Détection et suivi temps réel des trains via fibres optiques...

Le projet consiste à concevoir et développer une solution de détection et de suivi en temps réel des trains à partir de signaux acoustiques collectés par des fibres optiques de type DAS. Le système repose sur des modèles de deep learning permettant d’extraire des features acoustiques, d’identifier la présence d’un train et de suivre son déplacement de manière continue. Les travaux incluent la préparation des données, l'entraînement de modèles CNN et LSTM, ainsi que l’optimisation de la fiabilité et de la précision du suivi dans un contexte ferroviaire à fortes contraintes opérationnelles.