Sujet de thèse :
Contexte scientifique
En voile de compétition, particulièrement sur des supports à foil (Kitefoil, planche à voile IQfoil), la performance repose sur un équilibre instable. La posture de l'athlète détermine directement le "couple de rappel" et l'assiette du flotteur, éléments cruciaux pour maximiser le chargement aérodynamique et la vitesse. Évaluer ces postures en situation réelle est un enjeu majeur pour optimiser le matériel et nourrir les modèles de prédiction de vitesse (VPP).
Cependant, le milieu maritime est hostile (eau, embruns, luminosité variable, vastes espaces). Les méthodes traditionnelles d'analyse biomécanique (marqueurs optoélectroniques type Vicon ou capteurs inertiels intrusifs) y sont inopérantes ou faussent la performance. Ce projet propose donc de développer une approche par vision par ordinateur sans marqueurs (markerless) à partir de vidéos embarquées ou de drones, pour analyser la cinématique du sportif dans son environnement naturel.
Verrous technologiques
Le défi principal réside dans la capacité à extraire des données cinématiques précises et un Centre de Masse fiable à partir de flux vidéo monoculaires ou un faible nombre de caméras mobiles, tout en garantissant la cohérence physique de la scène. Les axes de recherche aborderont les verrous suivants :
• Reconstruction 3D holistique (Multimodale) : Dépasser l'estimation de pose de l'humain isolé pour modéliser l'interaction conjointe entre l'athlète et son matériel (planche, voile, harnais) en s'appuyant sur des contraintes géométriques rigides du matériel.
• Cohérence anthropométrique stricte : Intégrer des contraintes biomécaniques fortes (scans 3D des athlètes, mesures réelles) pour dépasser les approximations des modèles génériques (type SMPL) et obtenir une répartition des masses précise.
• Robustesse aux conditions In the wild : Adapter les modèles d'état de l'art (YOLO, Sapiens, RTMPose) aux occultations sévères (embruns, gréement) et aux caméras en mouvement, en exploitant les réseaux de neurones récents (VisionTransformers type Dust3r/Manst3r) pour calibrer dynamiquement l'espace (SLAM visuel).
• Couplage Biomécanique / Hydrodynamique : Intégrer les données de posture et de Centre de Masse dans les solveurs d'équilibre physique pour estimer les efforts aérodynamiques et prédire la vitesse.
Contexte :
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