Système intelligent de surveillance minière combinant capteur ultrasonique et YOLOv10 avec notifications en temps réel et intervention à distance

Hellas, Abdenour (2025). Système intelligent de surveillance minière combinant capteur ultrasonique et YOLOv10 avec notifications en temps réel et intervention à distance. (Mémoire de maîtrise). Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue. Depositum. https://depositum.uqat.ca/id/eprint/1899

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Résumé

RÉSUMÉ

L'évolution technologique récente a favorisé le développement de systèmes de détection intelligents, notamment dans des domaines où la sécurité et la surveillance sont critiques. Ce projet met en oeuvre un radar à ultrasons contrôlé par une carte Raspberry Pi B+, intégrant un système de détection basé sur YOLO (You Only Look Once) pour la classification d'objets. Le système envoie des notifications via Telegram, avec des alertes sonores (bips) et visuelles (LED) activées selon la distance de détection. Un filtre de Kalman améliore la précision des données en éliminant le bruit et en optimisant la détection. Le système permet également une intervention à distance, couplée à une caméra infrarouge pour une surveillance efficace dans des conditions complexes. Cette solution propose une détection et une classification d'objets en temps réel, avec une interface utilisateur intuitive et réactive.

ABSTRACT

Recent technological advances have enabled the development of smart detection systems, particularly in security and surveillance applications. This project implements an ultrasonic radar controlled by a Raspberry Pi B+, integrating YOLO (You Only Look Once) object detection. The system sends Telegram notifications with audio (beeps) and visual (LED) alerts triggered by detection distance. A Kalman filter improves data accuracy by reducing noise. The solution features remote intervention capability and an infrared camera for effective monitoring in complex conditions, offering real-time object detection/classification with an intuitive user interface.

Type de document:	Thèse ou mémoires (Mémoire de maîtrise)
Directeur ou directrice de recherche:	Slaoui Hasnaoui, Fouad
Mots-clés libres:	Radar ultrasonique, Raspberry Pi, YOLO, classification d'objets, contrôle à distance, caméra infrarouge, notifications sonores et visuelles, détection intelligente, Ultrasonic radar, Raspberry Pi, YOLO, object classification, remote control, infrared camera, sound and visual notifications, intelligent detection.
Divisions:	Génie > Maîtrise en ingénierie
Date de dépôt:	08 oct. 2026 18:42
Dernière modification:	08 oct. 2026 18:42
URI:	https://depositum.uqat.ca/id/eprint/1899

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