| Titre : | Lunettes Intelligentes Basées sur l'Apprentissage Profond pour Aider Les aveugles |
| Auteurs : | Dounia Makhlouf, Auteur ; Radia Daci, Auteur ; Amira Mohammedi, Auteur ; Meftah Zouai, Directeur de thèse ; Asma Ammari, Directeur de thèse |
| Type de document : | Monographie imprimée |
| Editeur : | Biskra [Algérie] : Faculté des Sciences Exactes et des Sciences de la Nature et de la Vie, Université Mohamed Khider, 2023 |
| Format : | 1vol.(88p.) / ill., couv. ill. en coul / 30cm |
| Langues: | Français |
| Mots-clés: | apprentissage en profondeur, vision par ordinateur, détection d’objets, obstacles, déficience visuelle, reconnaissance de texte, synthèse vocale |
| Résumé : |
Selon l’Organisation mondiale de la santé (OMS), environ 285 millions de personnes ont une déficience visuelle dans le monde, dont 39 millions sontaveugles et 246 millions ont une acuité visuelle réduite. La vision par ordinateuret la technologie d’apprentissage en profondeur ont joué un rôle important enaidant les malvoyants à effectuer leurs activités quotidiennes sans avoir besoind’autres personnes. Les lunettes intelligentes font partie de ces solutions quipermettent aux personnes aveugles ou ayant des difficultés visuelles d’être autonomes.Dans notre projet, nous avons réalisé uprototypedelunettesintelligentescontenant une caméra qui compense la vision humaine, carceslunettespeuvent reconnaître les objets et les obstacles environnants et les textes dans lespanneaux, ainsi que le menu, et enfin lire la description pour les aveugles. basésur la dernière version YOLO pour la détection d’objets et OCR pour la reconnaissancede texte et TTS pour la lecture, et le tout en temps réel. |
| Sommaire : |
Dédicace I Remerciement II Introduction Générale 1 I Internet des Objets 4 I.1 Introduction . . . . . . . . 4 I.2 Concepts de base . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 I.2.1 Objet connecté (OC) . . . . . . .. . . . 5 I.2.1.1 Définitions . . . . . . . . .. . . 5 I.2.1.2 Composants d’un OC . . . . . . . . . 6 I.2.1.3 Propriétés d’usage d’un OC . . . . . . . 6 I.2.1.4 Caractéristiques de l’objet connecté . . . . . . . 6 I.2.2 Communication machine à machine (M2M) . . 7 I.2.3 Internet des objets (IoT) . . . . . . . . . . . 8 I.3 Quatre piliers d’une solution IoT . . . . . . . 8 I.3.1 Hardware(Device) . . . . . . . . . . I.3.2 Connectivité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . 9 I.3.3 Data . . . . . . . . . . . 9 I.3.4 Valeur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 I.4 Fonctionnement de L’IoT . . . . . . . . . .. . . . . 10 I.5 Architecture IoT . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 I.5.1 Eléments de base d’une architecture IoT . .. . 11 I.5.1.1 Couche de perception . . . . . .. . 12 I.5.1.2 Couche réseau . . . . . . . . . . .. . . 12 I.5.1.3 Couche de traitement de données . . . 13 I.5.1.4 Couche Applicative . . . . . . . . . . . .. 14 I.5.1.5 Couche de sécurité . . . . . . 14 I.6 Importance de l’internet des objets . . . . . . . 14 I.7 Avantages Et Inconvénients . . . . . . . . . . . . . . . 15 I.8 Domaines d’applications de l’IoT . . . . . . . . . . . 15 I.8.1 IoT dans le secteur médical . . . . . . . . . . . 16 I.8.2 IoT dans l’agriculture (Smart Farming) . . . . . . 16 I.8.3 IoT dans la domotique (Maison Intelligente) . . . . . . 17 I.8.4 IoT dans l’Industrie . . . . . . . . . . . . . . 18 I.9 Conclusion . . . . . . . . . . . 19 II Apprentissage en Profondeur et Vision par Ordinateur 20 II.1 Introduction . . . . . . . . . . . 20 II.2 Intelligence artificielle (IA) . . . . . . . . . . . . . 21 II.3 Apprentissage automatique . . . . . . . . . . . . . . 22 II.3.1 Réseau de neurones . . . . . . . . . . . . . .. . . 23 II.3.2 Types d’Apprentissage automatique .. . . . . 24 II.3.2.1 Apprentissage non supervisé . . . . . . . 24 II.3.2.2 Apprentissage supervisé . . . . . . . . 24 II.3.2.3 Apprentissage semi-supervisé . . . . . . .5 II.3.2.4 Apprentissage par renforcement . . . . 25 II.4 Apprentissage en profond . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 II.4.1 Types d’apprentissage en profondeur . . . . . . . . . . . . . 25 II.4.1.1 Un réseau neuronal convolutif(CNN) . . . . . . . . 26 II.4.1.2 Réseau neuronal récurrent (RNN) . . . . . . . . . . 26 II.4.1.3 Réseau Antagonistes Génératifs (GAN) . . . . . . . 