SE5 ECEAI/eceai 2023/2024/Brenier-Nguyen - Historique des versions

Tbrenier : /* Utilisation des programmes présentés ci-dessus */

2024-01-20T14:43:32Z

Utilisation des programmes présentés ci-dessus

← Version précédente		Version du 20 janvier 2024 à 14:43
Ligne 419 :		Ligne 419 :
	Nous avons entrainé le programme grâce au logiciel NanoEdge Studio AI, à reconnaitre différentes fournitures scolaires.		Nous avons entrainé le programme grâce au logiciel NanoEdge Studio AI, à reconnaitre différentes fournitures scolaires.

	Voici ci-dessous un exemple avec aucun objet, une colle et un stabilo.[[Fichier:20231220 173650.jpg\|gauche\|vignette\|Aucun objet à reconnaitre]]		Voici ci-dessous un exemple de résultat renvoyés avec aucun objet, une colle et un stabilo.[[Fichier:20231220 173650.jpg\|gauche\|vignette\|Aucun objet à reconnaitre]]
	[[Fichier:20231220 173812.jpg\|vignette\|Un stabilo à reconnaitre]]		[[Fichier:20231220 173812.jpg\|vignette\|Un stabilo à reconnaitre]]
	[[Fichier:20231220 173733.jpg\|centre\|vignette\|Une colle à reconnaitre]]Nous po		[[Fichier:20231220 173733.jpg\|centre\|vignette\|Une colle à reconnaitre]]Nous pouvons voir sur la première image que c'est la classe "X" qui est reconnu avec une probabilité de 100%. Sur la seconde image la classe "Colle" est reconnu à 94%. Enfin sur la dernière image la classe "Stabilo" est reconnu à 100%.

			A première vue ce sont de bons résultats, cependant ils sont obtenus dans des conditions d'expérimentation fixe, le capteur est toujours à la même distance de la table. Les résultats chutes drastiquement si l'on change la position du capteur. Il faudrait donc entraîner d'avantage le programme dans d'autres conditions afin qu'il soit plus performant.

Tbrenier : /* Code du client Python : */

2024-01-20T14:23:45Z

Code du client Python :

← Version précédente		Version du 20 janvier 2024 à 14:23
Ligne 417 :		Ligne 417 :

	= Utilisation des programmes présentés ci-dessus =		= Utilisation des programmes présentés ci-dessus =
	Nous avons entrainé le programme ~~pour~~ reconnaitre[[Fichier:20231220 173650.jpg\|gauche\|vignette\|Aucun objet à reconnaitre]]		Nous avons entrainé le programme grâce au logiciel NanoEdge Studio AI, à reconnaitre différentes fournitures scolaires.

			Voici ci-dessous un exemple avec aucun objet, une colle et un stabilo.[[Fichier:20231220 173650.jpg\|gauche\|vignette\|Aucun objet à reconnaitre]]
	[[Fichier:20231220 173812.jpg\|vignette\|Un stabilo à reconnaitre]]		[[Fichier:20231220 173812.jpg\|vignette\|Un stabilo à reconnaitre]]
	[[Fichier:20231220 173733.jpg\|centre\|vignette\|Une colle à reconnaitre]]		[[Fichier:20231220 173733.jpg\|centre\|vignette\|Une colle à reconnaitre]]Nous po

