Mises à jour de la plateforme et du contrôleur Grablo, version par version.
L’écran web, l’écran local, les programmes d’installation, le menu de la zone de notification et les messages de l’appareil sont désormais disponibles en 17 langues. Si vous n’avez pas choisi de langue, la langue d’affichage du système d’exploitation est utilisée, et l’anglais pour les langues non prises en charge.
Correction d’un problème qui pouvait fermer le programme au moment où la connexion au cloud se rétablissait après une brève coupure d’Internet.
Si les modèles d’IA ne peuvent pas être téléchargés au premier démarrage faute de connexion Internet, l’écran indique désormais qu’une connexion Internet est nécessaire, au lieu d’afficher seulement « Arrêté ».
Correction de la réapparition du guide de configuration à partir de la première étape à la réouverture de l’écran, même avec des caméras en marche, si l’écran avait été actualisé ou fermé pendant le téléchargement des premiers modèles d’IA.
Correction de l’absence de certaines entrées dans l’Historique, ou du ralentissement de la recherche par fiche, lors de la sélection d’une fiche comportant de nombreuses entrées.
Correction d’un problème sous Linux qui signalait comme réussi un échec de l’enregistrement du service pendant l’installation ou la mise à jour, si bien que le programme pouvait ne plus redémarrer après une mise à jour. Les échecs sont désormais signalés comme des erreurs, et les mises à jour lancées depuis l’app sont annulées.
Envoyez des alertes et lancez des actions lorsqu’un son précis est capté par le micro d’une caméra ou par un micro branché sur le PC de l’appareil. Lors de l’ajout d’une alerte, vous pouvez choisir les caméras équipées d’un micro ainsi que le micro de ce PC.
Pour les caméras équipées d’un micro, écoutez le son avec le bouton haut-parleur de l’affichage en direct. Le son démarre coupé, et le bouton est masqué pour les caméras sans son.
Le programme d’installation inclut désormais 14 sons intégrés, dont des sirènes, des alarmes et des sonnettes. Lorsque vous ajoutez une action de lecture de média, la sirène d’alarme antivol est sélectionnée par défaut pour que vous puissiez l’utiliser tout de suite.
Après avoir envoyé une valeur à un appareil Zigbee, vous pouvez en envoyer une autre au bout d’un délai défini. Par exemple, allumer une sirène puis l’éteindre 30 secondes plus tard.
Les résultats de détection envoyés à Home Assistant incluent désormais le type de détection, le nom connu, la plaque d’immatriculation et la confiance. Les automatisations Home Assistant peuvent ainsi réagir différemment selon ce qui a été détecté.
L’écran Ajouter une action affiche désormais une icône adaptée pour la notification sur le téléphone, la lecture de média, la synthèse vocale, Telegram, les webhooks, Home Assistant et Zigbee.
Correction d’un problème qui empêchait d’appliquer une action de lecture de média ajoutée avec un fichier cloud depuis l’écran à distance, avec l’erreur « Impossible d’obtenir l’URL de téléchargement des fichiers cloud ».
Correction d’un problème sous Windows qui empêchait toutes les alertes de fonctionner lorsque le nombre d’alertes et d’actions dépassait un certain seuil.
Correction du redémarrage après l’enregistrement des paramètres, qui prenait de quelques dizaines de secondes à plusieurs minutes selon le périphérique de stockage.
Correction d’un problème qui faisait se reconnecter en boucle certaines caméras, selon leurs paramètres vidéo.
Correction du message « Impossible d’effectuer la recherche » qui apparaissait parfois lors de la sélection d’une fiche de personne.
Correction de la déconnexion qui survenait après avoir laissé l’écran web ou l’écran local ouvert longtemps.
Correction des caméras ou alertes nouvellement ajoutées qui s’affichaient en double pendant l’enregistrement des paramètres et le redémarrage de l’appareil.
Correction de requêtes anormales qui pouvaient arrêter le programme. Le programme conserve désormais un rapport de diagnostic lorsqu’une erreur se produit.
Au premier lancement de Grablo Spot depuis le menu du bureau Linux, vous accédez désormais directement à la configuration du compte local. L’onglet du navigateur de l’écran local affiche aussi l’icône Grablo.
Les écrans de connexion et de création de compte de l’écran local permettent désormais de choisir la langue d’affichage.
Correction d’un problème qui faisait qu’une caméra dont l’adresse ou les identifiants étaient incorrects interrompait la vidéo des autres caméras environ toutes les 90 secondes. Une caméra injoignable affiche désormais « Impossible de se connecter à la caméra » dans sa propre vue.
Si vous choisissez un dossier de stockage qui contient d’autres fichiers ou qui n’existe pas, un avertissement s’affiche immédiatement et le dossier n’est pas enregistré. Auparavant, la surveillance ne démarrait pas après l’enregistrement.
Correction d’un problème qui, lors de l’association à un compte Grablo d’un appareil d’abord configuré sur l’écran local, créait un lieu vide distinct, ce qui arrêtait la surveillance ou affichait une fenêtre de conflit de paramètres. La sélection de l’appareil enregistre désormais tel quel dans le compte le lieu configuré sur l’appareil.
L’écran local affiche désormais l’appareil sous le nom du PC sur lequel il est installé, et non plus sous un identifiant.
Correction de l’affichage des FPS qui recouvrait le bouton d’agrandissement dans l’affichage en direct et dans la vue agrandie. Spot n’affiche plus les FPS.
Les noms des boutons et les libellés destinés aux lecteurs d’écran de la visionneuse de photos et de vidéos agrandies suivent désormais la langue d’affichage. Dans les textes d’aide, le nom du produit est désormais toujours Grablo Spot.
Spot dispose désormais d’un programme d’installation dédié, Grablo Spot. Les programmes d’installation pour Windows, macOS et Linux, les images Raspberry Pi, le module complémentaire Home Assistant et l’image Docker sont tous fournis pour Spot et disponibles sur la page de téléchargement.
Les appareils équipés de Grablo Spot proposent désormais leur propre interface web, l’écran local. Ouvrez http://IP-appareil:8127 dans le navigateur d’un PC ou d’un téléphone connecté au même réseau, puis créez un compte local stocké sur l’appareil pour utiliser la plupart des fonctionnalités sans compte Grablo ni abonnement.
Les paramètres des caméras et des actions sont désormais stockés sur l’appareil. L’écran local et l’accès à distance utilisent les mêmes paramètres et les mêmes données : une modification faite sur l’un apparaît sur l’autre. Les paramètres des lieux web existants sont transférés sur l’appareil à l’ouverture du lieu sur le web. Si le fichier de paramètres est endommagé, il est automatiquement restauré à partir de la dernière sauvegarde valide.
