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modifications
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« Fabrication d’une station connectée pour l’observation des oiseaux » : différence entre les versions
Fabrication d’une station connectée pour l’observation des oiseaux (voir la source)
Version du 7 octobre 2020 à 13:19
, 7 octobre 2020Ajout de travaux d'avancement faits ce mercredi 7 octobre.
(Ajout de travaux d'avancement faits ce mercredi 7 octobre.) |
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==== Problèmes rencontrés, développement futurs | |||
=== Mercredi 7 octobre 2020 === | |||
Le capteur de mouvement choisi n'a pas de réglage et donc il n'est pas a priori possible - niveau électronique - de régler simplement la sensibilité. Pour l'instant, il est assez sensible et se déclenche quasi en permanence, ce qui rend la solution inopérable et charge inutilement le raspberry. | |||
Pour avancer vers une solution fonctionnelle, nous avons opté pour opérer quelques petites modifications dans un premier temps : | |||
* diminuer la taille des images des captures : au lieu de prendre des pleines résolutions (5 millions de pixel), nous prenons comme choix de prendre des images à 400x300 pour l'instant. Nous pourrions revenir sur ce choix dans un second temps. Pour ce faire, nous modifions le script "tools/picture.sh" en rajoutant "-w 400 -h 300" dans les paramètres de raspistill Cela permet de faire améliorer très grandement le temps de chargement de la page principale des images, sans impacter le reste du code. | |||
* augmenter le temps de latence entre 2 mouvements détectés. Il était réglé sur 3 secondes. Le système pouvait donc prendre jusqu'à 20 images par minutes en cas de détection de mouvements permanents. Nous l'avons porté arbitrairement à 20 seconds en modifiant la variable MOTION_ALARM_DELAY dans "tools/pir.py" | |||
Ces légères modifications permettent d'avoir un fonctionnement amélioré mais il reste encore trop d'images ne correspondant pas à un "vrai" mouvement. | |||
Pour viser une solution pérenne, nous avons prévu de tenter de rajouter un script de reconnaissance d'image (utilisant TensorFlow/OpenCV4) adapté au Raspberry, comme utilisé [https://www.framboise314.fr/vision-artificielle-testez-la-technologie-tensorflow-opencv4-sur-raspberry-pi-4/ dans cette solution], et de passer chaque image capturé par un filtre qui détecterait ou non la présence d'un oiseau. On ne garderait que les images avec des oiseaux repérés par la solution. | |||
=== Problèmes rencontrés, développement futurs === | |||
Les étudiants qui développent le projet vont continuer à le faire évoluer. Dans le futur, il y aura un lien entre le raspberry et le serveur du site viabird.eu avec la carte des mangeoires connectées, la reconnaissance des espèces prises en photo, etc... | Les étudiants qui développent le projet vont continuer à le faire évoluer. Dans le futur, il y aura un lien entre le raspberry et le serveur du site viabird.eu avec la carte des mangeoires connectées, la reconnaissance des espèces prises en photo, etc... | ||