Sur Google Doc :

https://docs.google.com/document/d/18xg98HDMNKnW6oTKywxc-yvDF7uGBUMt_YRiBnIUhiU/edit?usp=sharing_eip&ts=6ab50583

Synthèse Technique : Système Portable de Reconnaissance de Plaques d’Immatriculation (ALPR / LPR)

1. Pipeline Logiciel & Traitement d’Image (Python)

Pour garantir une identification rapide et optimisée avec une cible de traitement inférieure à une seconde par capture, l’architecture logicielle repose sur une suite de bibliothèques spécialisées.

Modules Python requis :

• OpenCV (opencv-python) : Centralise le prétraitement de l’image. Cela inclut la conversion en niveaux de gris, l’application de filtres (flou gaussien ou médian) pour la réduction du bruit, et la détection de contours via l’algorithme de Canny pour segmenter précisément la plaque.
• NumPy (numpy) : Utilisé pour les manipulations matricielles haute performance et les transformations géométriques nécessaires au redressement des perspectives.
• Moteur d’OCR (pytesseract ou easyocr) :
  • Extraction des caractères alphanumériques après binarisation de la zone d’intérêt (via seuillage d’Otsu ou seuillage adaptatif).
• Connecteur Base de Données (mysql-connector-python ou pymysql) : Assure la transmission et l’enregistrement distant des données vers le serveur central.

2. Architecture Matérielle & Transmission Longue Portée

Équipement de Capture et Transmission :

• ESP32-CAM : Module compact assurant la prise de vue et le contrôle initial de la caméra OV2640.
• TTGO LoRa32 (ESP32 + Module LoRa SX1276/SX1278) :
  • Format : Solution tout-en-un intégrant le microcontrôleur et la radio LoRa sur un PCB unique.
  • Dimensions : Ultra-compact (~50 mm x 25 mm x 10 mm), idéal pour une intégration portable.
  • Portée Radio : Utilisation du protocole LoRa pour une communication robuste atteignant 300 mètres en environnement urbain et davantage en champ libre.
  • Consommation électrique :
    • Émission active : 30 mA à 120 mA selon la puissance de sortie.
    • Mode veille profonde (Deep Sleep) : consommation résiduelle de quelques µA.

3. Alimentation & Autonomie (3 Heures)

Le système est dimensionné pour une utilisation terrain sans recharge immédiate.

• Consommation globale moyenne : Estimée entre 150 mA et 250 mA sous 3.3V/5V.
• Batterie préconisée : Cellule Li-Po ou Li-ion (type 18650) avec une capacité de 1200 mAh à 2000 mAh.
• Autonomie théorique : Assure plus de 3 heures de fonctionnement continu en pleine charge.

4. Intégration Base de Données (MySQL Local)

L’exportation des données vers une base MySQL locale sur le réseau récepteur s’effectue selon deux architectures possibles :

1. Station Réceptrice / Gateway : Un module récepteur LoRa relié en USB ou via le réseau local à un serveur (PC ou Raspberry Pi).
2. Flux de Données :
   • Option A (Intermédiaire API) : La passerelle transmet la chaîne LoRa à un service web (Flask ou FastAPI) qui valide et insère la donnée (Plaque, Horodatage) dans MySQL.
   • Option B (Script Direct) : Un script Python dédié interroge le port série du récepteur LoRa et exécute les requêtes INSERT directement via le connecteur SQL.

5. Évaluation du Coût Global du Projet

Personne Responsable Technique du Projet