Application Embarquée
Depuis le projet développé pour Orbisight et continué pour la startup SpreadTheLive, Weaverize a acquis de solide compétence dans l’embarqué (IOT) en particulier sur des plateformes comme la gamme Jetson de Nvidia et le Raspberry Pi. Weaverize à travers un consortium avec l’entreprise Corrosia est lauréat de l’appel à projet Ponts Connectés. Nous allons développé ensemble une solution de détection temps réelle et automatisée de la corrosion sur les ponts dans des prises aériennes par drone.
Technologies
Depuis 2017 et la création du projet Orbisight, Weaverize s’intéresse au développement d’application embarqué en particulier des applications en lien avec la vidéo. Ainsi nous avons développé le système commercialisé par Orbisight pour la promotion touristique respectant l’anonymat des personnes. Cette réalisation a été présentée au CES de Las Vegas de 2018. Ces travaux ont été poursuivi au sein de l’incubateur Alacrité France pour développer les technologies commercialisé par la startup SpreadTheLive.
Réalisations
Les applications embarqués suivantes sont quelques une de nos réalisations:
Service caméra intelligente 4K permettant la promotion touristique en respectant l’anonymat des personnes (floutage dynamique). Création de plugins Gstreamer pour du traitement temps réel sur Cuda du flux vidéo. Présenté au CES de Las Vegas en 2018.
Service de diffusion live d’événements sportif sur Youtube avec un pilotage des caméras par une application mobile connectée à une API. Création d’une infrastructure C++ pour le contrôle du live, l’habillage du flux et la diffusion. Création en particulier d’une implémentation du protocol WebRTC pour le visionnage temps réel du flux sur desktop ou téléphone.
Étude de faisabilité
Plateforme de cloud gaming en 5G sur Raspberry Pi 4 en utilisant la technologie Nvidia Shield. Étude réalisée dans le cadre du Défi 5G de la Métropole Européenne de Lille (MEL) et de Orange.
Étude de faisabilité
Pilotage et programmation de robot de tournage vidéo par une application web sur Android. Utilisation d’un Raspberry Pi Nano pour s’interfacer avec le robot.