Biographie
Bogdan Stanciulescu est un chercheur dont les travaux se concentrent sur l’analyse et l’interprétation de données visuelles et spatio-temporelles, avec des applications majeures dans les domaines de la vision par ordinateur, de la robotique et des systèmes autonomes. Ses recherches abordent des problématiques telles que la détection d’actions dans des vidéos sportives, notamment dans le football, où il explore l’intégration de modèles contextuels et de réseaux de neurones graphiques pour améliorer la précision des prédictions en combinant informations visuelles et état du jeu. Son expertise s’étend également à la localisation et à la reconstruction 3D, avec des contributions significatives dans l’utilisation des champs de neurones radiants (NeRF) pour la relocalisation de caméras et la synthèse de vues nouvelles, ainsi que dans le développement de méthodes de localisation visuelle efficaces pour les véhicules autonomes. Par ailleurs, il a travaillé sur la prédiction de trajectoires multi-agents en milieu urbain, en proposant des architectures innovantes comme les réseaux de neurones graphiques temporels pour modéliser les interactions complexes entre agents et infrastructure routière. Ses travaux récents incluent également des applications en imagerie médicale hyperspectrale, où il a contribué au développement de méthodes de classification pour l’aide à la chirurgie cérébrale.
Publication(s)
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2026
Beyond Pixels: Leveraging the Language of Soccer to Improve Spatio-Temporal Action Detection in Broadcast Videos DOI : 10.1007/978-3-032-07343-3_44
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2025
Game State and Spatio-Temporal Action Detection in Soccer Using Graph Neural Networks and 3D Convolutional Networks DOI : 10.5220/0013161100003905
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2023
CROSSFIRE: Camera Relocalization On Self-Supervised Features from an Implicit Representation DOI : 10.1109/ICCV51070.2023.00030
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2023
ImPosing: Implicit Pose Encoding for Efficient Visual Localization DOI : 10.1109/WACV56688.2023.00291
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2023
TSGN: Temporal Scene Graph Neural Networks with Projected Vectorized Representation for Multi-Agent Motion Prediction DOI : 10.1109/IV55152.2023.10186764
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2022
THOMAS: TRAJECTORY HEATMAP OUTPUT WITH LEARNED MULTI-AGENT SAMPLING
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2022
GOHOME: Graph-Oriented Heatmap Output for future Motion Estimation DOI : 10.1109/ICRA46639.2022.9812253
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2022
Assessing Cross-dataset Generalization of Pedestrian Crossing Predictors DOI : 10.1109/IV51971.2022.9827083
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2022
CoordiNet: Uncertainty-aware pose regressor for reliable vehicle localization DOI : 10.1109/WACV51458.2022.00191
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2021
HOME: Heatmap Output for future Motion Estimation DOI : 10.1109/ITSC48978.2021.9564944
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2021
LENS: Localization enhanced by NeRF synthesis
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2020
Predicting intentions of pedestrians from 2d skeletal pose sequences with a representation-focused multi-branch deep learning network DOI : 10.3390/a13120331
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2019
In-Vivo Hyperspectral Human Brain Image Database for Brain Cancer Detection DOI : 10.1109/ACCESS.2019.2904788
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2018
Wheel-rail contact analysis system using spectral signatures for train automation and traffic management DOI : 10.1109/IRIS.2017.8250146
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2018
Spatio-spectral classification of hyperspectral images for brain cancer detection during surgical operations DOI : 10.1371/journal.pone.0193721
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2018
An intraoperative visualization system using hyperspectral imaging to aid in brain tumor delineation DOI : 10.3390/s18020430
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2017
Pollution detection on rail surface for adhesion evaluation using multispectral images DOI : 10.1109/DICTA.2017.8227477
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2017
Real-Time method for general road segmentation DOI : 10.1109/IVS.2017.7995758
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2017
Pollution discrimination on rail surface for adhesion evaluation using hyperspectral signatures DOI : 10.1109/ITSC.2017.8317641
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2016
Unsupervised clustering of hyperspectral images of brain tissues by hierarchical non-negative matrix factorization
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2015
Person re-identification using the silhouette shape described by a point distribution model DOI : 10.1109/WACV.2015.128
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2015
