Nicolas ANGOT

En résumé

Entreprises

• Swinguru - R&D

  Ottignies-Louvain-la-Neuve 2013 - maintenant Création d'un noyau (C++) permettant:
  - l’acquisition d'image en provenance de camera 3D.
  - le filtrage et la correction des points 3D.
  - la création d'un nouveau squelette (autre que celui fournie pas les middleware des cameras) (R&D).
  - la reconnaissance de mouvement associé au golf et base balle.
  - l’intégration rapide de nouveaux devices (bluetooth, usb, wifi ...).
  - la communication avec une interface graphique (C#, Unity3D) .
  
  Utilisation des cameras 3D : PrimeSense (Xtion), Kinect(1.0) et kinect(2.0)
  Utilisation des devices : ForeSight, FlightScope, Hernest Sport.
  
  Développement d'outils de visualisation 3D sous Unity (C#).
  
  Encadrement de stagiaire, et Support clients.

• Thales services - Ingenieur

  Courbevoie 2012 - 2013 Le logiciel TVS, est un logiciel de vidéo surveillance utilisant des caméras fixes et mobiles (de type PTZ). Le stockage des données se fait grâce à une base SQL.
  Une interface graphique permet aux utilisateurs :
  D’orienter une caméra à l'aide de la souris ou d'un joystick, tout en remontant les images capturées par plusieurs autres cameras.
  De déplacer par un simple clic une ou plusieurs caméras dans des directions pré-déterminées.
  De gérer via un compte administrateur les priorités de déplacement des caméras en fonction des droits des utilisateurs.
  De gérer l’enregistrement de données pour les exploiter ultérieurement sous forme de clips vidéo.
  
  La mission confiée consistait à :
  Corriger les fonctions logicielles de la solution TVS en accord avec la remontée des faits techniques provenant de l’équipe « support client » :
  Analyse et confirmation des faits techniques
  Correction et validation de la correction
  Gestion de configuration logicielle (évolution des versions)
  Livraison
  
  Apporter de nouvelles fonctions à la solution TVS :
  Extraction de clips vidéo à partir de l'interface graphique
  Implémentation d’une fonction de gestion de l’enregistrement multi-flux d'une caméra, en accord avec les droits utilisateurs définis. Cette fonction permettait par exemple de visualiser un flux HD et d’enregistrer sous un autre format.

• CEA Saclay - Stagiaire: Ingenieur en traitement de l'image

  Gif-sur-Yvette 2012 - 2012 Les descripteurs locaux sont des représentations de sous-ensembles dans une image, et grâce à différentes méthodes ces descripteurs permettent une classification/reconnaissance d'image automatisée. Jusqu'à présent les algorithmes de classification se basaient sur l'hypothèse que tous les descripteurs locaux de l'image sont indépendants les uns des autres (par exemple le LNBNN).
  L’objectif était d’améliorer les performances des outils de classification/reconnaissance en partant du principe que l’hypothèse initiale était erronée. Plusieurs alternatives ont donc été envisagées, puis testées sous Matlab. Les alternatives les plus performantes ont ensuite été transcrites sous forme d’algorithmes codés en C++ puis intégrés dans une librairie du laboratoire intégrant d’autres templates spécifiques.
  Les bonnes des performances d’un des nouveaux algorithmes furent alors exploitées par une solution de reconnaissance faciale dont j’ai assuré le développement (C++ et OpenCV/MP): un logiciel de capture et d’analyse temps réel compatible multi-threading alimenté par un flux vidéo externe (webcam).

• ISIR - Stagiaire ingenieur en Robotique

  2011 - 2011 L'étude portait sur la caractérisation des différences entre le modèle de simulation du déplacement du robot et la réalité, puis sur l’amélioration des simulateurs virtuels.
  Cette étude reposait sur la réalisation d’un important échantillon statistique d’essais. 10000 expériences furent conduites afin d'évaluer la différence entre réalité et simulateur. L’important volume de données à recueillir impliquât l’automatisation des expériences par le biais d’une interface de programmation exploitant les commandes robot déjà implémentées. Cette interface permettait de piloter/programmer les différentes actions du robot durant la phase d’expérimentation, ainsi que son retour à la position d'origine une fois l’expérience terminée.
  Par la suite, dans un souci de gain de productivité, une caméra Kinect fut implantée sur le dos du robot. Elle permit de créer une carte 3D couleur de l’environnement du robot pour lui permettre de se localiser sans aide extérieur. Les fonctions logicielles furent codées sous l'OS ROS (Robot Operating System) développé par Willow Garage, et le système de cartographie (SLAM) fut développé avec la méthode RGBD-6D-SLAM de ROS.

Formations

• UPMC (Paris VI)

  Paris 2011 - 2012 Master
  
  Système avancé robotique - Traitement de l'image et des signaux audio
  
  intelligence artificielle
  
  Reconnaissance de forme
  
  Vision par ordinateur
  
  Planification et décision en robotique
  
  Filtrage adaptatif
  
  Programmation objet
  
  Programmation Embarqué

Réseau

• Akka TECHNOLOGIES

• Alexandre GUERIN

• Bruno LANDRE

• Guillaume LECHIEN

• Jean-Luc ZARADER

• Jeanne FASCIOLO

• Sophia DABIC

• Stéphane MICHELET