Analyse de température pour détecter anomalies ou phases d'éclosion.

c’est tout à fait possible, et même très pertinent comme cas d’usage pour le machine learning, en particulier avec YOLO (You Only Look Once). Voici une synthèse de faisabilité et recommandations pour ton projet de couveuse intelligente :

1. Objectif du système

  • Surveillance visuelle en temps réel des œufs ou poussins.
  • Analyse de température pour détecter anomalies ou phases d'éclosion.
  • Détection automatique des œufs fissurés, des poussins éclos, ou des comportements anormaux.

2. Outils recommandés

a. YOLOv8, v10 ou v11 (Ultralytics)

  • YOLOv8 (actuel et stable) est open source (licence GPL-3) et très performant pour des cas de détection en temps réel.
  • YOLOv10 et v11 sont en phase expérimentale ou encore non stables publiquement.
  • Pour débuter, YOLOv8 suffit amplement.
  • Tu peux entraîner ton propre modèle (avec images d'œufs/poussins) pour reconnaître :
    • Œufs entiers
    • Œufs fissurés
    • Poussins éclos
    • Poussins morts / anomalies visuelles

b. Caméras compatibles

  • Webcams USB classiques (Logitech, etc.)
  • Caméras CSI si tu utilises un Raspberry Pi ou NVIDIA Jetson
  • Format RTSP ou MJPEG si caméras réseau


c. Plateforme matérielle

  • Raspberry Pi 4/5 avec accélérateur Coral TPU pour du léger
  • NVIDIA Jetson Nano / Xavier pour plus de puissance GPU
  • Mini PC (x86) avec GPU intégré si plus de caméras et haute résolution

d. Capteurs de température

  • Capteur DHT22 ou DS18B20 pour la température/humidité.
  • Tu peux synchroniser les données capteurs + images.

3. Pipeline de traitement


  1. Capture vidéo par caméra à intervalles réguliers.
  2. Analyse par YOLOv8 :
    • Frame > traitement > détection
    • Compte et classification des objets
  3. Stockage / alerte :
    • Journalisation des événements (ex : éclosion, problème)
    • Envoi de notifications (SMS, e-mail, app mobile)
  4. Supervision via une interface Web (ex : Flask + React)


4. Open source / Logiciels utiles


  • Ultralytics YOLOv8 (Python)
  • OpenCV pour traitement d’image
  • MQTT ou HTTP API pour transmettre infos capteurs
  • InfluxDB + Grafana pour visualiser les données
  • FastAPI pour API REST


5. Recommandation

Commence avec un prototype sur une couveuse, en annotant quelques centaines d’images avec LabelImg ou Roboflow, puis entraîne YOLOv8 sur un GPU (local ou sur Google Colab), et déploie le modèle sur Jetson ou Raspberry avec caméra intégrée.