Bnguyen1 : /* Résumé de séance */

2024-01-20T14:21:57Z

Résumé de séance

← Version précédente		Version du 20 janvier 2024 à 14:21
Ligne 1 :		Ligne 1 :
	= Résumé de séance =		= Résumé de séance =
	* Séance 1 :
	** Création et configuration de la VM sur Chassiron		=== Séance 1 : ===
	** Installation de NanoEdge		* Création et configuration de la VM sur Chassiron
	** Installation de STM32cube		* Installation de NanoEdge
	** Installation de l'OS pour la Raspberry dans la carte micro SD		* Installation de STM32cube
	** Prise en main de Nanoedge, de nucléo et de STM32cube		* Installation de l'OS pour la Raspberry dans la carte micro SD
	** Début de réflexion sur l'application (métrologie)		* Prise en main de Nanoedge, de nucléo et de STM32cube
	*Séance 2:		* Début de réflexion sur l'application (métrologie)
	**Mise en place du serveur python
	**Mise en place du client python		=== Séance 2: ===
	**Test réussi de communication entre client et serveur via http
	**Programmation de la carte nucléo pour transfert de valeur via liaison série		* Mise en place du serveur python
	**Suite réflexion sur l'application (reconnaissance alphabet langue des signes, mouvement)
	**Choix de l'application : reconnaissance d'objets appliqué aux fournitures scolaires		*Mise en place du client python
	**Entraînement des modèles pour les différentes applications cités précédemment		*Test réussi de communication entre client et serveur via http
	**Finalement : entraînement à la reconnaissance d'objets de fournitures scolaires		*Programmation de la carte nucléo pour transfert de valeur via liaison série
	*Séance 3:		*Suite réflexion sur l'application (reconnaissance alphabet langue des signes, mouvement)
	**Entraînement d'un nouveau modèle.		*Choix de l'application : reconnaissance d'objets appliqué aux fournitures scolaires
	**Écriture d'un programme permettant de récupérer les données du capteur et de les écrire dans un fichier.		*Entraînement des modèles pour les différentes applications cités précédemment
	*Séance 4 :		*Finalement : entraînement à la reconnaissance d'objets de fournitures scolaires
	**Essai d'utilisation de la librairie créée grâce à Nanoedge.
	**Amélioration du [[Code de récupération de donnée (sur la raspberry)\|programme python]] permettant de récupérer les données du capteur.		=== Séance 3: ===
	***Création d'un fichier .txt afin de stocker les données du capteur toutes les minutes.		*Entraînement d'un nouveau modèle.
	***Destruction automatique des fichiers de données ayant été crée il y a plus de 10 minutes.		*Écriture d'un programme permettant de récupérer les données du capteur et de les écrire dans un fichier.
	**L’émulateur de la librairie ne fonctionne pas s'il est exécuté dans la raspberry... Nous l'exécutons désormais directement dans notre VM.
	**Pour cela nous avons adapter notre programme python afin de récupérer les données à partir d'un json pour traiter ces données dans la VM.		=== Séance 4 : ===
	***Création d'un fichier toutes les minutes (contenant au format json la date et les données au format csv)		*Essai d'utilisation de la librairie créée grâce à Nanoedge.
			*Amélioration du [[Code de récupération de donnée (sur la raspberry)\|programme python]] permettant de récupérer les données du capteur.
			**Création d'un fichier .txt afin de stocker les données du capteur toutes les minutes.
			**Destruction automatique des fichiers de données ayant été crée il y a plus de 10 minutes.
			*L’émulateur de la librairie ne fonctionne pas s'il est exécuté dans la raspberry... Nous l'exécutons désormais directement dans notre VM.
			*Pour cela nous avons adapter notre programme python afin de récupérer les données à partir d'un json pour traiter ces données dans la VM.
			**Création d'un fichier toutes les minutes (contenant au format json la date et les données au format csv)

			= Programmation des interfaces du serveur =

	=== <b>Code du serveur Python :</b> ===		=== <b>Code du serveur Python :</b> ===

Tbrenier : /* Utilisation des programmes présentés ci-dessus */

2024-01-20T14:18:59Z

Utilisation des programmes présentés ci-dessus

← Version précédente		Version du 20 janvier 2024 à 14:18
Ligne 409 :		Ligne 409 :

	= Utilisation des programmes présentés ci-dessus =		= Utilisation des programmes présentés ci-dessus =
	[[Fichier:20231220 173650.jpg\|gauche\|vignette\|Aucun objet à reconnaitre]]		Nous avons entrainé le programme pour reconnaitre[[Fichier:20231220 173650.jpg\|gauche\|vignette\|Aucun objet à reconnaitre]]
	[[Fichier:20231220 173812.jpg\|vignette\|Un stabilo à reconnaitre]]		[[Fichier:20231220 173812.jpg\|vignette\|Un stabilo à reconnaitre]]
	[[Fichier:20231220 173733.jpg\|centre\|vignette\|Une colle à reconnaitre]]		[[Fichier:20231220 173733.jpg\|centre\|vignette\|Une colle à reconnaitre]]

Tbrenier : /* Code de récupération de donnée (sur la raspberry) */

2024-01-20T14:13:03Z

Code de récupération de donnée (sur la raspberry)

← Version précédente		Version du 20 janvier 2024 à 14:13
Ligne 408 :		Ligne 408 :
	</syntaxhighlight>		</syntaxhighlight>