Clustering and classifying deformations for Shape Regression applied to the human body DOI : 10.1109/ISPA.2015.7306027
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2014
Hybrid visual and inertial RANSAC for real-time motion estimation DOI : 10.1109/ICIP.2014.7025035
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2014
General road detection algorithm: A computational improvement DOI : 10.5220/0004935208250830
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2014
Real-time traffic sign recognition in three stages DOI : 10.1016/j.robot.2012.07.019
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2013
Rail and turnout detection using gradient information and template matching DOI : 10.1109/ICIRT.2013.6696299
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2013
Turnout detection and classification using a modified HOG and template matching DOI : 10.1109/ITSC.2013.6728530
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2012
Real-time traffic-sign recognition using tree classifiers DOI : 10.1109/TITS.2012.2225618
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2012
Rail extraction technique using gradient information and a priori shape model DOI : 10.1109/ITSC.2012.6338870
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2011
Warning traffic sign recognition using a HOG-based K-d tree DOI : 10.1109/IVS.2011.5940454
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2011
Segmentation masks for real-time traffic sign recognition using weighted HOG-based trees DOI : 10.1109/ITSC.2011.6082953
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2011
Real-time traffic sign recognition using spatially weighted HOG trees DOI : 10.1109/ICAR.2011.6088571
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2011
Traffic sign classification using K-d trees and random forests DOI : 10.1109/IJCNN.2011.6033494
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2010
Classifying bags of keypoints using HMMs DOI : 10.1109/AICCSA.2010.5587039
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2008
Person re-identification in multi-camera system by signature based on interest point descriptors collected on short video sequences DOI : 10.1109/ICDSC.2008.4635689
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2006
Combining adaBoost with a hill-climbing evolutionary feature search for efficient training of performant visual object detectors DOI : 10.1142/9789812774118_0104
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2003
Physical modeling framework for robotics applications
Enseignements
Cours 1, 2 ou 3 - (PI IDS)
TP/TD - (PI IDS)
Projet (PI IDS)
Mathématiques appliquées : robotique, vision, automatique (MAREVA) option
Contenu de la 2ème année Les enseignements et activités pédagogiques dispensés en seconde année sont communs à tous les élèves ayant choisi MAREVA et se déroulent à Paris. L’organisation de la période de 2ème année est centrée sur l’étude des Systèmes Complexes : systèmes dynamiques en temps discret, filtrage et identification, capteurs embarqués et fusion de données, traitement d’images et imagerie médicale. Ce bloc est complété par des conférences d'introduction à la Robotique et aux ITS, d'introduction à la réalité virtuelle et réalité augmentée, des séances de programmation en C++ et programmation graphique ainsi que des séances de mini-projets réalisés en binôme, encadrés par les chercheurs des centres et mettant en application les concepts vus en cours. Voici quelques exemples de mini-projets réalisés ces dernières années : asservissement latéral (Lane Keeping, ESP) et longitudinal d'un véhicule (ACC); asservissement par capteurs de couleurs d'une petite voiture sur ligne blanche; évaluation d’un système de capture de mouvement grand public (la Wiimote); mise en correspondance de nuages de points 3D pour cartographie numérique ; modélisation et stabilisation d’un plongeur ; édition d'image basée sur une segmentation hiérarchique ; modélisation et contrôle de grues de chantiers ; algorithmes d'estimation et de contrôle d'un robot mobile développé par SAGEM ; développement d'algorithmes de parking, validation et tests sur logiciel graphique 3D ; mise en place d'interactions homme/environnement dans une cuisine virtuelle. Contenu de la 3ème année En 3ème année, les activités du mois d'octobre restent communes. Les deux premières semaines à Paris sont consacrées à des cours notamment en vision et traitement d'images dans le contexte automobile, sur le contrôle non linéaire et ses applications en robotique, sur les robots humanoïdes, sur les systèmes à événements discrets, les systèmes à retards .... Un ES en vision et morphologie mathématique sur une semaine bloquée en novembre complète la formation des spécialités Vision et Robotique. Les deux dernières semaines d'octobre sont dédiées aux mini-projets (d’un niveau plus approfondi que ceux de 2ème année), ainsi qu'au voyage d'option durant lequel les étudiants visitent des laboratoires et des entreprises. Ces quatre dernières années le voyage a été organisé respectivement en Italie et Rhône-Alpes (STMicroelectronics, ISPRA, INRIA Rhône-Alpes, LAG ...), dans la région de Nice et Monaco (INRIA Sophia-Antipolis, Thalès Alénia Space, musée des automates ...), en Allemagne à Stuttgart et Munich (Bosch, Mercedes, German Aerospace ...), à Toulouse (CNES, LAAS, Laboratoires Pierre Fabre ...), à Bordeaux (LABRI, LAPS, Laser MégaJoule, Thalès, EvTronic, BeTomorrow ...). Ces voyages sont de bonnes occasions de nouer des contacts intéressants pour les stages d’option en 3ème année. Les sujets de stage pour la 3ème année sont mutualisés et proposés indifféremment par les enseignants chercheurs de différents centres de mathématiques appliquées de l’école (CAOR, CAS, CMA, CMM) souvent en relation avec leurs activités en partenariat avec les industriels. Notons que chaque année, le nombre de stages proposés est largement supérieur au nombre d’optionnaires ! Quelques sujets d'option représentatifs traités ces dernières années : Automatique : Guidage exoatmosphérique d’Ariane V – EADS (Automatique) ; Traitement du signal par bancs de filtres (IFP) Développement d’une méthode d’analyse de signaux ECG par inverse scattering (INRIA) Simulation et commande de robots humanoïdes (ATR Computational Neuroscience Laboratory. Kyoto) Synthèse de correcteur de pilotage d’un véhicule aérobie supersonique (ONERA) Validation de modèles de véhicules pour le contrôle-commande (PSA) Quantification des perturbations maximales admissibles sur les organes de pilotage d’un véhicule aile en phase de rentrée atmosphérique (EADS) Estimation de paramètres sur des systèmes quantiques (Princeton University) Ooptimisation de production électrique, (EDF, Clamart) Dimensionnement des réseaux de transport gaziers, (GdF Suez, Saint-Denis) Robotique : Conduite automobile assistée par vision artificielle (INRIA/CAOR) Amélioration de la sécurité routière et du confort via le Contrôle Global de Châssis (PSA) Identification de l’adhérence disponible pour un véhicule (NEXYAD, projet ARCOS) Configuration d’un système à retour d’effort en réalité virtuelle (CEA/CAOR) Communication véhicule/infrastructure dans le domaine autoroutier (ASFA) Accrochage virtuel de véhicules pour la conduite en convoi (INRIA) Développement d’un éditeur de comportement de robot humanoïde (Aldebaran Robotics) Planification de mouvement pour robot humanoïde (Joint Research Laboratory Tsukuba) Développement d’un robot social (Advanced Telecommunications Research, Kyoto) Les olympiades des Cybercars : compétition de véhicules intelligents sur la route du futur à Saint-Brieuc (Conseil général des Côtes d’Armor) Simulation et estimation de position d'un drone quadricoptère, (Parrot, Paris) Préparation du pavillon français à l'exposition universelle de Shangaï sur les ITS Modélisation du trafic routier, projet Millenium (Université de Berkeley) Algorithmes neuronaux pour la perception (MIT, Cambridge) Capteur de vision sphérique pour la robotique mobile autonome, (INRIA Sophia-Antipolis) Vision : Annotation automatique d’images (LTU, Paris) Indexation d’images médicales (CEA, Fontenay aux Roses) Capteur d’environnement destiné à un service télématique (PSA, Vélizy) Segmentation d’images médicales pour la radiothérapie (Institut Gustave Roussy, Villejuif) Analyse d’images d’empreintes digitales (SAGEM, Eragny Sur Oise) Analyse de séquences d’images sportives (Thomson Broadcast, Breda, Pays-Bas) Optimisation compression/déconvolution (Alcatel Space Industries, Cannes) Cytologie quantitative et recherche de médicaments (CSIRO, Sydney, Australie) Morphogenèse 3D du rein de souris (Université de Monash, Clayton, Australie) Interprétation de scènes vidéo (Bosch, Hildesheim, Allemagne) Géolocalisation d'un paysage (Google Earth, USA) Contrôle qualité de verre photo-voltaïque (Saint-Gobain, Chine) Analyse d'images pour l'étude des propriétés mécaniques de l'os (Université d'Adélaïde, Australie) Particularités de l'option : La réalisation des mini-projets est très appréciée des étudiants. C’est un excellent moyen d’approfondir et d’appliquer les notions déclinées en cours mais aussi une très bonne occasion de rencontrer les chercheurs des différents laboratoires de l’école et de toucher à une première expérience, même limitée, dans le milieu de la recherche.
Direction(s) de thèse(s)
- 2025 Perception sémantique par analyse spatio-spectrale de la scène. IVANOVA Ivanina
- 2023 perception active pour la compréhension de scène nocturne via l’éclairage du véhicule DE MOREAU Simon
- 2023 Algorithmes de reconnaissance des actions sportives avec applications dans le jeu de Football OCHIN Jérémie
- 2022 Visualisation 3D en temps réel par rendering neuronal ANDO Angelika
- 2021 Algorithmes de reconnaissance des actions sportives avec applications dans le jeu de Football BABANA Mohamed
- 2020 Prédiction intelligente des trajectoires de véhicules, dans différents scenarii de conduite autonome GILLES Thomas
- 2020 Algorithmes d'apprentissage pour la localisation visuelle de véhicules en temps réel MOREAU Arthur
- 2019 Analyse des mouvements et gestes des piétons via caméra embarquée pour la prédiction de leurs intentions GESNOUIN Joseph