Lorsque votre compte comporte un appareil doté du logiciel de l’appareil 2.0 ou ultérieur, Plusieurs lieux apparaît en haut du menu des lieux. Cette vue affiche sur un même écran les caméras de plusieurs lieux, et une caméra agrandie s’affiche en haute qualité.
Les paramètres migrés vers la 2.0 ne peuvent pas être lus par les versions antérieures. La version 1.x ne peut donc pas être installée sur un appareil qui exécute la 2.0.
L’onglet Alertes devient Actions. Lorsqu’une personne, un visage ou un véhicule est détecté, vous pouvez lancer Lire un média, Lire un texte à voix haute, Telegram, Webhook, Home Assistant et Zigbee en plus d’une notification sur le téléphone. Ajoutez une action de chaque type et elles s’exécutent toutes en même temps. Vous pouvez même retirer la notification sur le téléphone et ne garder que d’autres actions.
Choisissez Détection d’une personne correspondant à une description ou Détection d’un véhicule correspondant à une description, puis décrivez leur apparence, par exemple une personne en haut rouge ou un SUV blanc. Les personnes et véhicules que vous n’avez pas ajoutés peuvent alors servir de condition.
Lire un média propose désormais 13 sons par défaut, dont des sirènes, une sonnette, un aboiement et une alarme incendie. Les sons que vous supprimez ne reviennent pas.
Sur les fiches de personnes, de véhicules et de visages, la durée de chaque passage va désormais du moment où la caméra a repéré la cible pour la première fois à celui où elle l’a vue pour la dernière fois. Auparavant, il s’agissait du temps écoulé entre les quelques images utilisées pour l’analyse, ce qui la faisait paraître plus courte qu’en réalité. Cela s’applique aux données créées après la mise à jour.
Dans les lieux à fort passage de véhicules, l’arrêt de la surveillance ou le redémarrage après l’enregistrement des paramètres pouvait prendre plusieurs minutes. Ce problème est corrigé : l’arrêt se fait désormais en quelques secondes dans la plupart des cas.
Lorsque de nombreuses personnes et de nombreux véhicules étaient enregistrés, la maintenance des fiches pouvait bloquer longtemps les données et faire attendre plusieurs secondes les actions à l’écran. Cela arrive désormais beaucoup moins souvent.
Juste après l’enregistrement des paramètres, le bref instant de redémarrage de l’appareil pouvait être interprété comme un arrêt, et les modifications enregistrées étaient ignorées au lieu d’être appliquées. Ce problème est corrigé.
Lorsque vous passez d’un écran à l’autre entre les personnes, les visages et les véhicules, la recherche de chaque écran est conservée. Si une recherche échoue ou prend trop de temps, Réessayer et Effacer la recherche vous permettent de continuer tout de suite.
Lorsque le quota du serveur relais du mois était épuisé et qu’aucune connexion directe n’était possible, l’avis n’apparaissait qu’après plus de 30 secondes de tentatives. Il apparaît désormais en 10 secondes environ.
Dans les lieux avec une longue durée de conservation et beaucoup de données stockées, l’enregistrement et l’analyse pouvaient prendre du retard pendant la suppression des anciennes données. Le nettoyage procède désormais par petites étapes proportionnées aux nouvelles données, et libère d’abord les fichiers vidéo lorsque l’espace disque devient critique.
Dans un lieu où toutes les caméras n’enregistrent qu’en cas de détection, les vidéos ayant dépassé la durée de conservation n’étaient pas supprimées. Le nettoyage s’exécute désormais 30 secondes après le démarrage de la surveillance, puis toutes les heures, quel que soit le mode d’enregistrement. Une durée de conservation modifiée s’applique dès le redémarrage de la surveillance.
La suppression d’une plage pouvait laisser ses fichiers vidéo sur le disque, où ils continuaient d’occuper de l’espace. Ce problème est corrigé. Une plage impossible à supprimer parce qu’un autre programme utilise le fichier est conservée avec ses données, et un message vous indique que le fichier était en cours d’utilisation : il suffit de la supprimer à nouveau un peu plus tard.
Lorsque le téléchargement ou la suppression d’une plage est ouvert, la zone que vous faites glisser sur la barre de chronologie devient la plage. La vidéo se met en pause pendant la sélection, puis reprend si elle était en cours de lecture.
Le téléchargement d’une plage ou d’un clip enregistré n’attend plus que l’appareil ait fini de créer le fichier. Le fichier est écrit sur le disque au fur et à mesure de sa réception, et même une longue plage arrive en un seul fichier par caméra. Safari et l’application la reçoivent toujours en plusieurs fichiers, comme auparavant.
L’enregistrement des paramètres redémarre l’appareil avec les nouveaux paramètres, et fermer la fenêtre pendant ce redémarrage pouvait laisser l’appareil à l’arrêt. L’appareil gère désormais le redémarrage d’une seule traite, si bien qu’il aboutit même si la fenêtre est fermée.
Dans les lieux comportant beaucoup de données stockées, l’onglet Historique pouvait mettre longtemps à s’ouvrir, et passer à la chronologie après l’onglet Personnes pouvait laisser la vidéo vide pendant plusieurs dizaines de secondes. Ces deux problèmes sont corrigés.
Lorsqu’une recherche par description échoue, la raison s’affiche, par exemple un manque de mémoire sur l’appareil. Si la mémoire n’a manqué que brièvement, la recherche est retentée la fois suivante. Lors de l’ajout d’un visage, un message vous indique si aucun visage n’a été trouvé sur la photo.
Sur certains appareils Windows où l’accélération par carte graphique est activée, la détection pouvait s’arrêter juste après le démarrage de la surveillance. La carte graphique est désormais préparée une seule fois et reste utilisée jusqu’à la fin, ce qui rend ce problème beaucoup moins probable.
En haut de l’écran du téléphone, les personnes, les véhicules, la chronologie et les écrans des visages et véhicules connus se choisissent dans une seule liste.
Certaines fiches pouvaient disparaître sans prévenir lors de l’ajout de plusieurs fiches à la fois, et une fiche de visage ne comportant qu’un seul passage ne pouvait pas être ajoutée. Ces deux problèmes sont corrigés. Saisir pour un nouveau visage un nom qui existe déjà est désormais bloqué, au lieu de le fusionner discrètement avec cette personne. Les visages comme les véhicules s’ajoutent depuis leurs fiches.
