CF202647355
Etude d’un imageur basse consommation pour réseau de capteurs à traitement distribué
J-97
Doctorat Doctorat complet
Disciplines
Photonique, Photonique
Laboratoire
Laboratoire conception de Circuits Intégrés Intelligents pour l’image Département d’Optronique (LETI)
Institution d'accueil
UNIVERSITE GRENOBLE ALPES
Ecole doctorale
Electronique, électrotechnique, automatique, traitement du signal - ED 220

Description

Dans le cadre d’un projet académique collaboratif, l’objectif de cette thèse est de développer un capteur d’image « intelligent » dédié à un réseau de caméras sans fil intégrant du calcul distribuée à base d’intelligence artificielle. Un réseau de caméras actuel contient plusieurs caméras standards qui transmettent leurs images à un serveur global effectuant le traitement d’inférence ciblé. Ce type d’architecture propose une performance énergétique et une frugalité qui ne sont pas compatibles avec les exigences des applications de type IoT. L’objectif du projet est de viser une architecture du nœud du réseau présentant une frugalité matérielle inédite grâce à une approche distribuée et collaborative basée sur des nœuds de calcul à ultra-basse consommation. Le noyau d’inférence de chaque nœud sera construit autour de processeurs ASIC effectuant des calculs sous forme analogique et numérique. Le démonstrateur final consistera en un réseau sans fil de caméras (nœuds du réseau de capteurs) intégrant des capteurs d’images dédiés associés à des processeurs hybrides effectuant un traitement mixte. Dans ce contexte, le capteur d’image du nœud doit extraire des caractéristiques de l’image avec frugalité et efficacité, ce qui implique que vous devrez définir, concevoir et tester une architecture de lecture innovante d’un imageur standard. En collaboration avec les partenaires académiques, vous serez impliqué dans la définition de l’architecture globale du nœud permettant de définir essentiellement le format des données de sortie et la procédure de lecture de l’imageur, y compris le prétraitement potentiel pour les calculs d’inférence distribués. L’architecture étudiée intégrera des solutions basse consommation innovantes pour adresser les applications IoT ciblées et réaliser à la fois des acquisitions d’images et un pré-traitement IA. Comme un démonstrateur de capteur d’image est prévu dans cette thèse, le travail sera mené au CEA-Leti dans le laboratoire L3i, en utilisant des outils professionnels de conception de circuits intégrés et des environnements de développement logiciel.

Offre financée

Type de financement
CEA

Dates

Date limite de candidature 30/11/26

Durée36 mois

Date de démarrage01/10/26

Date de création03/04/26

Langues

Niveau de français requisAucun

Niveau d'anglais requisAucun

Possibilité de faire sa thèse en anglais

Divers

Frais de scolarité annuels391 € / an

Contacts

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