Description du poste

Vos missions seront les suivantes :

  • Assimiler et comparer les algorithmes d’analyse d’images (notamment ceux basés sur le deep learning et sur l’analyse de textures) afin de comparer ces différentes méthodes,
  • Mesurer la capacité de détection des algorithmes en les testant dans des environnements virtuels en suivant le protocole élaboré par l’Université de Nantes et ses collaborateurs,
  • Utiliser les algorithmes qui permettent la reconnaissance automatique des espèces qui composent le biofouling pour mesurer deux variables importantes (couverture et rugosité) d’une base de données d’images construite à partir des travaux du projet ABIOP+,
  • Travailler en collaboration avec les hydrodynamiciens de l’équipe afin d’identifier la précision de mesure des variables géométriques en regard de l’influence hydrodynamique du biofouling.

L’objectif final est d’améliorer la mesure de variables cruciales du biofouling, en particulier la rugosité de la biocolonisation, sur la base de l’analyse d’images prises dans différents environnements (i.e. montrant une luminosité ou une turbidité variable). Pour mener à bien ses missions, le candidat aura accès à une base d’images in situ. De plus, le candidat travaillera au sein du consortium multidisciplinaire du projet ABIOP+ qui fournira une expertise complémentaire en modélisation probabiliste, interactions fluides-structures, écologie benthique, biologie marine, caractérisation des matériaux, biocorrosion et développement de revêtements antisalissures. Le consortium comprend également les développeurs et les exploitants d’énergies marines renouvelables.

Modalités de candidature

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