Lorsque l’appareil était déconnecté, l’onglet Historique et la recherche pouvaient indiquer que personne n’était passé, qu’il n’y avait aucun enregistrement ou aucun résultat. Ils indiquent désormais qu’ils attendent la connexion. Le nouveau nom d’une caméra renommée apparaît désormais aussi sur les données passées.
L’élément Délai de détection des paramètres de performances a été supprimé, et la valeur est fixée à une seconde. Un lieu réglé sur trois ou cinq secondes passe à une seconde au prochain enregistrement de ses paramètres.
La saisie d’un dossier de stockage qui n’est pas un chemin complet, comme D:spot, est désormais signalée directement dans le champ de saisie.
Dessinez la zone à surveiller : seules les personnes et les véhicules qui s’y trouvent sont enregistrés, déclenchent des alertes et donnent lieu à des fiches. Les mouvements sans rapport, comme un passant de l’autre côté de la rue, sont ignorés, et les fiches et alertes indiquent le nom de la zone. Moins d’analyse est effectuée hors de la zone, ce qui allège aussi la charge de l’appareil.
Décidez pour chaque caméra si elle enregistre uniquement en cas de détection ou en continu toute la journée. Une caméra en enregistrement continu se lit sans interruption sur la chronologie, et les plages où apparaissent des personnes et des véhicules restent faciles à retrouver, comme auparavant. Les enregistrements qui dépassent la durée de conservation sont supprimés automatiquement.
Jusqu’à présent, mettre à jour un appareil Windows ou Mac sans écran obligeait quelqu’un à cliquer sur les étapes du programme d’installation sur l’appareil. Désormais, une pression sur le bouton de mise à jour à l’écran suffit : l’appareil s’installe seul puis se reconnecte. Si la nouvelle version ne démarre pas correctement, il revient de lui-même à la version précédente.
Lorsque vous créez votre premier lieu, quatre étapes s’affichent une par une : connecter un appareil, choisir ce qu’il faut reconnaître, ajouter des caméras et démarrer. Le guide passe à l’étape suivante dès que l’appareil se connecte, et se ferme dès que la surveillance démarre correctement.
Les enregistrements incluent désormais les cinq secondes qui précèdent une détection : le moment où une personne entre dans l’image n’est plus coupé, et une personne qui ne reste que brièvement est quand même enregistrée. Les enregistrements en cours d’écriture peuvent être ouverts immédiatement.
La recherche utilise désormais exactement l’image que vous avez choisie et se montre un peu plus stricte : les voitures d’une autre couleur ou d’un autre type se mêlent beaucoup moins aux résultats. Vous pouvez sélectionner et ajouter plusieurs fiches de véhicules à la fois.
Pendant la lecture des enregistrements, les cadres qui clignotaient tous ensemble toutes les une à trois secondes, et ceux datant de quelques minutes plus tôt qui apparaissaient après la reconnexion d’une caméra, ont été corrigés.
Après une pression sur Arrêter, la surveillance pouvait mettre longtemps à s’arrêter réellement. Ce problème est corrigé.
Un nouveau lieu démarre désormais avec une précision de détection réglée sur Équilibré et une taille minimale des personnes de 20 % de l’image pour les fiches de personnes. Un lieu dans lequel vous avez déjà défini ces valeurs les conserve.
Lorsqu’aucun appareil n’est enregistré, l’ouverture de la fenêtre des appareils mène désormais directement à l’écran d’ajout au lieu d’une liste vide.
Pendant la modification d’une zone, la forme d’avant la modification restait à l’écran et se superposait à la nouvelle. Ce problème est corrigé.
Dans Chrome sur Android, le bas des fenêtres qui s’ouvrent en plein écran était masqué sur la hauteur de la barre d’adresse. Ce problème est corrigé.
Le passage d’une petite vue au plein écran restait flou pendant plusieurs secondes. L’image passe désormais en pleine définition en moins d’une seconde.
Avec plusieurs caméras sur un même écran, l’image pouvait se dégrader ou varier en qualité. Chaque taille de vue est désormais envoyée avec une qualité fixe et stable.
Après avoir laissé l’écran dans un autre onglet pendant plusieurs heures, la vidéo pouvait rester figée un moment avant de revenir. Ce problème est corrigé.
Les caméras situées plus bas dans la page se reconnectaient toutes les 30 secondes, ce qui interrompait aussi brièvement les autres caméras. Ce problème est corrigé.
Une voiture stationnée au bord de l’image recevait une nouvelle fiche chaque fois qu’elle était brièvement masquée. Seule une voiture qui quitte réellement l’image est désormais considérée comme partie.
L’enregistrement des paramètres pendant une brève déconnexion laissait l’appareil fonctionner avec les anciens paramètres. Il redémarre désormais avec les paramètres enregistrés dès qu’il se reconnecte. Un appareil que vous avez mis en pause reste en pause.
L’élément Appareil des paramètres affiche désormais, à côté du modèle, la version du logiciel de l’appareil et indique si vous êtes connecté directement ou via le serveur relais.
La suppression des anciennes données lorsque le disque est plein est plus rapide. Les fichiers qui pouvaient rester après le déplacement du dossier d’un lieu et les dossiers qui ne pouvaient pas être copiés pendant la mise en pause de la surveillance ont aussi été corrigés.
En plus des personnes et des visages, les véhicules sont désormais reconnus. La plaque de chaque véhicule qui entre dans le champ est lue, une fiche est créée pour chaque plaque, et tous les passages de ce véhicule sont regroupés au même endroit. Il suffit de vous souvenir d’une partie de la plaque pour lancer une recherche. Un véhicule dont la plaque n’a pas pu être lue reçoit quand même une fiche pour ce passage, et vous pouvez saisir la plaque vous-même plus tard.
Ajoutez la plaque d’un véhicule qui vient souvent, ou d’un véhicule que vous recherchez, et vous êtes alerté lorsqu’il apparaît. Ajoutez-les un par un ou plusieurs à la fois, et gérez les véhicules connus dans un tableau où vous pouvez les modifier, les supprimer et les rechercher. Une plaque mal lue d’environ un caractère est toujours considérée comme le même véhicule.
Chaque type peut être activé ou désactivé séparément. Désactiver un type que vous n’utilisez pas allège d’autant la charge de l’appareil et arrête aussi ses alertes. La précision de détection et le seuil se règlent désormais par type, dans la page de paramètres propre à chacun, et les visages et véhicules connus se gèrent ensemble dans Connus.