	== Utilisation des programmes présentés ci-dessus ==		= Utilisation des programmes présentés ci-dessus =
	[[Fichier:20231220 173650.jpg\|gauche\|vignette\|Aucun objet à reconnaitre]]		[[Fichier:20231220 173650.jpg\|gauche\|vignette\|Aucun objet à reconnaitre]]
	[[Fichier:20231220 173812.jpg\|vignette\|Un stabilo à reconnaitre]]		[[Fichier:20231220 173812.jpg\|vignette\|Un stabilo à reconnaitre]]
	[[Fichier:20231220 173733.jpg\|centre\|vignette\|Une colle à reconnaitre]]		[[Fichier:20231220 173733.jpg\|centre\|vignette\|Une colle à reconnaitre]]

Tbrenier : /* Utilisation des programmes présentés ci-dessus */

2024-01-20T14:12:28Z

Utilisation des programmes présentés ci-dessus

← Version précédente		Version du 20 janvier 2024 à 14:12
Ligne 408 :		Ligne 408 :
	</syntaxhighlight>		</syntaxhighlight>

	=== Utilisation des programmes présentés ci-dessus ===		== Utilisation des programmes présentés ci-dessus ==
	[[Fichier:20231220 173650.jpg\|gauche\|vignette\|Aucun objet à reconnaitre]]		[[Fichier:20231220 173650.jpg\|gauche\|vignette\|Aucun objet à reconnaitre]]
	[[Fichier:20231220 173812.jpg\|vignette\|Un stabilo à reconnaitre]]		[[Fichier:20231220 173812.jpg\|vignette\|Un stabilo à reconnaitre]]
	[[Fichier:20231220 173733.jpg\|centre\|vignette\|Une colle à reconnaitre]]		[[Fichier:20231220 173733.jpg\|centre\|vignette\|Une colle à reconnaitre]]

Tbrenier : /* Utilisation des programmes présentés ci-dessus */

2024-01-20T14:11:58Z

Utilisation des programmes présentés ci-dessus

← Version précédente		Version du 20 janvier 2024 à 14:11
Ligne 408 :		Ligne 408 :
	</syntaxhighlight>		</syntaxhighlight>

	= Utilisation des programmes présentés ci-dessus =		=== Utilisation des programmes présentés ci-dessus ===
	[[Fichier:20231220 173650.jpg\|gauche\|vignette\|Aucun objet à reconnaitre]]		[[Fichier:20231220 173650.jpg\|gauche\|vignette\|Aucun objet à reconnaitre]]
	[[Fichier:20231220 173812.jpg\|vignette\|Un stabilo à reconnaitre]]		[[Fichier:20231220 173812.jpg\|vignette\|Un stabilo à reconnaitre]]
	[[Fichier:20231220 173733.jpg\|centre\|vignette\|Une colle à reconnaitre]]		[[Fichier:20231220 173733.jpg\|centre\|vignette\|Une colle à reconnaitre]]

Tbrenier : /* Résultats renvoyés par le programme de reconnaissance */

2024-01-20T14:11:18Z

Résultats renvoyés par le programme de reconnaissance

← Version précédente		Version du 20 janvier 2024 à 14:11
Ligne 408 :		Ligne 408 :
	</syntaxhighlight>		</syntaxhighlight>

	= ~~Résultats renvoyés par le programme de reconnaissance~~ =		= Utilisation des programmes présentés ci-dessus =
	[[Fichier:20231220 173650.jpg\|gauche\|vignette\|Aucun objet à reconnaitre]]		[[Fichier:20231220 173650.jpg\|gauche\|vignette\|Aucun objet à reconnaitre]]
	[[Fichier:20231220 173812.jpg\|vignette\|Un stabilo à reconnaitre]]		[[Fichier:20231220 173812.jpg\|vignette\|Un stabilo à reconnaitre]]
	[[Fichier:20231220 173733.jpg\|centre\|vignette\|Une colle à reconnaitre]]		[[Fichier:20231220 173733.jpg\|centre\|vignette\|Une colle à reconnaitre]]

Bnguyen1 : /* Nous avons le scénario suivant : le capteur qui envoie en continue les données de distance à la raspberry via la liaison série. */

2024-01-20T14:07:54Z

Nous avons le scénario suivant : le capteur qui envoie en continue les données de distance à la raspberry via la liaison série.

← Version précédente		Version du 20 janvier 2024 à 14:07
Ligne 272 :		Ligne 272 :

	= Code de récupération de donnée (sur la raspberry) =		= Code de récupération de donnée (sur la raspberry) =
			Nous avons le scénario suivant : le capteur qui envoie en continue les données de distance à la raspberry via la liaison série.

