Ce compteur de trafic solaire montre comment rendre un Raspberry Pi 5 plus sobre

Raspberry Pi / IA embarquée / bidouille · 2026-09-24 · LXM · Lecture : 4 min

Résumé IA

Un projet universitaire transforme un Raspberry Pi 5 en compteur de véhicules alimenté par panneau solaire et batterie. Une webcam et le modèle YOLOv8 Nano détectent voitures, camions, bus et motos, tandis qu’un suivi logiciel évite de compter plusieurs fois le même passage. Le montage est intéressant moins comme dispositif de surveillance que comme exercice d’optimisation énergétique et d’IA en périphérie. Sa grande limite reste la légitimité d’une caméra tournée vers l’espace public : compter n’autorise pas à tout collecter.

L’essentiel

• Ce qui change : un Raspberry Pi 5 de 4 Go, une caméra 720p, une batterie 12 V et un panneau de 100 W forment un compteur routier autonome.
• Pourquoi c’est intéressant : le projet combine vision par ordinateur, alimentation solaire et optimisation système sur du matériel accessible.
• La limite principale : les performances réelles, la fiabilité du comptage et les garanties de minimisation des données doivent être documentées avant tout déploiement.

Article

Une caméra, un Pi et un panneau solaire

Compter le trafic d’une rue est un besoin banal pour une ville, une étude de mobilité ou une recherche universitaire. Le faire avec une installation compacte, alimentée au solaire et bâtie autour d’un Raspberry Pi 5 l’est un peu moins. C’est le sujet du projet de fin d’études de Marios Christoforou, relayé ce 24 septembre par Hackaday.

Le cœur du montage est un Raspberry Pi 5 avec 4 Go de mémoire, sous Raspberry Pi OS. Il reçoit le flux d’une webcam 720p, analyse les images puis consigne les résultats dans le cloud. L’alimentation repose sur une batterie plomb-acide 12 V, rechargée par un panneau solaire de 100 W et un contrôleur de charge.

Sur le papier, c’est une architecture familière. Ce qui lui donne de l’intérêt est l’effort consacré à faire durer le système hors prise murale.

L’IA locale n’est qu’une moitié du projet

Pour reconnaître les véhicules, le montage utilise YOLOv8 Nano, une variante légère d’un modèle de détection d’objets. Le modèle renvoie des cadres autour des voitures, camions, bus et motos aperçus par la caméra. Un traitement complémentaire sert ensuite à suivre les objets afin d’éviter qu’un même véhicule soit compté plusieurs fois lorsqu’il traverse l’image.

Ce n’est pas de la magie et ce n’est pas infaillible. Une vue mal choisie, de la pluie, une nuit mal éclairée, un véhicule caché par un autre ou un trafic dense peuvent perturber la détection. Mais le choix d’un modèle compact est cohérent : ici, l’objectif n’est pas d’obtenir une analyse vidéo exhaustive, mais un comptage suffisamment utile sans embarquer une machine très énergivore.

Le projet rappelle aussi qu’une IA locale ne signifie pas automatiquement « faible consommation ». Capturer de la vidéo, l’analyser en continu et maintenir une connectivité réseau demandent de l’énergie. L’intelligence vient donc autant du réglage du système que du modèle utilisé.

Désactiver ce qui ne sert pas

Pour réduire la demande électrique, le projet désactive Bluetooth, le port PCIe, l’audio et la sortie HDMI du Raspberry Pi. Le processeur comme le GPU sont sous-cadencés. L’exécution sans interface graphique et l’exclusion de zones inutiles du cadre vidéo complètent l’approche.

C’est une bonne leçon de bidouille applicable bien au-delà de ce compteur. On pense souvent à améliorer le modèle, à acheter une meilleure carte ou à ajouter une batterie. Avant cela, il est souvent plus rentable de supprimer les fonctions qui ne servent à rien dans le scénario réel. Un Raspberry Pi déployé dans un boîtier n’a pas forcément besoin de Bluetooth, de son ou d’un écran.

L’autre bonne pratique consiste à mesurer. Sous-cadencer sans observer la consommation, la température et le taux de détection peut produire une machine plus sobre, mais moins utile. Un article LXM pourrait justement prendre ce projet comme point de départ : quels réglages réduisent vraiment la consommation d’un Pi 5, et lesquels ne font que déplacer le problème ?

Compter sans surveiller

Reste le sujet nécessaire des données. Un compteur de trafic peut être légitime ; une caméra installée sur l’espace public mérite néanmoins des garde-fous. Pour un usage responsable, il faut privilégier l’analyse locale, ne conserver que des statistiques agrégées, éviter les flux vidéo ou les images archivées, cadrer l’objectif de manière restrictive et vérifier les règles applicables au lieu de déploiement.

Le projet est passionnant comme prototype technique. La version réellement désirable serait celle qui compte des passages, mais ne fabrique pas une base de données sur les personnes qui les effectuent.

L’avis LXM

Le sujet mérite un essai prudent plutôt qu’une promesse toute faite. La valeur se jugera sur un cas d’usage réel, documenté et reproductible.

Liens utiles / CTA

• Consulter les sources sélectionnées dans Studio avant tout test ou déploiement.
• Vérifier la version, la compatibilité et les limites du projet au moment de publier.