L’onglet Historique n’est plus une liste de scènes mais une chronologie. Chaque caméra affiche sous forme de barres les plages enregistrées au cours de la journée, et une pression sur un instant lance la lecture simultanée de plusieurs caméras à partir de ce moment. Vous pouvez télécharger ou supprimer uniquement la plage que vous regardez, et les caméras sont réparties sur plusieurs pages lorsqu’elles sont nombreuses.
Ouvrez une fiche de personne pour voir, dans l’ordre, quand et devant quelle caméra elle est restée. Touchez un passage pour afficher un par un les enregistrements de cette plage ; si une autre personne s’y est mêlée, vous pouvez la retirer sur place.
La relecture d’un enregistrement affiche désormais des cadres autour des personnes et des véhicules. Vous voyez dans la vidéo de qui il s’agit, et une pression sur un cadre recherche les autres données de cette personne ou de ce véhicule.
Une autre personne portant un haut de couleur similaire n’envahit plus les résultats. Le seuil de recherche suit désormais le seuil d’identification : resserrer ce dernier resserre aussi la recherche.
Une barre des périodes a été ajoutée à côté des listes de fiches de personnes et de véhicules. L’épaisseur de la barre montre les moments où les fiches se concentrent, et une pression sur un point mène directement à cette période. Vous pouvez aussi inverser l’ordre pour commencer par les plus anciennes.
Les valeurs par défaut d’un nouveau lieu ont été ajustées à partir de mesures réalisées sur des sites réels. La taille minimale des personnes pour une fiche de personne est de 25 % de l’image, l’analyse s’exécute dix fois par seconde, et la reconnaissance des personnes privilégie désormais par défaut la vitesse, ce qui laisse de la marge sur un appareil aux performances ordinaires. Un lieu dans lequel vous avez déjà défini ces valeurs les conserve.
Jusqu’à présent, l’appareil dessinait les cadres dans la vidéo avant de l’envoyer. Désormais, seules les positions sont envoyées et l’écran dessine les cadres : la charge de l’appareil est allégée, chaque cadre se place exactement sur l’image analysée, et les cadres restent continus entre deux analyses.
En petit, vous recevez une petite image ; en grand, une grande. Une caméra qui n’est pas visible à l’écran n’est pas reçue du tout et reprend lorsqu’elle redevient visible : la consommation de données baisse donc nettement lorsque plusieurs caméras partagent un même écran. La vidéo qui restait figée plus de vingt secondes au retour d’un autre onglet a aussi été corrigée.
Avec plusieurs lieux sur un même appareil, les enregistrements et les données s’accumulaient mélangés dans un seul dossier, et le nettoyage lié à la durée de conservation d’un lieu pouvait supprimer les données d’un autre. Chaque lieu dispose désormais de son propre dossier. Les données conservées auparavant sont déplacées dans le dossier de leur lieu au premier démarrage, et ce dossier peut être déplacé tel quel vers un autre disque pour continuer à l’utiliser. Si vous désignez par erreur le dossier d’un autre lieu, cela vous est signalé immédiatement.
Sur les sites où des personnes ou des véhicules ne passent que rarement, aucune fiche n’était créée pour quelqu’un qui venait de passer. Ce problème est corrigé.
Lorsque plusieurs personnes passent les unes près des autres, il arrive désormais beaucoup moins souvent qu’un voisin se retrouve dans la fiche d’une autre personne, ou que la même personne soit comptée deux fois. Le problème qui transmettait une plaque ou un numéro à la personne ou au véhicule suivant après une coupure de connexion a aussi été corrigé.
Si une nouvelle version sort alors que l’écran est ouvert depuis longtemps, il passe de lui-même au dernier écran. L’écran que vous regardez n’est pas touché et le changement n’a lieu que pendant que vous faites autre chose : rien de ce que vous êtes en train de faire n’est interrompu, et vous n’avez pas besoin d’actualiser vous-même.
Le bouton Retour d’Android ferme la fenêtre ouverte. Les écrans qui s’ouvrent en plein écran utilisent désormais tous la flèche de retour en haut à gauche.
Le manuel, qui tenait auparavant sur une seule longue page, est désormais organisé en trois niveaux : couverture, chapitre et section. Accédez directement à une section depuis la table des matières à gauche, et effectuez des recherches dans le manuel.
Jusqu’à présent, l’ouverture de l’onglet Personnes relisait les vidéos pour créer les photos des fiches, si bien que le premier affichage prenait quelques secondes. Les photos sont désormais préparées dès que la caméra voit quelqu’un : les fiches sont là dès l’ouverture de l’onglet.
Un simple passant ne devient plus la photo de couverture de la fiche d’une autre personne. Deux personnes présentes à l’écran au même moment ne sont plus regroupées dans une même fiche, et une fiche devenue trop large parce qu’elle mélange plusieurs personnes est de nouveau scindée.
Sur les caméras qui ne fournissent qu’environ trois images par seconde, une même personne recevait sans cesse un nouveau numéro, ce qui faussait le regroupement. Ce problème est corrigé : une personne est désormais suivie comme une seule, même lorsque les images arrivent lentement.
Lorsque deux personnes se croisaient, ou que l’une passait derrière l’autre, elles pouvaient être interverties à ce moment-là. Cela arrive désormais beaucoup moins souvent, et une personne masquée qui réapparaît est toujours considérée comme la même personne.
La recherche ralentissait à mesure que les données conservées augmentaient. L’utilisation du stockage a également été revue : un appareil utilisé depuis longtemps effectue ses recherches à une vitesse proche de celle de ses débuts.
L’affichage et la suppression des visages connus ne dépendent plus de l’état de la caméra. L’ajout d’un visage à partir d’une entrée est mis en file d’attente et son résultat vous est communiqué : vous pouvez vérifier le résultat même lorsque vous en ajoutez plusieurs à la fois.
Lorsqu’une logique affiche une erreur, vous pouvez désormais marquer cette erreur comme vue. L’état d’erreur lui-même n’est pas modifié, seul l’indicateur est effacé : il est ainsi plus facile de distinguer une nouvelle erreur de celle que vous connaissez déjà.
Une boucle PID dont le résultat n’était pas un nombre ne transmet plus cette valeur à la sortie. Les adresses Modbus situées hors de la plage de lecture ou d’écriture configurée ne réutilisent plus discrètement la valeur précédente et n’écrivent plus au mauvais endroit. Une logique qui ne terminait jamais son cycle, si bien qu’une pression sur Arrêter ne l’arrêtait pas, a aussi été corrigée.
L’ouverture de la vue du journal après un premier arrêt pouvait faire planter le programme. Ce problème est corrigé, de même que l’absence de création de fiches de personnes après un arrêt puis un redémarrage.
