{"id":213404,"date":"2022-08-03T13:53:00","date_gmt":"2022-08-03T10:53:00","guid":{"rendered":"https:\/\/howtogeek.inform.click\/?p=213404"},"modified":"2022-04-04T07:08:46","modified_gmt":"2022-04-04T04:08:46","slug":"cette-personne-intelligente-a-utilise-un-raspberry-pi-pour-fabriquer-un-nez-electronique","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/howtogeek.inform.click\/fr\/cette-personne-intelligente-a-utilise-un-raspberry-pi-pour-fabriquer-un-nez-electronique\/","title":{"rendered":"Cette personne intelligente a utilis\u00e9 un Raspberry Pi pour fabriquer un nez \u00e9lectronique"},"content":{"rendered":"\n

luis rodriguez mendoza<\/a><\/p>\n

Les gens utilisent Raspberry Pis pour cr\u00e9er une tonne de gadgets cr\u00e9atifs et uniques, mais celui-ci pourrait prendre le g\u00e2teau. Ou plut\u00f4t, sentez-le<\/a>. Le cr\u00e9ateur Luis Rodriguez Mendoza s’est inspir\u00e9 de chiens renifleurs entra\u00een\u00e9s \u00e0 l’a\u00e9roport, puis s’est demand\u00e9 si des capteurs de gaz \u00e0 faible co\u00fbt pouvaient faire la m\u00eame chose.<\/p>\n

Nous voyons une grande vari\u00e9t\u00e9 de capteurs, comme ceux qui peuvent d\u00e9tecter le bruit, la temp\u00e9rature, l’humidit\u00e9 ou la lumi\u00e8re, utilis\u00e9s chaque jour pour une vari\u00e9t\u00e9 de t\u00e2ches, mais les capteurs de gaz sont beaucoup moins courants. L’utilisation des capteurs pour "sentir" activement les odeurs dans l’environnement proche, plut\u00f4t que de simplement d\u00e9tecter passivement une odeur, est encore moins courante.<\/p>\n

Mendoza a d\u00e9clar\u00e9 que "le but du projet est de montrer que les capteurs \u00e0 faible co\u00fbt peuvent \u00eatre fiables pour d\u00e9tecter les odeurs et qu’ils peuvent \u00e9ventuellement \u00eatre utilis\u00e9s en milieu clinique". Il n’a utilis\u00e9 que quatre types de capteurs de gaz pour effectuer des tests approfondis et une formation sur mod\u00e8le.<\/p>\n

"Les tests ont \u00e9t\u00e9 effectu\u00e9s \u00e0 l’aide d’\u00e9chantillons de bi\u00e8re et de caf\u00e9 infus\u00e9", a-t-il d\u00e9clar\u00e9 lorsqu’on lui a pos\u00e9 des questions sur son processus de test. \u00abUn algorithme K-Nearest Neighbors (KNN) a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9 dans MATLAB pour cr\u00e9er un mod\u00e8le de classification qui a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9 pour pr\u00e9dire les ar\u00f4mes de la bi\u00e8re et du caf\u00e9, et a \u00e9t\u00e9 valid\u00e9 \u00e0 l’aide d’une validation crois\u00e9e de 10 fois (k-fold)\u2026 \u00e0 98 % la pr\u00e9cision de la classification a \u00e9t\u00e9 obtenue lors du processus de test.<\/p>\n

"Chaque \u00e9chantillon a \u00e9t\u00e9 pr\u00e9lev\u00e9, en moyenne, pendant 15 minutes \u00e0 une seconde d’intervalle, produisant plus de 900 lectures d’\u00e9chantillons par test et les donn\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 export\u00e9es dans des fichiers CSV. \u00c0 des fins de classification, une colonne suppl\u00e9mentaire a \u00e9t\u00e9 ajout\u00e9e manuellement pour \u00e9tiqueter l’\u00e9chantillon (c’est-\u00e0-dire caf\u00e9, bi\u00e8re, air). Les trois jeux de donn\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 import\u00e9s et combin\u00e9s dans MATLAB. Ces donn\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9es pour cr\u00e9er un mod\u00e8le de k plus proche voisin, k a \u00e9t\u00e9 s\u00e9lectionn\u00e9 pour \u00eatre 5, cela a \u00e9t\u00e9 d\u00e9termin\u00e9 par essais et erreurs. Une validation crois\u00e9e de 10 fois a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9e pour valider le mod\u00e8le, et une analyse en composantes principales (ACP) a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9e comme technique exploratoire pour v\u00e9rifier le mod\u00e8le et les r\u00e9sultats, similaire au travail montr\u00e9 dans les recherches ant\u00e9rieures.<\/p>\n

\"Cette<\/a><\/p>\n

luis rodriguez mendoza<\/a><\/p>\n

\u00ab Un ensemble de donn\u00e9es de test a \u00e9t\u00e9 collect\u00e9 en prenant 17 nouveaux \u00e9chantillons de lectures de deux minutes \u00e0 des intervalles d’une seconde pour \u00e9valuer le mod\u00e8le de classification. Chaque \u00e9chantillon \u00e9tait ind\u00e9pendant les uns des autres (seuls l’air, la bi\u00e8re ou le caf\u00e9 \u00e9taient mesur\u00e9s \u00e0 la fois) et ils \u00e9taient \u00e9tiquet\u00e9s manuellement en cons\u00e9quence, ce qui a donn\u00e9 plus de 2\u00a0500 mesures. Ces donn\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 import\u00e9es, combin\u00e9es et r\u00e9organis\u00e9es de mani\u00e8re al\u00e9atoire dans MATLAB. \u00c0 l’aide du mod\u00e8le de classification cr\u00e9\u00e9 \u00e0 partir de l’ensemble de donn\u00e9es de formation, les donn\u00e9es de test ont \u00e9t\u00e9 class\u00e9es et les r\u00e9sultats du mod\u00e8le de classification repr\u00e9sentent une pr\u00e9cision de 97,7\u00a0%.\u00a0\u00bb<\/p>\n

Les taux de pr\u00e9cision globaux \u00e9lev\u00e9s produits par les sujets de test individuels sont vraiment impressionnants. Mendoza a utilis\u00e9 un Raspberry Pi 3 pour les tests et a mentionn\u00e9 qu’il avait d\u00e9couvert l’appareil pour la premi\u00e8re fois fin 2020 dans l’un de ses cours universitaires. "J’ai rapidement r\u00e9alis\u00e9 \u00e0 quel point les cartes Raspberry Pi sont simples, efficaces et performantes", a-t-il d\u00e9clar\u00e9.<\/p>\n

via le MagPi<\/a><\/p>\n

Source d’enregistrement: www.reviewgeek.com<\/a><\/div><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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