LiDAR + IoT + Safety
LiDAR IoT ADP
Prototype de détection automatique d'objets anormaux sur piste et zones de roulage à partir de flux LiDAR Ouster, pour alerter en quasi temps réel.
Problématique
Réduire le temps de détection d'un obstacle potentiellement dangereux sur une zone aéroportuaire, avec un flux exploitable par les équipes opérationnelles.
Architecture
Ingestion API/driver Ouster, synchronisation et nettoyage de trames LiDAR, pré-traitement par ROI et filtrage de bruit, détection d'objets nouveaux vs état de référence, puis émission d'alertes structurées (coordonnées, cluster, score).
FrontendAPIAuthSQL + NoSQLJobs
Stack technique
PythonOuster APIPoint CloudsReal-time ProcessingIoTAlerting
Highlights
- Intégration bas niveau du flux LiDAR Ouster
- Segmentation ROI pour focus zones critiques piste
- Détection objets statiques/nouveaux par comparaison background
- Alertes structurées intégrables supervision/API
Défis techniques
- Limiter les faux positifs sur environnement terrain dynamique
- Conserver une latence faible en quasi temps réel
- Qualifier la pertinence objet via taille, hauteur, densité, volume
Résultats
- Base fonctionnelle de détection FOD opérationnelle
- Réduction du temps de détection et meilleure réactivité
- Fondation technique pour industrialisation future
Pipeline détection
Ingestion, filtrage, ROI, détection d'anomalie et génération d'alerte.
Supervision alerting
Remontée des événements avec coordonnées, cluster et score de suspicion.