Les notes de développement qui ne vous étaient d’aucune utilité ont été retirées du fichier journal, ce qui permet de trouver plus facilement l’essentiel en cas de problème.
Si vous installez avec Docker ou utilisez le module complémentaire Home Assistant : la version de Linux sur laquelle l’image était construite avait atteint sa fin de vie et ne recevait plus de mises à jour de sécurité. Les images reposent désormais sur la version actuelle et sont de nouveau couvertes. L’installation et les paramètres ne changent pas ; récupérez l’image comme d’habitude.
Un nouveau produit qui fait une seule chose : retrouver des personnes dans les vidéos que vos caméras ont déjà enregistrées. Aucune règle à créer, aucun périphérique à câbler. Ajoutez une caméra et elle commence à tenir un journal, que vous pouvez ensuite interroger des quatre façons décrites ci-dessous.
Les personnes et les visages du journal sont automatiquement regroupés par identité. Jusqu’à présent, pour retrouver quelqu’un, il fallait d’abord le chercher ; ouvrez l’onglet Personnes et toutes les personnes passées pendant la période sont déjà regroupées. Vous pouvez choisir de regrouper par visage ou par apparence : les prises de vue où le visage n’est pas visible sont ainsi regroupées d’après les vêtements et la silhouette. Donnez un nom à une fiche de personne pour pouvoir ensuite rechercher par ce nom.
Les groupes incertains ne sont jamais fusionnés automatiquement. Plusieurs photos sont présentées côte à côte pour que vous confirmiez s’il s’agit de la même personne. Seul ce que vous confirmez est fusionné, et une paire que vous refusez n’est plus proposée. Une fusion est irréversible : vérifiez les photos avant de décider.
Décrivez la scène que vous recherchez et les données les plus proches sont retrouvées. Saisissez par exemple « personne en manteau rouge » et les entrées correspondantes sont rassemblées pour vous. Cela fonctionne pour les personnes qui n’ont jamais été ajoutées avec un nom.
Recherchez selon la couleur du haut et du bas, la tranche d’âge, les lunettes, les motifs du haut, les jupes et les bottes, les objets portés comme les sacs, et la direction vers laquelle la personne est tournée. La recherche par couleur peut inclure les teintes voisines, pour ne manquer personne lorsque l’éclairage modifie l’aspect des couleurs.
Pendant que vous consultez une entrée, touchez une personne à l’écran pour retrouver ses autres données. La recherche par visage ne nécessite aucun nom ajouté, et la recherche par apparence tient compte des vêtements, de la silhouette et des objets portés : elle fonctionne même sous des angles où le visage n’est pas visible.
Réglez la durée du clip sur « Pendant la détection » au lieu d’une durée fixe : l’enregistrement se poursuit tant que la condition est remplie, puis s’arrête lorsque la situation prend fin. Utilisez ce mode lorsqu’il est impossible de savoir combien de temps un événement va durer. Une caméra ne peut avoir qu’un seul enregistrement de ce type à la fois.
La recherche sur trente jours de données prend désormais environ une demi-seconde, contre quatre auparavant. Même lorsqu’un très grand nombre de données s’est accumulé, les recherches qui prenaient plus de trente secondes aboutissent en trois secondes environ. La liste des visages connus s’ouvre aussi instantanément.
L’analyse se met désormais en pause tant qu’aucun mouvement n’est détecté dans l’image, ce qui allège la charge de l’appareil. Vous pouvez aussi définir le nombre d’analyses par seconde, d’une à dix, selon l’appareil et la scène.
La suppression d’une entrée efface aussi les données utilisées pour la rechercher : l’espace de stockage est réellement récupéré. Il en va de même lorsque des données sont supprimées automatiquement à l’expiration de leur durée de conservation.
Plusieurs problèmes ont été corrigés en même temps : l’analyse qui ne démarrait pas sur une caméra connectée tardivement, l’écran qui semblait se figer brièvement pendant l’écriture de nombreuses données, et le regroupement des personnes qui s’arrêtait en cours de route.
L’image de la caméra est désormais conservée dans une courte mémoire tampon circulaire : lorsqu’une condition se déclenche, la période avant et après ce moment est enregistrée dans une seule vidéo. Ce qu’une simple image fixe ne pouvait jamais montrer, à savoir ce qui a mené à l’événement, est désormais visible dès les secondes qui le précèdent. La durée des segments avant et après l’événement peut être définie séparément pour chaque entrée.
De nouvelles actions permettent de démarrer et d’arrêter l’enregistrement quand vous le souhaitez, indépendamment de toute condition. C’est utile lorsqu’une session de travail entière doit être conservée, et en cas de coupure de courant en cours d’enregistrement, tout ce qui a été écrit jusque-là reste lisible.
Un badge de lecture apparaît désormais sur la miniature dans la liste du journal, et une pression dessus lit la vidéo sur place. Les photos et les vidéos se parcourent vers la gauche et la droite dans la même visionneuse : inutile de fermer la fenêtre et de rechercher à nouveau l’entrée, et une vidéo déjà reçue s’ouvre instantanément la fois suivante. La barre de lecture marque le moment où l’événement s’est produit, pour que vous sachiez exactement où regarder.
Une action de journalisation peut désormais choisir précisément les caméras et les valeurs à enregistrer. Par exemple, si une personne est vue par la caméra 1, la vidéo des caméras 2 et 3 peut aussi être conservée : des caméras qui ne participent pas à la décision peuvent donc tout de même être enregistrées. Chaque entrée peut avoir ses propres cibles et durées de clip, et les configurations existantes sont reprises telles quelles.
Vous pouvez désormais choisir comment est déterminée l’entrée d’un objet dans une zone : le point où une personne ou un véhicule touche le sol, le centre de l’objet ou le pourcentage de chevauchement avec la zone. Auparavant, seul le point central était utilisé, si bien qu’avec une caméra inclinée la décision s’écartait de l’endroit où le sujet se trouvait réellement. Le point de contact avec le sol garde la précision même pour les sujets éloignés. Les projets existants se comportent exactement comme avant.
Le contrôleur mémorise désormais les scènes du journal ajoutées comme échantillons d’entraînement. Ouvrez le projet sur un autre PC ou un autre navigateur : celles déjà ajoutées restent marquées, la même scène n’est jamais ajoutée deux fois, et la progression est partagée lorsque plusieurs personnes effectuent la revue ensemble. Supprimez un échantillon sur l’écran d’entraînement et la scène peut de nouveau être ajoutée.
