Application embarquée pour la détection d’objets basée sur tiny ml, esp32 et raspberry pi 4b
| dc.contributor.author | Yahiaoui, Lokmen | |
| dc.contributor.author | Abdelaziz, Zakaria | |
| dc.date.accessioned | 2024-09-17T20:42:22Z | |
| dc.date.available | 2024-09-17T20:42:22Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description.abstract | Ce projet de fin d’études explore le développement d'un système embarqué de détection automatique d'objets basé sur ML sur deux cartes différentes : Raspberry-Pi4B et ESP32CAM. Ceci est achevé en exploitant les nouvelles technologies liées au TinyML pour adapter la solution sur des dispositifs à ressources limitées comme les microcontrôleurs pour un fonctionnement en périphérie. Le projet combine les capacités des plateformes Edge Impulse, l’IDE Arduino, le système d’exploitation RaspberryOS, ainsi que les cartes Raspberry-Pi4B et ESP32CAM, avec des caméras, pour créer une application embarquée de détection d'objets. Le développement et l’entrainement des modèles ML est achevés avec TensorFlow et Keras en passant par Edge Impulse. Les résultats achevés sont très prometteurs, ouvrant ainsi la possibilité d’utiliser les systèmes développés sur des applications de detections d’objets dans les domaines : de diagnostic et détection d’anomalie, de comptage en agriculture, de tri dans le production et l’industrie et dans la robotique. | |
| dc.identifier.uri | http://dspace.univ-oeb.dz:4000/handle/123456789/19723 | |
| dc.language.iso | fr | |
| dc.publisher | Université d'Oum El Bouaghi | |
| dc.subject | Détection d’objets ; Système Embarque ; ML | |
| dc.title | Application embarquée pour la détection d’objets basée sur tiny ml, esp32 et raspberry pi 4b | |
| dc.type | Other |
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