Contexte et Problématique :
Vous souhaitez partir regarder votre équipe préférée au mondial de foot 2022 au Qatar. Malheureusement, vous êtes certain de ne pas pouvoir y aller à cause de vos obligations, du coût que ça engendre ou à cause de votre l'empreinte carbone.
Nombre de gens n'auront pas cette occasion également, ils cherchent un moyen pour profiter de cette manifestation et la garder gravée en mémoire. Heureusement, il y a Feel&Watch, une entreprise fictive qui vise à rendre les expériences de suivi de manifestations sportives plus intéressantes et plus intenses pour tout le monde. Cette année Feel&Watch a voulu travailler avec des étudiants des quatre coins du monde sur cette problématique, elle vous propose à travers Oktonine, quelques soit votre localité, de travailler sur un projet innovant pour répondre à ce besoin.
Solution Souhaitée :
Feel&Watch vous propose de concevoir une application en Réalité Virtuelle, qui permet à un utilisateur (Quelle que soit sa localité), de pouvoir suivre un match de foot à distance. L'utilisateur est muni d'un casque de Réalité Virtuelle, l'application doit fonctionner sur tout types de casques (Samsung Gear VR, Occulus, HTC Vive, Hololens ... Etc), avec une priorité pour les casques aux meilleurs rapports qualité de l'expérience/prix (notamment ceux utilisant des smartphones). On ne parle pas ici de la qualité du casque mais de la qualité de l'expérience dans le contexte d'une visualisation du match.
Ce système doit fonctionner de la façon suivante : vous aurez un nombre X significatif de caméras dans le stade de foot, qui permettent de retransmettre tous les moments intenses du match en temps réel. Ces caméras sont fixes et retransmettent leur rendu à un serveur. Votre application peut consulter un des flux des caméras à chaque instant t, et le projeter sur le casque de Réalité Virtuelle de l'utilisateur. L'utilisateur ne dispose pas d'interactions pour choisir quelle caméra il souhaite activer, le choix de la caméra et ses caractéristiques (Zoom, ... Etc) se fait de façon automatique selon les mouvements de la tète du spectateur, également, selon la scène (prise de balle, tire pour marquer, ... Etc).
Cela implique une certaine Intelligence Artificielle et une reconnaissance d'images. Selon les ressources allouées au projet dans votre établissement, vous pouvez soit simuler un stade avec de petites caméra (des webcams par exemple), où bien simuler un terrain de foot ainsi que des caméras virtuelles directement dans votre logiciel de développement 3D (Unity3D, Unreal, ... Etc). Le choix technologique ne vous est pas imposé, chaque université, enseignant, et/ou équipe d'étudiants pourra choisir ainsi ce qui lui convient et ce qui répond mieux aux objectifs pédagogiques de la formation.
Travail Complémentaire :
Il vous est également demandé de suivre une démarche entrepreneuriale, afin d'étudier le marché pour cette technologie à l'échelle de votre pays. Pour cela, nous vous conseillons de définir une démarche entrepreneuriale dans votre méthodologie.
Bonus : Vous pouvez également aller plus loin et proposer une adaptation du système à deux ou trois autres sports (Tennis, baseball, ... Etc).
Objectifs pédagogiques du projet :
- Acquisition et approfondissement des connaissances techniques en RV
- Acquisition de compétences transverses
- Sensibilisation à l'écologie
- Acquisition de l'esprit d'entreprendre
Mots Clés :
- Réalité Virtuelle
- Intelligence Artificielle
- Reconnaissance d'Image
- Vision par ordinateur
- Mathématique 3D
- Casque de réalité virtuelle (HMD)
- Unity3d/Unreal
- Programmation
Prérequis :
- Programmation Informatique Orientée Objet
- Notions sur la vision par ordinateur
Ressources nécessaires :
- Une dizaine de caméras physiques ou simulés
- Un moteur de jeux vidéo type Unity3D
- Une librairie de traitement d'images de type OpenCV
- Un langage et des outils de modélisation des exigences/architectures ... Etc (ex :SYSML)
Compétences à acquérir :
- Programmation Orientée Objet
- Réalité Virtuelle
- Techniques de reconnaissance et traitement d'images
- Vision par ordinateur
- Classification d'images et reconnaissance d'objets
- Modélisation 3D