À mesure que les photos et les vidéos s’accumulent et que l’espace libre diminue, les fichiers les plus anciens sont supprimés automatiquement. Les entrées du journal sont conservées et seuls les fichiers sont supprimés : la trace de ce qui s’est passé, et à quel moment, reste intacte. Il n’y a rien à configurer, et les fichiers enregistrés dans un chemin que vous avez indiqué vous-même ne sont jamais touchés.
Les valeurs difficiles à évaluer, comme la qualité et la taille de la mémoire tampon, sont désormais choisies automatiquement en fonction de la caméra et de l’appareil. Il vous suffit de définir l’emplacement d’enregistrement et la durée des segments avant et après l’événement. Sur les appareils disposant de mémoire suffisante, jusqu’à cinq minutes d’images avant l’événement peuvent être conservées.
Lorsque le navigateur était ouvert depuis longtemps, ou au retour d’un autre onglet, l’image de la caméra pouvait rester bloquée sur la connexion et n’apparaître qu’après une actualisation. Les caméras dont la première image tarde à arriver pouvaient aussi ne jamais s’afficher, et un flux déjà en lecture pouvait revenir à l’état de connexion. Tous ces problèmes sont corrigés.
Sur les PC sans matériel d’accélération graphique et dans les environnements virtuels (Windows), une caméra réseau pouvait ne recevoir aucune image et se reconnecter en boucle. Les méthodes d’accélération disponibles sont désormais vérifiées avant utilisation, et si aucune n’est utilisable, la caméra bascule automatiquement sur une autre méthode.
Une vidéo enregistrée en continu pouvait s’afficher en noir sur toute sa durée. Cela concernait les caméras dont les images sont réencodées avant l’enregistrement, comme les webcams USB.
Lorsque des événements se suivaient de près, les vidéos n’étaient pas enregistrées par événement : elles se coupaient mutuellement, et la plus récente ne se lisait qu’à l’événement suivant. Chaque événement produit désormais sa propre vidéo, avec l’intégralité des segments avant et après l’événement.
La suppression d’une entrée du journal laissait ses fichiers vidéo sur le disque. Un problème lié, qui ne supprimait qu’une partie des photos lorsqu’une entrée comportait plusieurs conditions, a aussi été corrigé.
L’analyse pouvait se bloquer lorsqu’une zone était dessinée avec un très grand nombre de sommets.
La lecture d’une vidéo passait automatiquement en plein écran, ce qui masquait le repère de l’événement sur la barre de lecture.
Sur les régions polygonales inclinées, le libellé flottait dans le vide, loin de la région à laquelle il appartenait. Il est désormais rattaché au sommet le plus haut de la forme , ce qui indique immédiatement quelle région il désigne. Les régions rectangulaires ne changent pas.
Les régions dessinées sous forme de polygones n’avaient aucun libellé. Avec plusieurs régions, il était impossible de les distinguer à l’écran ; leurs noms s’affichent désormais correctement.
Lorsqu’une région touchait le bord supérieur ou droit de l’image, son libellé débordait et était coupé ou entièrement masqué. Les libellés restent désormais toujours à l’intérieur de l’image.
Les régions étaient dessinées dans des couleurs différentes selon leur forme, ce qui les rendait faciles à confondre avec les résultats de détection. Elles utilisent désormais une couleur unique quelle que soit leur forme : les objets détectés et les régions que vous avez configurées se distinguent d’un coup d’œil.
Les régions d’analyse ne pouvaient auparavant être que des rectangles. Vous pouvez désormais les dessiner sous forme de polygones de n’importe quelle forme. Pour les convoyeurs inclinés, les allées et autres scènes où un rectangle englobait inévitablement des zones indésirables, vous pouvez désormais délimiter exactement la zone qui vous intéresse. Cela fonctionne de la même façon pour toutes les analyses par IA.
Pendant la revue des scènes enregistrées, si vous repérez une erreur de jugement de l’IA, vous pouvez l’ajouter sur place comme échantillon d’entraînement. En rassemblant ce qui a été manqué et ce qui a été détecté à tort, puis en relançant l’entraînement, vous améliorez progressivement la précision. Disponible pour la classification d’images, la détection d’anomalies et l’ajout de visages.
L’écran d’entraînement signale désormais les échantillons nouvellement ajoutés qui ne sont pas encore pris en compte dans l’entraînement. Vous voyez d’un coup d’œil ce qui a été ajouté et si un nouvel entraînement est nécessaire.
Les écrans d’entraînement et d’ajout de la détection d’anomalies affichent désormais le score actuel avec le seuil de décision. Vous voyez dans quelle mesure la scène actuelle s’écarte de la normale pendant que vous réglez la sensibilité.
Une action de journalisation des données peut désormais choisir précisément les variables à enregistrer. Il n’est plus nécessaire d’avoir un stockage distinct pour chaque type d’entrée : tout peut être conservé ensemble, ce qui simplifie nettement la configuration. Les configurations existantes continuent de fonctionner sans changement.
La détection d’anomalies utilise désormais plusieurs cœurs de traitement en parallèle. Le temps nécessaire pour évaluer une image est fortement réduit, et la vidéo reste fluide même pendant l’analyse.
Lors de la mise en évidence des zones jugées anormales, les alentours sont désormais pris en compte afin de filtrer les points isolés. Seules les véritables zones de défaut sont affichées, ce qui rend l’affichage beaucoup plus lisible.
Les résultats de la reconnaissance de texte variaient légèrement d’une image à l’autre. Plusieurs images sont désormais prises en compte ensemble et seul le résultat le plus fiable est transmis : les valeurs restent stables malgré les tremblements ou les variations d’éclairage.
Lors d’une analyse ponctuelle sur déclenchement, le résultat de ce moment pouvait ne pas parvenir à la variable, ou une ancienne valeur pouvait subsister. Ce problème est corrigé. Lorsque plusieurs actions partagent la même analyse, chaque résultat est désormais enregistré correctement, et l’exécution en parallèle d’une analyse continue n’interfère plus dans un sens ni dans l’autre.
La reconnaissance faciale ignorait la région d’analyse indiquée et parcourait toute l’image. Elle ne recherche désormais que dans la région définie.
À l’arrêt, l’aperçu se comportait différemment des valeurs configurées sur l’analyseur. L’aperçu utilise désormais les mêmes paramètres que l’analyse réelle : ce que vous vérifiez dans l’aperçu se retrouve à l’exécution.
