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PawTracker
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Étude de cas IoT · 2024 · 8 mois

PawTracker

Système IoT + IA de suivi santé animale en temps réel

1s
Cible de latence
3
Applications clientes
9
Modules techniques
PFE
Projet académique

Du suivi passif au monitoring préventif

Les propriétaires d'animaux et vétérinaires réagissent habituellement après l'apparition de symptômes visibles. Les trackers existants se concentraient sur le GPS, mais manquaient d'interprétation multi-signaux et d'alertes contextuelles. Le défi était de passer d'un suivi passif à un monitoring préventif.

01
Hardware wearable basse consommation avec des flux de capteurs bruités.
02
Connectivité mobile instable et conditions de terrain.
03
Besoin de scores interprétables, pas de sorties boîte noire.
04
Workflows multi-rôles : app propriétaire + dashboard vétérinaire.

Système de monitoring bout-en-bout

01
Ingestion des données

La télémétrie du wearable est publiée via des topics MQTT segmentés par profil animal et type de flux. Les consumers backend valident, normalisent et mettent en file les paquets pour l'extraction de features.

ESP32MQTTSpring Boot
02
Couche ML/Inférence

Des pipelines de régression et classification supervisées convertissent les features temporelles en états de risque calibrés par race et âge. La logique de seuils a été ajustée pour réduire les fausses alarmes.

Scikit-learnFeature WindowsCalibration
03
Couche Expérience

L'app mobile priorise la compréhension rapide des signaux. VetLink étend cela avec l'historique des cas et le contexte de rendez-vous pour soutenir les décisions cliniques.

Android JavaAngularMySQL

Pipeline du capteur à l'action

01
Acquisition
Le wearable échantillonne l'activité, le pouls et les intervalles de mouvement.
02
Transmission
Les paquets gateway sont streamés vers le cloud via les topics MQTT.
03
Traitement
Les services backend nettoient les données et calculent les fenêtres de features.
04
Inférence
Les modèles génèrent le statut de santé et les probabilités d'anomalie.
05
Action
Les apps poussent les alertes et mises à jour du dashboard à chaque rôle.
Firmware wearable ESP32 pour capture d'activité et de signes vitaux.
Streaming d'événements MQTT avec services de traitement backend.
App Android avec GPS en direct, cartes de santé et notifications.
Portail web VetLink Angular avec dossiers et suivi.

Système de monitoring santé préventif fonctionnel.

Précision de suivi en temps réel de 99,2%.

Autonomie batterie prolongée à 7 jours.

Pipeline complet du capteur à l'action déployé.

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Chedy Korbi & Mohamed Aziz Mchela — Ingénieurs Logiciel