SIGHT : Lunettes intelligentes pour autonomiser les aveugles

Histoire

Les personnes aveugles ou malvoyantes font face à des défis quotidiens qui peuvent sembler dangereux. Bien qu'elles puissent localiser des objets avec une assistance minimale, accéder à la beauté du monde reste difficile. SIGHT comble ce fossé en offrant un contexte visuel en temps réel à travers un dispositif portable et léger.

Comment fonctionne SIGHT

Lorsque l'utilisateur appuie sur le bouton, la caméra intégrée capture une image, TensorFlow la traite sur le Raspberry Pi, et un haut-parleur ou un casque délivre une description audible. Tout le pipeline s'exécute sur Android Things, assurant fiabilité et faible consommation.

Matériel nécessaire

Composants principaux :

• Raspberry Pi 3
• Module caméra Raspberry Pi (5 MP)
• Micro-bouton poussoir
• Résistance 1 kΩ
• CI à usage général (pour un HAT personnalisé)

Outils :

• Fer à souder
• Étain de soudure

Logiciel :

• Android Things (OS IoT)
• Android Studio (stable ou preview)
• TensorFlow Lite
• Firebase (pour intégration cloud optionnelle)

Installation d'Android Things sur Raspberry Pi

1. Visitez la console Android Things et connectez-vous avec un compte Google.
2. Cliquez sur Créer un produit, nommez-le (ex: « Sight Pi »), sélectionnez Raspberry Pi 3 comme SOM, et fournissez une brève description.
3. Allez à Images d'usine, cliquez sur Créer une configuration de build, puis téléchargez le ZIP résultant.
4. Extrayez le ZIP pour révéler le fichier .img — c'est l'image de l'OS Android Things.

Flasher l'image sur une carte SD

Utilisez Balena Etcher (ou Etcher) pour écrire l'image :

1. Insérez la carte micro-SD dans votre ordinateur.
2. Ouvrez Etcher, sélectionnez l'image extraite, choisissez la carte SD, et cliquez sur Flash.
3. Après le flash, éjectez la carte et insérez-la dans le Raspberry Pi.

Connectez le Pi via Ethernet, alimentez-le avec un adaptateur 5 V, et notez son adresse IP locale (ex: 192.168.0.22).

Configuration d'Android Studio

1. Téléchargez et installez Android Studio (stable ou preview).
2. Clonez ou téléchargez le projet SIGHT depuis GitHub : https://github.com/FoxLabMakerSpace/SIGHT-For-the-Blind.
3. Ouvrez le projet via Open an existing Android Studio project.
4. Connectez-vous au Raspberry Pi avec ADB : adb connect 192.168.0.22:5555.
5. Exécutez l'application ; le Pi devrait apparaître comme appareil cible.

Câblage du Raspberry Pi

Connectez les composants comme suit :

• Module caméra au port CSI dédié.
• Bouton à une broche GPIO, avec résistance de tirage 1 kΩ vers 3,3 V.
• Haut-parleur ou écouteurs à la prise audio 3,5 mm.
• Alimentez le Pi depuis une power bank portable (exemple Intel-powered utilisé).

Reportez-vous au diagramme Fritzing joint pour les affectations exactes des broches.

Test du système

Allumez le Pi, attendez le démarrage, appuyez sur le bouton pour capturer une image, et écoutez la description parlée. Vérifiez que la sortie audio est claire avant de continuer.

Boîtier et montage

Utilisez un boîtier plastique léger, découpez des ouvertures pour les ports, et montez le Pi et la caméra sur une paire de lunettes adaptée. Peignez le boîtier pour un aspect professionnel et sécurisez tout le câblage pour éviter les enchevêtrements.

Améliorations futures

• Haut-parleurs à conduction osseuse pour un audio discret.
• Mise à niveau vers une caméra infrarouge pour fonctionnement en faible luminosité.
• Conception d'une monture de lunettes légère et ergonomique.
• Optimisation de la gestion d'énergie avec une carte batterie personnalisée.
• Extension des modèles TensorFlow pour une compréhension de scène supplémentaire.

Démonstration

Pour une démonstration en direct, voir le lien vidéo ou contacter l'équipe du projet pour une session pratique.