et Python. Le candidat sera amené à manipuler des séquences vidéo réelles et à travailler à l’interface entre la vision par ordinateur et la compression vidéo de nouvelle génération.

 

Informations pratiques

Stage basé à Montbonnot-Saint-Martin (Inovallée) accessible avec le bus C1.

Rémunération : 1.200 € bruts mensuels + chèques déjeuners 9,5 €/jour avec prise en charge de 60% par

l’employeur + remboursement 50% des transports en commun.

 

Pour plus d’informations ou pour postuler à ce stage, veuillez SVP adresser votre CV à hr@allegrodvt.com

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