SE5 ECEAI/eceai 2023/2024/black-blgrim

Compte rendu des séances

Séance du 04/12/2023

Création de la machine virtuelle

Création d'une machine virtuelle sur le serveur chassiron :

xen-create-image --hostname= --force --dist=bookworm --size=10G --memory=10G --dir=/usr/local/xen --password=glopglop --dhcp --bridge=bridgeStudents

Raspberry-Pi

mettre la config de la raspberry

Capteurs

pas de capteurs lors de la première séance

Séance du 18/12/2023

Sur la VM

script serveur.py

sur la raspberry

script client.py

lecture sur l'uart des données envoyés par le stm32

envoie au serveur (tcp)

sur le capteur

pris ene main du capteur, mettre le code,

Séance du 19/12/2023 et du 20/12/2023

utilisation de la bibliothèque sciait-learn pour l'apprentissage automatique. Nous avons décidé que le but de notre application serait de traduire le langage des signes.

Pour cela nous avons entrainé notre modèle avec quelques signes, comme la lettre A, B ou C et des chiffres 1, 2 et 3 pour commencer.

//mettre screen des résultats entrainement.py et test.py

Les résultats sont satisfaisants mais avec quelques erreurs, la prochaine étape est donc d'améliorer notre algorithme d'apprentissage (pour l'instant on utilise l'algorithme des k plus proches voisins), pour cela nous allons rajouter par exemple du filtrage et tester d'autres algo d'apprentissage automatique

Coté serveur:

Création d'un serveur web, afin de lire les données qui proviennet depuis la raspberrypi et les afficher.

Mise en Place de l'algorithme d'apprentissage

nous avons tester plusieurs méthode d'apprentissage comme la Méthode des k plus proches voisins (K-Neighbour) ou encore forêt aléatoire Random forest.

Random Forest