27 II.4.2 Domaines d’applications de l’apprentissage en profondeur 27 II.4.2.1 Traitement d’images . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 II.4.2.2 Traitement du langage naturel . .. . 27 II.4.2.3 Reconnaissance de la parole . . . . .. . 28 II.4.2.4 Traduction automatique . . . . . . . .. 28 II.4.2.5 Diagnostic médical . . . . . . . . . . 28 II.4.2.6 Négociation financière . . . . . . 28 II.5 Vision par ordinateur . . . . . . . . . . . . . . 29 II.5.1 Définition . . . . . . . . . . . . . .. . . . . 29 II.5.2 Tâches importantes en vision par ordinateur . . . . . 30 II.5.2.1 Classification d’images . . . . . . . . . . 30 II.5.2.2 Détection d’objets . . . . . . . 30 II.5.2.3 Segmentation d’images . . . . . . 31 II.5.3 Domaines d’applications de vision par ordinateur . . . . . 34 II.5.3.1 Agriculture . . . . . . . . . .. . 34 II.5.3.2 Imagerie médicale . . . . . . . . . . . II.5.3.3 Éducation . . . . . . . . . . . . 34 II.5.3.4 Transport . . . . . . . . . . . . . . .. 35 II.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 III Contexte Génerale 36 III.1 Introduction . . . . . . . . . 36 III.2 Non-voyant . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 III.3 Déficience visuelle . . . . . . . . . . . . . . . . 37 III.3.1 Définitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 III.3.2 Types de déficience visuelle . . . . . . . . . . 37 III.3.3 Degrés de déficience visuelle . . . . . . . . 38 III.3.4 Formes de malvoyance . . . . . . . . . . . . 38 III.4 Etude de l’environnement . . . . . . . . . . . . . .. . . . 40 III.4.1 Types d’obstacles . . . . . . . . . 40 III.4.2 Défis des aveugles . . . . . . . . . . .. . 41 III.5 Travaux connexes . . . . . . . . . . . . . . . 41 III.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . 46 IV Conception du Système 47 IV.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 IV.2 Lunettes intelligentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 IV.3 Architecture général . . . . . . . . . . . . . . . . 48 IV.4 Fonctionement du Système . . . . . . . . . . . 49 IV.5 Conception Detailée . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 IV.5.1 Lunettes . . . . . . . . 50 IV.5.1.1 Module de perception . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 IV.5.1.2 Module de communication . . . 50 IV.5.2 Station de calcule . . . . . . . .. . . . . . . 50 IV.5.2.1 Détection des objets . . . . . . .. . . 50 IV.5.2.2 Reconnaissance de texte . . . .. . 56 IV.5.3 Application mobile . . . . . . . . . . . . . . . 58 IV.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . 60 V Implémentation du Systéme 61 V.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 V.2 Environnement de développement . . . . . . . . . . 61 V.2.1 Langages de programmation et Les bibliothèques . . . . . 62 V.2.1.1 Java . . . . . . . . 62 V.2.1.2 Python . . . . . . . . . . . . . . . . 62 V.2.1.3 OpenCV . . . . . . . . . . .. . . 63 V.2.1.4 Pytesseract . . . . . . . . . . . . 63 V.2.1.5 PyTorch . . . . . . . . . . . . . . 64 V.2.1.6 NumPy . . . . . . . . . . . . . . 64 V.2.1.7 Keras . . . . . . . . . . . . . . .. . . . 65 V.2.1.8 Tensorflow . . . . . . . . . .. . 66 V.2.2 Les outils de développement . . . . . . . . . 66 V.2.2.1 Pycharm . . . . . . . . . . . . . . . 66 V.2.2.2 Jupyter Notebook . . . . . . . . . . .. 67 V.2.2.3 Android Studio . . . . . . . . . . 67 V.2.2.4 Firebase . . . . . . . . . . . . . 68 V.3 Schéma Eléctronique . . . . . . . . . . . . . 68 V.3.1 Esp32-Cam . . . . . . . . . . . .. . . . 69 V.3.2 FTDI Driver . . . . . . . . . . . . . . 70 V.4 Installation du matériel . . . . . . . . . . . . . . 71 V.5 Station de traitement . . . . . . . . . . . . . . . . 72 V.5.1 Détection d’objets et texte . . . . . . . . . . . 72 V.5.2 Détection d’objets . . . . . . . . . . . . . . . 76 V.5.3 Reconnaissance de texte . . . . . . . . . . 76 V.5.4 Application mobile . . . . . . . . . .. . 77 V.6 Résultats . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . 82 V.7 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . .. . . 86 Conclusion Générale 87 Bibliographie 88 |
| Type de document : | Mémoire master |
Disponibilité (1)
| Cote | Support | Localisation | Statut |
|---|---|---|---|
| MINF/853 | Mémoire master | bibliothèque sciences exactes | Consultable |
