CONTEXTE :
Le saumon Atlantique et l’anguille Européenne sont deux espèces à fort intérêt piscicole présents dans les cours d’eau français. Ces deux espèces diadromes réalisent différentes migrations vers les sources (montaison) et vers la mer (dévalaison) afin d’accomplir les différentes phases de leur cycle de vie (reproduction, croissance et repos). Cependant, la fragmentation des cours d’eau tend à faire obstacle à ces déplacements. Afin d’atténuer cet impact, des dispositifs spécifiques ont été installés pour permettre le franchissement de ces barrières.
Aujourd’hui, des chercheurs de la R&D d’EDF utilisent différents outils de monitoring piscicole pour améliorer les connaissances des flux migratoires et ainsi optimiser la gestion de nos ouvrages (optimum entre production électrique et protection des espèces). Parmi ceux-ci, les caméras acoustiques, ou sonars multifaisceaux à très hautes fréquences, sont de plus en plus utilisées car elles présentent de nombreux avantages et offrent des perspectives intéressantes. La technique est basée sur l’émission de signaux acoustiques et la reconstruction d’images à partir des échos renvoyés par les poissons. Elles offrent l’avantage de pouvoir acquérir des données biologiques en continu et à très haute fréquence quelles que soient les conditions de luminosité/turbidité sans impacter l’intégrité physique des poissons (aucune capture) ou leur comportement. Cependant, encore aujourd’hui, l’identification spécifique via l’hydroacoustique est délicate. Celle-ci se fait généralement par une discrimination suivant les caractéristiques morphologiques et comportementales des individus, notamment par la taille des poissons ou la forme caractéristique de leur corps (espèces anguilliformes).
Les principaux défis relatifs à ces outils acoustiques sont la gestion de l’important volume de données généré par les suivis continus ainsi que la durée de leur dépouillement. Pour permettre une analyse en temps réel des informations récupérées par les caméras acoustiques, des méthodes d’automatisation de leur traitement, via des techniques de computer vision, sont développées et leur mise en œuvre testée sur divers jeux de données enregistrées in situ. Au-delà de détecter automatiquement les passages de poissons sur les vidéos, l’identification des espèces est le principal verrou du développement de ces méthodes.

OBJECTIFS :
L’objectif du stage est dans un premier temps de prendre en main un algorithme de comptage des espèces anguilliformes, déjà développé, afin de l’appliquer sur des jeux de données déjà disponibles et expertisés au préalable. Il s’agira notamment d’évaluer ses performances en fonction des conditions environnementales et des caractéristiques morphologiques des individus.
Le stagiaire contribuera ensuite à l’évolution de cet algorithme pour l’identification d’autres espèces aux caractéristiques morphologiques particulières (les saumons et les silures notamment). Il sera amené à interagir sur les problématiques suivantes :
• Sélection automatique des séquences de passage d’un poisson sur les chroniques de vidéos acoustiques ;
• Détection des échos renvoyés par l’individu et reconstruction d’une image du corps du poisson ;
Différentiation des espèces d’intérêts sur la base de critères morphologiques.

ETUDIANT(E)S CONCERNE(E)S :
2e ou 3e année d’écoles d’ingénieur
Master I ou II

Des compétences en computer vision et en programmation Python sont requises.
Le stagiaire devra être autonome, avoir une réelle capacité de synthèse et un esprit critique. De bonnes qualités rédactionnelles seront également attendues.

CONDITIONS DU STAGE :
Lieu :
EDF R&D LNHE
6 quai Watier 78400 Chatou

Durée : 6 mois à partir de Mars 2022

Le stage est rémunéré en fonction du niveau d’étude du stagiaire.

Le contenu de cette offre est la responsabilité de ses auteurs. Pour toute question relative à cette offre en particulier (date, lieu, mode de candidature, etc.), merci de les contacter directement. Un email de contact est disponible: [email protected]

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