Cyril MEURIE
Chargé de recherche - vision par ordinateur & IA
Villeneuve d'Ascq Cedex
Bâtiment: Building: B
20$rue Élisée Reclus$BP 70317$F-59666 Villeneuve d'Ascq Cedex
Bureau: Office: B006
Cyril MEURIE
Chargé de recherche - vision par ordinateur & IA
Chargé de recherche en traitement et analyse de séquences d'images multi-caméras
Cyril Meurie est chercheur au laboratoire LEOST du département COSYS de l’Université Gustave Eiffel (ex-Ifsttar) depuis 2012, après avoir été Maître de Conférences à l’Université de Technologie de Belfort-Montbéliard entre 2008 et 2012. Il est docteur en Informatique de l’Université de Caen Normandie.
Depuis 2008, son activité scientifique s’effectue dans le domaine des systèmes de transports intelligents qu’ils soient routiers ou ferroviaires. Son axe de recherche principal est le traitement et l’analyse de séquences d’images multi-caméras. Ses centres d’intérêt majeurs sont la détection, le suivi et la réidentification d’objets mobiles et/ou de personnes et l’analyse de leur comportement, la perception fine de l’environnement et la fusion multi-capteurs pour l’amélioration de la localisation de mobiles ainsi que l’évaluation de système de vision basés sur l’intelligence artificielle. Il développe des approches basées multi-échelles, morphologiques, graphes, couleur/texture, intelligence artificielle et apprentissage profond.
Il est continuellement participant ou chef de projets (*) pour des programmes régionaux, nationaux et européens : BOSS, ViLoc (*), PANsafer, CAPLOC, SATLOC, SMARTIES, EVEREST (*), ERSAT-GCC, eMAPs, Train Autonome, LOCSP, Ferromobile.
Il (a) coencadre(é) 7 thèses de doctorat dont 2 en cours et est par ailleurs chargé d'enseignement vacataire à l'ESIEE Paris depuis 2020 et à l'Institut Mines-Télécom Lille-Douai depuis 2021. Il est auteur ou co-auteur d’une centaine de publications scientifiques.
Mes dernières références
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Publications de Cyril MEURIE
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03339664
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03339664/file/ORASIS_2021_compressed_final.pdf
https://orasis2021.sciencesconf.org/
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https://ieeexplore.ieee.org/document/8917272
GARCIA CRESPILLO, Omar, GERBETH, Daniel, POGNANTE, Fabio, SABINA, Salvatore, HERRANZ, Susana, CAMPO, Ricardo, VENNARINI, Alessia, COLUCCIA, Andrea, AGUILA, Antonio, BARRE, Antoine, VALDES, Ramiro, PEINADO, Joaquin, COCHERIL, Yann, MEURIE, Cyril, FLANCQUART, Amaury, MARAIS, Juliette, 2019, Deliverable D4.5 - Process Execution Report. ERSAT GGC. ERTMS on SATELLITE Galileo Game Changer, 81p
Télécharger le documentGARCIA CRESPILLO, Omar, CAAMANO, Maria, KONOVALTSEV, Andriy, GERBETH, Daniel, KASSABIAN, Nazelie, PRATO, Roberto, KAZIM, Ali, HMIDA, Rihab, MARAIS, Juliette, MEURIE, Cyril, WOJKE, Nicolai, VENNARINI, Alessia, COLUCCIA, Andrea, AGUILA, Antonio, BUENO, José, HERRANZ, Susana, RAZZANO, Elena, RANAURO, Francesco, COCHERIL, Yann, 2019, Deliverable D4.2 - Technical Specification of Survey Toolset. ERSAT GGC. ERTMS on SATELLITE Galileo Game Changer, 110p
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Plus d'infosEL KOURSI, El Miloudi, DENIAU, Virginie, AMBELLOUIS, Sébastien, GHAZEL, Mohamed, GRANSART, Christophe, HAYAT, Saïd, HEDDEBAUT, Marc, MEURIE, Cyril, PERIN, Mathieu, 2018, Quels axes pour la sûreté dans les transports terrestres collectifs ?, Congrès Lambda Mu 21, Maîtrise des risques et transformation numérique : opportunités et menaces, Reims, France, 2018-10-16, 16 p
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02074285
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ELIDRISSI, Abdellatif, EL MERABET, Youssef, RUICHEK, Yassine, MEURIE, Cyril, SBIHI, Abderrahmane, MOUSSA, Ahmed, 2014, Region similarity measures for automatic detection of building roofs from orthophotoplans, SITIS 2014 - 10th International Conference on Signal Image Technology & Internet based Systems, Marrakech, MAROC, 2014-11-23, 8p
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Plus d'infosCOHEN, Andrea ; ATTIA, Dhouha ; MEURIE, Cyril ; RUICHEK, Yassine, 2010, Une méthode de segmentation hybride par combinaison adaptative des informations texture et couleur , Conférence MAJESTIC, Bordeaux, FRANCE, 13/10/2014,
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Plus d'infosLAMOTTE, Olivier, MEURIE, Cyril, RUICHEK, Yassine, 2010, 3D virtual universe based simulation platform: Application to intelligent video surveillance of level crossings, 11th Level Crossing Symposium, Tokyo, JAPON, 2010-10-26, 7p
Télécharger le documentPrestation d'expertise
Service expertise
ERSAT-GGC contribue à l’introduction du concept de balise virtuelle pour le système de contrôle commande ferroviaire européen ERTMS en proposant des travaux sur la caractérisation de la réception des signaux GNSS et une évaluation de l’architecture et de sa sécurité.
