Vision Livré · 2024
Détection de fatigue du conducteur
Vision par ordinateur temps réel, du capteur à l’alerte
Projet local
Vision 2024
Architecture du système
- 01
Capteur
Flux vidéo en temps réel
- 02
Prétraitement
OpenCV — extraction des frames et du visage
- 03
Inférence
Modèle PyTorch — reconnaissance des signes de fatigue
- 04
Alerte
Intégration matérielle, déclenchement en direct
Système de détection de fatigue en temps réel reliant un flux vidéo, un modèle PyTorch entraîné pour reconnaître les signes de fatigue, et une intégration matérielle déclenchant l'alerte. Tout le pipeline — du capteur à l'action — fonctionne en direct.
Ce qui a été construit
- Modèle PyTorch de reconnaissance de signes de fatigue
- Traitement vidéo temps réel avec OpenCV
- Intégration matériel-logiciel pour le déclenchement d’alerte
- Démontré en direct lors d’un hackathon
Le vrai défi
Faire tourner un modèle en temps réel sur du matériel contraint change tout : la latence, le pré-traitement et la robustesse aux conditions réelles deviennent aussi importants que la précision brute.
Projet suivant
Segmentation de fissures dans le béton