Plusieurs problèmes liés aux entrées ont été corrigés en même temps : des entrées tout juste écrites qui disparaissaient sans prévenir, des entrées passées impossibles à consulter à l’arrêt, et des connexions qui échouaient après l’accumulation de nombreuses entrées. Le gel de l’aperçu de la détection d’anomalies et la mise en évidence des défauts calculée sur une autre base que la décision réelle ont aussi été corrigés.
Ajoutez quelques exemples d’images issues de la caméra, et l’appareil entraîne son propre classificateur d’images directement sur place, sans serveur distinct ni entraînement en ligne. Il apprend directement sur l’appareil et distingue de lui-même les catégories que vous avez choisies.
Entraînez-la sur des images de l’état normal et elle repère automatiquement tout ce qui est inhabituel ou défectueux. Elle convient bien à des tâches comme l’inspection visuelle de produits, où il faut détecter « tout ce qui diffère de la normale ».
Ajoutez et gérez directement sur l’appareil les plaques des véhicules à autoriser. Vous pouvez ajouter, retirer et lister des plaques avec des alias, et vérifier instantanément si une plaque reconnue est connue, ce qui est pratique pour les parkings et le contrôle d’accès.
Ajoutez des visages sur le moment en regardant l’image de la caméra, sans arrêter le programme. Vous pouvez gérer les photos d’ajout et prévisualiser le résultat de la reconnaissance avant d’ajouter un visage.
Vous pouvez désormais utiliser le son d’une caméra IP ou d’un flux réseau comme entrée pour l’analyse audio, la reconnaissance vocale et l’analyse des sons par IA. Indiquez l’adresse du flux et, si nécessaire, un nom d’utilisateur et un mot de passe (identifiants).
Envoyez un signal au moment voulu : l’IA effectue l’analyse une seule fois, puis enregistre le résultat. Inutile de laisser l’analyse tourner en continu, elle ne s’exécute qu’une fois, lorsque c’est nécessaire, pour plus d’efficacité.
Vous pouvez désormais voir en direct à l’écran la confiance de reconnaissance de l’IA (%).
Vous pouvez désormais définir votre propre nom d’affichage pour les éléments exposés à Home Assistant.
Si une connexion audio réseau est interrompue, elle se rétablit automatiquement afin que l’entrée sonore continue sans interruption.
Les périphériques de communication et multimédias se rétablissent désormais seuls après une erreur passagère. Plusieurs problèmes de stabilité liés à l’audio réseau et à l’analyse ponctuelle ont également été corrigés.
Les actions de discussion avec l’IA, d’e-mail et de notification Telegram peuvent désormais joindre plusieurs fichiers à la fois. Auparavant, un seul fichier pouvait être envoyé ; vous pouvez maintenant envoyer ensemble plusieurs photos, documents et autres fichiers. Cela fonctionne avec des fichiers fixes comme avec des chemins ou des variables qui changent selon la situation.
Lors de la connexion de plusieurs caméras réseau (ONVIF), celles-ci se connectent désormais en même temps au lieu d’attendre chacune leur tour : les installations à plusieurs caméras sont prêtes beaucoup plus vite. Le contrôleur mémorise aussi l’adresse de chaque caméra et s’y connecte directement la fois suivante, ce qui accélère la première connexion après un redémarrage. Les caméras qui ne répondent pas sont ignorées plus rapidement et ne retardent plus les autres.
Correction d’un problème qui pouvait parfois bloquer la recherche de caméras sous Windows, et d’un cas rare où une caméra pouvait apparaître comme « introuvable » pendant la connexion simultanée de plusieurs caméras. La stabilité générale de la connexion a également été renforcée.
Nous avons revu la recherche et la connexion des caméras IP ONVIF pour mieux respecter la norme. Certaines caméras détectées qui refusaient de se connecter (comme certains modèles Dahua) se connectent désormais de façon fiable, et les appareils qui ne sont pas des caméras, comme les NAS, sont exclus des résultats de recherche.
Correction d’un problème qui pouvait faire enregistrer deux fois la même entrée par l’action d’enregistrement en base de données. La stabilité du traitement des valeurs vides et des résultats sur plusieurs lignes a également été améliorée.
La minuterie de temporisation (PEND) propose désormais une option « maintien » qui garde la sortie active tant que la condition définie reste vraie, pour adapter plus précisément le comportement de la minuterie. La minuterie d’origine a aussi été revue pour fonctionner exactement comme prévu.
Vous pouvez désormais sélectionner et supprimer plusieurs journaux enregistrés à la fois, et les photos ou fichiers capturés qui leur sont associés sont supprimés en même temps. La limite de conservation s’applique désormais aussi aux entrées enregistrées manuellement, et l’espace de stockage est récupéré automatiquement à mesure que les journaux sont supprimés.
La liste d’ajout de la reconnaissance faciale affiche désormais le nombre d’échantillons ajoutés pour chaque personne. Les caractères non valides qui pouvaient corrompre la liste ne sont plus acceptés dans les noms.
Correction d’un problème qui pouvait, dans certaines situations, bloquer la vidéo en direct de la caméra pendant la connexion. L’application détecte désormais cet état et se rétablit d’elle-même.
Meilleure détection des enregistrements de captures qui pouvaient échouer sans avertissement lorsque le stockage était plein, et correction des captures enregistrées dans des sous-dossiers ainsi que du calcul de la taille des fichiers.
Correction d’une erreur rare pendant le traitement de la reconnaissance vidéo, pour un fonctionnement plus stable.
Correction d’un problème qui faisait traîner les cadres de détection sur la vidéo et laissait une image rémanente entre deux détections. Les cadres s’affichent désormais proprement, à une position plus précise.
Au démarrage d’un projet, seuls les fichiers nécessaires aux fonctionnalités que vous utilisez réellement sont téléchargés. Les fichiers des fonctionnalités inutilisées sont ignorés : les projets démarrent plus vite et plus légèrement.
Correction d’un problème qui pouvait empêcher les fonctions d’annonce vocale et de reconnaissance vocale de charger leurs modèles vocaux.
Correction de problèmes qui pouvaient empêcher la réception des messages MQTT ainsi que la connexion ou l’exécution de certaines configurations de périphériques Zigbee et Modbus.
Vous pouvez désormais sélectionner une zone précise de l’image de la caméra à agrandir avant la reconnaissance. Les objets lointains ou petits sont détectés plus précisément, car cette zone est d’abord agrandie. Cela s’applique à toute la reconnaissance visuelle : objets, visages, posture, mains, couleur, codes QR, texte, plaques d’immatriculation et détection d’incendie. Si aucune zone n’est sélectionnée, l’image entière est utilisée, comme auparavant.
