Shabahang Shayegan

– Amélioration du pipeline de capture de mouvement (MoCap) : intégration d'un modèle ONNX à 85 points corporels dans Pose2Sim, pour une capture de mouvement sans marqueurs multicaméra, améliorant la précision posturale en temps réel. – Encadrement technique : mentorat d'un ingénieur junior pour le développement de modèles CNN et YOLO de détection de balle et de raquette (~10000 images) pour le Pôle France Tennis. => Lien – Go2Rep(GitHub) : développement d'une interface graphique automatisant la capture de mouvement sans marqueurs via caméras GoPro (API GoPro) — acquisition → synchronisation → calibration → traitement vidéo et reconstruction 3D → génération de rapport, améliorant la rapidité et l'ergonomie pour la biomécanique du sport.

– Réalisation de deux campagnes expérimentales (>50 participants) combinant capteurs multimodaux (RGB-D Kinect, VICON, IRM, capteurs de force) pour étudier le confort postural lors des tâches non-conduite en véhicules autonomes. – Développement d'algorithmes de monitoring posturale de conduite et classifications des postures associés aux tâches non-conduite (Random forrest). – Développement d'algorithmes de la reconstruction 3D de la posture et clustering des nuages de points à partir de données RGB-D. – Analyse de la coordination spinale à partir d'imagerie IRM en posture assise. – Publications: 2 articles de revue et 4 communications en conférences international

– Application du traitement du signal et de l'analyse EMG/IMU pour étudier l'activité musculaire lors du jeu de harpe (9 harpistes, 3 types de cordes). – Résultats ayant eu un impact pratique sur l'ergonomie des instruments pour l'industrie de la lutherie.