	~~= Nous avons le scénario suivant : le capteur qui envoie en continue les données de distance à la raspberry via la liaison série. =~~
	Nous avons donc écrit un script python afin de récupérer ces données, les formater dans un fichier format json dans le but de les envoyer sur la VM qui pourra traiter ces données avec l'émulateur obtenue via l'application NanoEdgeAI Studio.		Nous avons donc écrit un script python afin de récupérer ces données, les formater dans un fichier format json dans le but de les envoyer sur la VM qui pourra traiter ces données avec l'émulateur obtenue via l'application NanoEdgeAI Studio.



	Nous allons vous expliquez le script que nous avons réalisés :<syntaxhighlight lang="python3" line="1">		Nous allons vous expliquez le script que nous avons réalisés :<syntaxhighlight lang="python3" line="1">

Bnguyen1 le 20 janvier 2024 à 14:07

2024-01-20T14:07:04Z

← Version précédente		Version du 20 janvier 2024 à 14:07
Ligne 1 :		Ligne 1 :
			= Résumé de séance =
	* Séance 1 :		* Séance 1 :
	** Création et configuration de la VM sur Chassiron		** Création et configuration de la VM sur Chassiron
Ligne 27 :		Ligne 28 :
	***Création d'un fichier toutes les minutes (contenant au format json la date et les données au format csv)		***Création d'un fichier toutes les minutes (contenant au format json la date et les données au format csv)

	<b>Code du serveur Python :</b><syntaxhighlight lang="python3">		=== <b>Code du serveur Python :</b> ===
			<syntaxhighlight lang="python3">
	from http.server import HTTPServer, BaseHTTPRequestHandler		from http.server import HTTPServer, BaseHTTPRequestHandler

Ligne 127 :		Ligne 129 :

	httpd.serve_forever()		httpd.serve_forever()
	</syntaxhighlight>'''Code du client Python :'''<syntaxhighlight lang="python3">		</syntaxhighlight>

			=== '''Code du client Python :''' ===
			<syntaxhighlight lang="python3">
	import argparse		import argparse
	import requests		import requests
Ligne 160 :		Ligne 165 :
	# Appeler la fonction pour envoyer le JSON au serveur		# Appeler la fonction pour envoyer le JSON au serveur
	send_json_to_server(args.url, args.json_file)		send_json_to_server(args.url, args.json_file)
	</syntaxhighlight>'''Index permettant d'afficher le json de test que nous avons envoyé au serveur :'''<syntaxhighlight lang="html">		</syntaxhighlight>

			=== '''Index permettant d'afficher le json de test que nous avons envoyé au serveur :''' ===
			<syntaxhighlight lang="html">
	<!DOCTYPE html>		<!DOCTYPE html>
	<html lang="en">		<html lang="en">
Ligne 176 :		Ligne 184 :
	</html>		</html>

	</syntaxhighlight>'''Capture montrant l'affichage d'un fichier json (sans aucun sens) envoyé au serveur depuis le client :'''		</syntaxhighlight>

			=== '''Capture montrant l'affichage d'un fichier json (sans aucun sens) envoyé au serveur depuis le client :''' ===

SE5 ECEAI/eceai 2023/2024/Brenier-Nguyen - Historique des versions

Tbrenier : /* Utilisation des programmes présentés ci-dessus */

Tbrenier : /* Code du client Python : */

Bnguyen1 : /* Résumé de séance */

Tbrenier : /* Utilisation des programmes présentés ci-dessus */

Tbrenier : /* Code de récupération de donnée (sur la raspberry) */

Tbrenier : /* Utilisation des programmes présentés ci-dessus */

Tbrenier : /* Utilisation des programmes présentés ci-dessus */

Tbrenier : /* Résultats renvoyés par le programme de reconnaissance */

Bnguyen1 : /* Nous avons le scénario suivant : le capteur qui envoie en continue les données de distance à la raspberry via la liaison série. */

Bnguyen1 le 20 janvier 2024 à 14:07

Tbrenier : /* Utilisation des programmes présentés ci-dessus */

Tbrenier : /* Code du client Python : */

Bnguyen1 : /* Résumé de séance */

Tbrenier : /* Utilisation des programmes présentés ci-dessus */

Tbrenier : /* Code de récupération de donnée (sur la raspberry) */

Tbrenier : /* Utilisation des programmes présentés ci-dessus */

Tbrenier : /* Utilisation des programmes présentés ci-dessus */

Tbrenier : /* Résultats renvoyés par le programme de reconnaissance */

Bnguyen1 : /* Nous avons le scénario suivant : le capteur qui envoie en continue les données de distance à la raspberry via la liaison série. */