| Titre de série : |
Conception et mise en œuvre d'une canne intelligente basée sur l’IoT et l'IA pour améliorer la vie quotidienne des personnes malvoyantes |
| Titre : |
Mémoire de master : Informatique |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
Meïssa Gueye, Auteur ; Ousmane Diallo, Directeur de la recherche ; El Hadji Malick Ndoye, Collaborateur |
| Editeur : |
Ziguinchor : Université Assane Seck de Ziguinchor, 2025 |
| Importance : |
1 vol. (99 f.) |
| Présentation : |
ill., couv. ill. en coul. |
| Format : |
30 cm |
| Accompagnement : |
CD |
| Langues : |
Français (fre) |
| Mots-clés : |
Personnes malvoyantes Canne Intelligente Internet des Objets Intelligence artificielle Détection d'obstacles Localisation YOLO Prototype réel |
| Index. décimale : |
MI25/7 |
| Résumé : |
Ce document porte sur la réalisation d’une canne électronique associée à l’Internet des Objets (IdO) et l’intelligence artificielle (IA) pour aider les personnes aveugles à être plus libre dans leurs déplacements. La canne intègre plusieurs capteurs à savoir, l’ultrason, le buzzer et une caméra pi. Un model IA a été entrainé grâce à YOLO pour l’analyse de la nature des obstacles. Ce qui lui permet d’identifier et de classer les éventuels obstacles rencontrés. Un module GPS est intégré aussi pour la localisation de la canne dont la position est envoyée à une plateforme web en temps réel pour une supervision à distance grâce à une connexion LoRa. Ce système a comme objectif de fournir à l’utilisateur donner des informations sur la nature des obstacles rencontrés, comme les voitures, les pierres, les flaques d’eau, et à l’orienter afin d’éviter ces éventuels obstacles. La canne peut détecter un obstacle à partir de 1,5 mètre, ce qui déclenche une alerte sonore immédiate du buzzer et un audio. Le développement de la plateforme web, le déploiement du prototype de la canne intelligente et les études de cas de validation démontrent une bonne précision du modèle d'IA dans la détection et une localisation précise, ce qui facilite les déplacements des utilisateurs de la canne en les informant sur leur environnement et en leur garantissant plus de sécurité. Ce projet représente une avancée importante en technologie d'assistance pour les personnes malvoyantes au Sénégal en alliant détection d'obstacles, analyse intelligente et localisation en temps réel. |
Conception et mise en œuvre d'une canne intelligente basée sur l’IoT et l'IA pour améliorer la vie quotidienne des personnes malvoyantes. Mémoire de master : Informatique [texte imprimé] / Meïssa Gueye, Auteur ; Ousmane Diallo, Directeur de la recherche ; El Hadji Malick Ndoye, Collaborateur . - Ziguinchor : Université Assane Seck de Ziguinchor, 2025 . - 1 vol. (99 f.) : ill., couv. ill. en coul. ; 30 cm + CD. Langues : Français ( fre)
| Mots-clés : |
Personnes malvoyantes Canne Intelligente Internet des Objets Intelligence artificielle Détection d'obstacles Localisation YOLO Prototype réel |
| Index. décimale : |
MI25/7 |
| Résumé : |
Ce document porte sur la réalisation d’une canne électronique associée à l’Internet des Objets (IdO) et l’intelligence artificielle (IA) pour aider les personnes aveugles à être plus libre dans leurs déplacements. La canne intègre plusieurs capteurs à savoir, l’ultrason, le buzzer et une caméra pi. Un model IA a été entrainé grâce à YOLO pour l’analyse de la nature des obstacles. Ce qui lui permet d’identifier et de classer les éventuels obstacles rencontrés. Un module GPS est intégré aussi pour la localisation de la canne dont la position est envoyée à une plateforme web en temps réel pour une supervision à distance grâce à une connexion LoRa. Ce système a comme objectif de fournir à l’utilisateur donner des informations sur la nature des obstacles rencontrés, comme les voitures, les pierres, les flaques d’eau, et à l’orienter afin d’éviter ces éventuels obstacles. La canne peut détecter un obstacle à partir de 1,5 mètre, ce qui déclenche une alerte sonore immédiate du buzzer et un audio. Le développement de la plateforme web, le déploiement du prototype de la canne intelligente et les études de cas de validation démontrent une bonne précision du modèle d'IA dans la détection et une localisation précise, ce qui facilite les déplacements des utilisateurs de la canne en les informant sur leur environnement et en leur garantissant plus de sécurité. Ce projet représente une avancée importante en technologie d'assistance pour les personnes malvoyantes au Sénégal en alliant détection d'obstacles, analyse intelligente et localisation en temps réel. |
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MI20/2 
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