Grâce aux points d'accès d'un bâtiment, on souhaite qu'un usager puisse connaître où il se trouve dans ce bâtiment. Ce projet vise à résoudre ce problème, quelle que soit la dimension avec laquelle on voit le bâtiment.

Il est donc nécessaire d'avoir :

• le plan du bâtiment
• l'échelle du bâtiment (où réaliser les calculs)

Considérons qu'on a relevé leurs signaux à des positions données

• On essaye d'estimer les positions des points d'accès, avant de calculer la position de l'usager 😑

• On cherche les positions (de zones collectées) les plus proches 😄

• On utilise un modèle d'apprentissage artificielle (de régression) entrainé pour prédire la position de l'usager 🔥

On a suivantes:

• requirements.txt: fichier de librairies python à installer
• main.py: code d'exemple d'utlisation
• main.ipynb: notebook de test des algorithmes (sans le modèle d'IA) (à lire)
• detect_model.pkl: fichier contenant le modèle entrainé (l'IA)
• ml.ipynb: notebook d'entrainement et de test d'utilisation du modèle (à lire)
• datas: dossier des fichiers contenant les signaux collectés (de type csv)
• src: dossier contenant des fonctions utiles au calcul de la position
• images: dossier contenant les images utiles