Étudiante en Master Informatique et Électronique des Systèmes Embarqués

Réalisation d'un projet de fin d'études de master centré sur le traitement et les capteurs d'un drone pour l'agriculture de précision.

• Entraînement d'un modèle CNN de détection des maladies des plantes atteignant 91,07 % de précision.
• Optimisation et déploiement du modèle sur NVIDIA Jetson Nano via TensorFlow Lite (1,6 Mo, 22 ms).
• Développement d'un serveur API REST Flask et d'une communication temps réel via MQTT.
• Conception d'un dashboard web AgroSense de monitoring en temps réel.
• Réalisation d'une classification par capteurs environnementaux avec Random Forest atteignant 98,2 % de précision.

Développement d'un capteur de flux thermique dans le cadre d'un projet de fin d'études de licence.

• Développement d'un capteur basé sur un module Peltier TEC1-1254.
• Utilisation de la plateforme LEXOA pour l'acquisition et l'étalonnage.

Réalisation d'un projet de reconnaissance de formes géométriques simples.

• Implémentation d'un algorithme de classification K-Nearest Neighbors (KNN).
• Traitement et analyse d'images sous MATLAB.

Conception d'un convertisseur analogique-numérique 8 bits de type SAR.

• Réalisation d'un convertisseur basé sur l'architecture SAR avec circuit Sample and Hold en CMOS.
• Modélisation et simulation du circuit sous Cadence Virtuoso.