{"id":5839,"date":"2026-09-25T12:25:22","date_gmt":"2026-09-25T10:25:22","guid":{"rendered":"https:\/\/www.blue-bears.com\/blog\/?p=5839"},"modified":"2026-09-25T14:26:41","modified_gmt":"2026-09-25T12:26:41","slug":"systeme-de-reconnaissance-de-plaques-dimmatriculation-synthese-technique","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/www.blue-bears.com\/blog\/?p=5839","title":{"rendered":"Syst\u00e8me de Reconnaissance de Plaques d’Immatriculation – Synth\u00e8se Technique"},"content":{"rendered":"

Sur Google Doc :<\/p>\n

https:\/\/docs.google.com\/document\/d\/18xg98HDMNKnW6oTKywxc-yvDF7uGBUMt_YRiBnIUhiU\/edit?usp=sharing_eip&amp;ts=6ab50583<\/a><\/p>\n

Synth\u00e8se Technique : Syst\u00e8me Portable de Reconnaissance de Plaques d’Immatriculation (ALPR \/ LPR)<\/h1>\n

1. Pipeline Logiciel & Traitement d’Image (Python)<\/h2>\n

Pour garantir une identification rapide et optimis\u00e9e avec une cible de traitement inf\u00e9rieure \u00e0 une seconde par capture, l’architecture logicielle repose sur une suite de biblioth\u00e8ques sp\u00e9cialis\u00e9es.<\/p>\n

Modules Python requis :<\/p>\n

    \n
  • OpenCV (opencv-python) : Centralise le pr\u00e9traitement de l’image. Cela inclut la conversion en niveaux de gris, l’application de filtres (flou gaussien ou m\u00e9dian) pour la r\u00e9duction du bruit, et la d\u00e9tection de contours via l’algorithme de Canny pour segmenter pr\u00e9cis\u00e9ment la plaque.<\/li>\n
  • NumPy (numpy) : Utilis\u00e9 pour les manipulations matricielles haute performance et les transformations g\u00e9om\u00e9triques n\u00e9cessaires au redressement des perspectives.<\/li>\n
  • Moteur d’OCR (pytesseract ou easyocr) :\n
      \n
    • Extraction des caract\u00e8res alphanum\u00e9riques apr\u00e8s binarisation de la zone d’int\u00e9r\u00eat (via seuillage d’Otsu ou seuillage adaptatif).<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
    • Connecteur Base de Donn\u00e9es (mysql-connector-python ou pymysql) : Assure la transmission et l’enregistrement distant des donn\u00e9es vers le serveur central.<\/li>\n<\/ul>\n

      2. Architecture Mat\u00e9rielle & Transmission Longue Port\u00e9e<\/h2>\n

      \u00c9quipement de Capture et Transmission :<\/p>\n

        \n
      • ESP32-CAM : Module compact assurant la prise de vue et le contr\u00f4le initial de la cam\u00e9ra OV2640.<\/li>\n
      • TTGO LoRa32 (ESP32 + Module LoRa SX1276\/SX1278) :\n
          \n
        • Format : Solution tout-en-un int\u00e9grant le microcontr\u00f4leur et la radio LoRa sur un PCB unique.<\/li>\n
        • Dimensions : Ultra-compact (~50 mm x 25 mm x 10 mm), id\u00e9al pour une int\u00e9gration portable.<\/li>\n
        • Port\u00e9e Radio : Utilisation du protocole LoRa pour une communication robuste atteignant 300 m\u00e8tres en environnement urbain et davantage en champ libre.<\/li>\n
        • Consommation \u00e9lectrique :\n
            \n
          • \u00c9mission active : 30 mA \u00e0 120 mA selon la puissance de sortie.<\/li>\n
          • Mode veille profonde (Deep Sleep) : consommation r\u00e9siduelle de quelques \u00b5A.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n

            3. Alimentation & Autonomie (3 Heures)<\/h2>\n

            Le syst\u00e8me est dimensionn\u00e9 pour une utilisation terrain sans recharge imm\u00e9diate.<\/p>\n

              \n
            • Consommation globale moyenne : Estim\u00e9e entre 150 mA et 250 mA sous 3.3V\/5V.<\/li>\n
            • Batterie pr\u00e9conis\u00e9e : Cellule Li-Po ou Li-ion (type 18650) avec une capacit\u00e9 de 1200 mAh \u00e0 2000 mAh.<\/li>\n
            • Autonomie th\u00e9orique : Assure plus de 3 heures de fonctionnement continu en pleine charge.<\/li>\n<\/ul>\n

              4. Int\u00e9gration Base de Donn\u00e9es (MySQL Local)<\/h2>\n

              L’exportation des donn\u00e9es vers une base MySQL locale sur le r\u00e9seau r\u00e9cepteur s’effectue selon deux architectures possibles :<\/p>\n

                \n
              1. Station R\u00e9ceptrice \/ Gateway : Un module r\u00e9cepteur LoRa reli\u00e9 en USB ou via le r\u00e9seau local \u00e0 un serveur (PC ou Raspberry Pi).<\/li>\n
              2. Flux de Donn\u00e9es :\n
                  \n
                • Option A (Interm\u00e9diaire API) : La passerelle transmet la cha\u00eene LoRa \u00e0 un service web (Flask ou FastAPI) qui valide et ins\u00e8re la donn\u00e9e (Plaque, Horodatage) dans MySQL.<\/li>\n
                • Option B (Script Direct) : Un script Python d\u00e9di\u00e9 interroge le port s\u00e9rie du r\u00e9cepteur LoRa et ex\u00e9cute les requ\u00eates INSERT directement via le connecteur SQL.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n

                  5. \u00c9valuation du Co\u00fbt Global du Projet<\/h2>\n\n\n\n\n\n\n\n\n
                  Composant<\/td>\nDescription<\/td>\nEstimation Tarifaire<\/td>\n<\/tr>\n
                  Module Cam\u00e9ra<\/td>\nESP32-CAM + Cam\u00e9ra OV2640<\/td>\n6 \u20ac \u2013 10 \u20ac<\/td>\n<\/tr>\n
                  Module T\u00e9l\u00e9com<\/td>\nTTGO LoRa32 (ESP32 + LoRa)<\/td>\n15 \u20ac \u2013 20 \u20ac<\/td>\n<\/tr>\n
                  Alimentation<\/td>\nBatterie Li-Po\/18650 + Circuit TP4056<\/td>\n8 \u20ac \u2013 12 \u20ac<\/td>\n<\/tr>\n
                  Bo\u00eetier<\/td>\nC\u00e2blage et structure de protection<\/td>\n5 \u20ac \u2013 10 \u20ac<\/td>\n<\/tr>\n
                  TOTAL ESTIM\u00c9<\/td>\nSyst\u00e8me embarqu\u00e9 complet<\/td>\n40 \u20ac \u2013 60 \u20ac<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

                  Personne Responsable Technique du Projet<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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