Mounir Akram Romani

• Annotation et labellisation d'images avec CVAT afin de constituer des jeux de données de qualité pour l'entraînement et la validation de modèles.

• Mise en place d'un pipeline de traitement de données en temps réel avec Dagster afin d'automatiser le contrôle qualité des données système

• Déploiement de modèles de vision par ordinateur (YOLO, Cellpose-SAM) pour la détection d'anomalies.

• Développement d'une interface web (Streamlit) pour la visualisation en temps réel des anomalies, des logs détaillés.

• Implémentation en C++ d'un algorithme de rétrocontrôle de générateur laser pour le traitement focal guidé par IRM.

• Conception d'une interface logicielle et validation en conditions réelles.

• Développement de modèles d'apprentissage profond pour la détection et classification automatique des usagers vulnérables en milieu urbain.

• Collecte et annotation de jeux de données, optimisation et calibration d'algorithmes de vision par ordinateur.

• Intégration de modèles dans un logiciel d'analyse vidéo.