ManoQuickResponse : Lecture automatique des manomètres

Contexte : Le projet a pour but d'utiliser l’intelligence artificielle pour reconnaître des manomètres à partir de la vidéo d’une tablette durcie Android, pour ensuite extraire la valeur de l’aiguille sur les cadrans de manomètres avec une précision de ±0.2 bar. Les manomètres sont équipés d’un système d’unification de calibrage étudié et développé par le bureau R&D. Chaque types de donnée récoltée par les appareils est synchronisé sur une base de données centrale au travers d’une platform web API rest full.

Environnement :

• Pour la plateforme web : dot net Core 6, Visual Studio 2022, SQl Server.
• Pour l’application Android : Android Studio, Java, OpenCV, Tensorflow lite.
• Pour l’étude de faisabilité : Python, PyCharm, OpenCV, Tensorflow lite.

Tâches assurées : 

• Études et rédaction de documentation.
• Réalisation d’un POC (Proof of Concept) en python pour valider la faisabilité technologique (reconnaissance d’un manomètre, recherche de la position de l’aiguille, calcul de la valeur correspondante).
• Développement plateforme web.
• Développement application Android.