Proj-2012-2013-VeloNoise: Difference between revisions

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== Projet Velocimetre ==
== Projet Velocimetre ==

[[Media:PresentationCreignouVenandy.pdf|Slides de présentation]]

[[Media:PosterCreignouVenandy.pdf|Poster du projet]]

[[Media:FlyerCreignouVenandy.pdf|Flyer du projet]]


== Objectifs du projet ==

L'objectif du projet est de compter le nombre de personne qui passent devant la webcam, de tracer la pollution sonore au cours de la journée, et de pouvoir analyser l'impact ou non de la présence d'une personne sur la pollution sonore.



== Matériel utilisé ==
== Matériel utilisé ==
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Carte son USB + Micro
Carte son USB + Micro


Webcam USB Logitech
Webcam USB Creative


== Logiciels utilisés ==
== Logiciels utilisés ==


OpenCV avec plugin pour reconnaissance faciale
[[OpenCV]] avec plugin pour reconnaissance faciale ([http://http://docs.opencv.org/modules/gpu/doc/object_detection.html HOG Descriptor])


API HTML5 pour capture du son
API HTML5 pour capture du son


Serveur [[MQTT]] : [[Mosquito]]
== Objectifs du projet ==


Client Web [[MQTT]] (en [[Node.js]]) [http://http://docs.opencv.org/modules/gpu/doc/object_detection.html Lien]
L'objectif du projet est de compter le nombre de personne qui passent devant la webcam, de tracer la pollution sonore au cours de la journée, et de pouvoir analyser l'impact ou non de la présence d'une personne sur la pollution sonore.


== Liens utiles ==
== Liens utiles ==


[[Mosquito]]
[[Media:PresentationCreignouVenandy.pdf]]

[[OpenCV]]

[[Node.js]]

[http://www.alsa-project.org Lien vers le site officiel de ALSA]


== Sources ==
[[Media:PosterCreignouVenandy.pdf]]


* [[Media:Proj-2012-2013-VeloNoise.tgz|Tar ball (.tgz)]]
== Adresse des sources ==

Latest revision as of 09:55, 18 April 2013

PosterCreignouVenandy.jpg


Projet Velocimetre

Slides de présentation

Poster du projet

Flyer du projet


Objectifs du projet

L'objectif du projet est de compter le nombre de personne qui passent devant la webcam, de tracer la pollution sonore au cours de la journée, et de pouvoir analyser l'impact ou non de la présence d'une personne sur la pollution sonore.


Matériel utilisé

Raspberry Pi + Raspbian

Carte son USB + Micro

Webcam USB Creative

Logiciels utilisés

OpenCV avec plugin pour reconnaissance faciale (HOG Descriptor)

API HTML5 pour capture du son

Serveur MQTT : Mosquito

Client Web MQTT (en Node.js) Lien

Liens utiles

Mosquito

OpenCV

Node.js

Lien vers le site officiel de ALSA

Sources