Détecter des objets en mouvement en utilisant ESP32CAM

La détection d’objets en mouvement

La détection d’objets en mouvement à l’aide d’une caméra repose sur l’analyse vidéo pour identifier les changements dans la scène capturée. Voici une approche structurée pour mettre en œuvre un tel système en utilisant des caméras, des algorithmes de vision par ordinateur, et éventuellement des dispositifs IoT pour des notifications ou des actions automatisées.

1. Approches pour la Détection de Mouvement

A. Différences d’Images

Comparer des images consécutives ou une image actuelle avec une image de référence.

Idéal pour des applications simples où un fond statique est attendu.

B. Analyse des Contours

Identifier les contours d'objets dans une scène à l'aide de seuils binaires.

Permet de détecter et de suivre des objets distincts.

C. Modèles d’Intelligence Artificielle

Utiliser des modèles pré-entraînés comme YOLO, SSD ou MobileNet pour détecter et classifier les objets en mouvement.

Prend en charge des scènes complexes et dynamiques.

La détection d’objets en mouvement avec une ESP32-CAM est une solution efficace et abordable pour des projets comme la surveillance ou la reconnaissance de mouvement. Voici un guide complet pour mettre en œuvre cette solution.

1. Matériel Nécessaire

ESP32-CAM (avec une caméra OV2640)

Adaptateur FTDI ou autre convertisseur USB-série pour programmer l'ESP32-CAM

Câbles de connexion et éventuellement un breadboard

2. Méthodes de Détection

L’ESP32-CAM peut détecter des objets en mouvement de deux manières principales :

Différences d’images (traitement d’image basique) : Compare deux images capturées consécutivement pour identifier des changements.

Modèles de machine learning (TinyML) : Utilise des modèles pré-entraînés pour détecter des objets spécifiques en mouvement.