ERSAT GGC contribue à l’évolution de l’ERTMS. La localisation y est actuellement réalisée avec des équipements odométriques et des balises au sol. ERSAT GGC vise le remplacement des balises par des balises virtuelles. Il s’agit de détecter le franchissement d’un point préalablement défini et géo référencé en comparant sa position avec celle du train. L'utilisation des solutions GNSS est pertinente mais souffre de performances dégradées dans les environnements contraints. En effet, la réception des signaux par trajets multiples, leur atténuation ou obstruction par les obstacles proches ou les interférences causées par d’autres équipements proches dégradent la précision et la disponibilité du service. Le projet a proposé, d’une part, une validation en terme de sûreté de fonctionnement de l’architecture proposée. D’autre part, une méthodologie (et ses outils) ont été développés pour classifier les lignes selon les performances GNSS attendues. Cette classification repose sur une batterie de tests visant à détecter les évènements indésirables à partir de mesures collectées par des équipements COTS installés à bord et l'analyse de différents observables GNSS et d’images de l’environnement. Les classes définies visent à définir les zones d'applicabilité des balises virtuelles (reposant sur GNSS). ERSAT GGC a proposé des procédures de tests et les outils ont été testés et évalués en 2019 le long de plusieurs lignes ferroviaires en Italie et en Espagne.
http://www.ersat-ggc.eu/Contacts Université Gustave Eiffel
COCHERILYann
FLANCQUARTAmaury
MARAISJuliette
MEURIECyril
L'objectif du projet EVEREST est d'estimer la capacité des systèmes à base d’analyse d’images à assurer des fonctions d’aide à l’exploitation et de surveillance pour les transports guidés en montagne.
Le projet EVEREST a pour objectif d’estimer la capacité des systèmes à base d’analyse d’images et notamment d’intelligence artificielle à assurer des fonctions d’aide à l’exploitation et de surveillance des transports guidés en montagne, et plus particulièrement lors des phases d’embarquement et de débarquement des skieurs sur les télésièges.
En partenariat avec le STRMTG, l’Université Gustave Eiffel a produit une base de données vidéos de plus de 10 millions d’images acquises dans différentes stations du domaine skiable français, contenant des situations à risques, en exploitation, avec la présence d’usagers. Ces situations étaient jouées par des acteurs ou simulées avec des mannequins. Un outil d’annotation semi-automatique et une méthodologie d’évaluation ont été spécialement développés. En 2022, un challenge ouvert à la communauté scientifique a mis en exergue les bonnes performances des solutions et algorithmes de classification proposés par des candidats. Certes il reste encore un certain nombre d'améliorations à apporter afin que ces solutions puissent être étendues aux scénarios les plus complexes... mais en tout cas ces outils une fois mis au point ont vocation à être déployés auprès des exploitants des remontées mécaniques.
http://everest.ifsttar.frContacts Université Gustave Eiffel
TATKEUCharles
FISCHERMathilde
FLANCQUARTAmaury
AMBELLOUISSébastien
MEURIECyril
eMAPs vise à développer une solution de localisation originale et précise pour véhicule terrestre en milieu urbain. La solution s'appuira le GNSS européen GALILEO, des capteurs véhicule, et une caméra de type Fisheye. L'application visée sera une démonstration les autobus d'Albi.
Le consortium eMAPs propose de développer un service de localisation (LBS) à travers son projet eMAPs basé sur Galileo pour relever les défis prévus et attendus de la ville intelligente et de la voiture autonome. Les développements matériels et logiciels proposés par eMAPs visent à fournir des solutions d'avenir telles que la navigation intelligente pour les utilisateurs de voitures connectés, la gestion de flotte en temps réel pour les transports publics urbains et le suivi de la maintenance des infrastructures pour les urbanistes. En développant un récepteur haut de gamme innovant, économique, compact et performant, eMAPs fournira une précision de positionnement 2D (95%) et des cartes urbaines haute définition d'un véhicule ciblé de 30 cm qui bénéficieront à toutes les parties prenantes de la ville intelligente : les voyageurs, les opérateurs de transport public et les autorités urbaines. Le produit final d’eMAPs sera une plate-forme qui hybride les données générées par un récepteur GNSS multi-fréquences multi-constellation, une IMU et des caméras.
Contacts Université Gustave Eiffel
BetailleDavid
Le RouxGilles
MARAISJuliette
GourbilYveline
FISCHERMathilde
RenaudinValérie
FLANCQUARTAmaury
AMBELLOUISSébastien
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Le projet LOCSP vise à évaluer les perfomances de différentes solutions de localisation pour les véhicules autonomes dans les environnements contraints (urbains ou ferroviaires) à partir d'une base de données de références.
La révolution des systèmes de transports routiers et ferroviaires passe aujourd’hui par le développement de technologies embarquées parmi lesquelles la localisation et la communication sont des éléments clés pour la modernisation des transports terrestres et l’émergence de véhicules connectés et autonomes. Dans LOCSP, l’effort porte sur la solution de localisation. LOCSP (LOcalisation Sûre et Précise) rassemble deux équipes de recherche (IFSTTAR et CRIStAL) et une PME (M3 Systems) dans le but de développer et comparer des solutions de localisation précises et sûres même en présence de fautes et de répondre ainsi à deux problématiques : la première consiste à rendre plus robustes et précises les solutions en implémentant les technologies et les techniques d’hybridations les plus récentes. La deuxième vise à permettre à chacun et notamment aux acteurs économiques une évaluation complète et détaillées des solutions. LOCSP entend ainsi, d’une part, compléter les travaux existants pour de meilleures performances et d’autre part, répondre au besoin de plateforme de comparaison des algorithmes développés dans les différentes équipes.
https://locsp.univ-gustave-eiffel.fr/Contacts Université Gustave Eiffel
COCHERILYann
FLANCQUARTAmaury
BetailleDavid
AMBELLOUISSébastien
MARAISJuliette
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