Le moteur de détection d’objets a été remplacé par un nouveau moteur plus précis. Vous pouvez choisir parmi trois niveaux, Rapide, Équilibré et Précis, selon votre environnement.
Une seule commande peut désormais détecter et filtrer plusieurs types d’objets à la fois, par exemple des personnes et des voitures. Les commandes de détection ont également été simplifiées.
Vous pouvez désormais définir une fréquence de détection pour chaque élément d’analyse, afin d’éviter les traitements inutiles et de réduire la charge de l’appareil. Les cadres de détection restent aussi fluides entre deux détections, sans clignotement ni image rémanente.
Les images jointes aux notifications push sont désormais redimensionnées automatiquement pour s’adapter à la bannière de notification mobile : les alertes arrivent plus vite et de façon plus fiable.
Les résultats de la reconnaissance faciale, de la détection d’incendie et de la détection d’objets ou de visages clignotaient à l’écran ou basculaient autour du seuil. Cette version réduit fortement ce phénomène. Au lieu de juger à partir d’une seule image, Grablo combine désormais plusieurs images pour un résultat bien plus stable.
La reconnaissance faciale affiche désormais un résultat plus clair à trois états, « Aucun visage / Inconnu / Nom connu », et vous pouvez aussi consulter la liste des visages ajoutés.
Ajout d’un dossier de données dédié où les fichiers de résultats, comme les instantanés de la reconnaissance faciale, peuvent être stockés en toute sécurité. Il fonctionne de la même façon sous Windows, macOS et Linux, et vos fichiers enregistrés sont conservés même après une mise à jour ou une réinstallation du programme.
Lorsqu’un tableau du journal de données contient des images enregistrées, vous pouvez désormais afficher la miniature et l’image en plein écran directement depuis le tableau.
Les images affichées en plein écran sont désormais rendues à la résolution de votre écran, pour un résultat plus net, y compris sur les écrans haute résolution comme la 4K.
Correction de plusieurs problèmes d’exécution planifiée : une planification à nombre de répétitions qui s’exécutait une fois de moins que prévu, des planifications mensuelles et annuelles qui ne se déclenchaient jamais. Des heures de début et de fin identiques sont désormais correctement traitées comme toute la journée (24 heures).
Lorsqu’une action appelle une autre action ou un contrôle désactivé, Grablo l’ignore désormais sans heurt au lieu de s’arrêter sur une erreur : désactiver quelques éléments n’interrompt plus tout le fonctionnement.
Lorsque vous exécutez un projet, Grablo ne prépare désormais que les paramètres réellement utilisés par votre projet. Les caméras, analyseurs et autres paramètres inutilisés sont ignorés au démarrage : les projets comportant de nombreux paramètres lourds démarrent plus vite et consomment moins de mémoire et de ressources.
Vous pouvez désormais installer Grablo comme module complémentaire Home Assistant ou avec Docker. Installé comme module complémentaire Home Assistant, il se connecte automatiquement, sans adresse de serveur ni identifiants.
Amélioration de la stabilité de la reconnexion des caméras et correction de plusieurs bugs, dont le traitement des chemins de dossiers Windows contenant des caractères coréens (non ASCII).
Vous pouvez désormais définir le chemin du fichier joint aux notifications push à l’aide de variables ou d’expressions, et pas seulement d’une valeur fixe. Par exemple, vous pouvez combiner le chemin du dossier temporaire et un nom de fichier pour joindre automatiquement un fichier créé à chaque exécution.
Correction d’un problème sous Windows qui empêchait de trouver correctement les chemins dont les noms de dossiers ou de fichiers contiennent des caractères coréens ou d’autres caractères non ASCII. Les fichiers situés dans ces chemins sont désormais lus et enregistrés correctement. (Pris en charge sous Windows 10 et versions ultérieures.)
Lorsque vous utilisez la détection d’objets, de visages, de couleurs et d’anomalies dans les actions d’analyse par IA, vous pouvez désormais définir la zone de détection directement dans la commande principale, sans commande distincte. Dessinez une zone pour n’analyser que cette partie, ou laissez-la vide pour analyser toute l’image. Vos actions existantes continuent de fonctionner comme avant.
Ajout d’une commande qui renvoie le chemin du dossier temporaire du système dans les actions sur les fichiers. Elle utilise automatiquement le bon dossier temporaire pour chaque système d’exploitation, sous Windows, macOS et Linux, ce qui est pratique pour enregistrer des fichiers dont vous n’avez besoin que brièvement.
Correction d’un problème qui affichait les résultats de la détection d’anomalies par IA décalés dans un coin de l’écran. Ils apparaissent désormais précisément à l’emplacement réellement détecté.
Prévention de plusieurs situations où le programme pouvait s’arrêter de façon inattendue à cause d’entrées anormales ou de données externes, et renforcement du traitement des échecs d’enregistrement des variables et des importations de fichiers. L’utilisation normale n’est pas affectée.
Vous pouvez désormais choisir la partie de l’image de la caméra IA à analyser ou à capturer. Créez des régions nommées dans les paramètres de la caméra, puis sélectionnez une région dans vos analyseurs IA et vos actions de capture d’image pour ne traiter que la partie voulue.
La capture d’image enregistre désormais l’image d’origine de la caméra, sans les informations affichées à l’écran (comme la fréquence d’images) ni les superpositions d’analyse.
Correction d’un problème qui pouvait arrêter l’analyse vidéo par IA dans certaines conditions, et correction du décalage entre la région d’analyse et les superpositions lorsque l’image était pivotée.
L’analyse de posture de la caméra IA peut désormais mesurer l’inclinaison latérale du cou. Combinée à l’inclinaison de la colonne existante, elle permet de vérifier la posture plus précisément.
Correction d’un problème qui empêchait l’exécution de certaines commandes d’analyse de la caméra IA.
Lorsque Grablo fonctionne en esclave Modbus, la communication est désormais gérée par une tâche d’arrière-plan dédiée, pour plus de stabilité et de réactivité. Les erreurs de communication inattendues sont traitées en toute sécurité sans affecter le reste de votre configuration, et l’utilisation inutile du processeur au repos a été réduite.
Correction d’un problème qui pouvait faire échouer la connexion à un périphérique Modbus sur certains systèmes Windows. La communication Modbus se connecte désormais correctement sous Windows également.
Le nettoyage automatique du format des saisies, ajouté lors de la mise à jour précédente, ne s’appliquait pas à certains champs, comme les adresses Home Assistant, les adresses de caméras et les chemins de fichiers. Ce problème est corrigé : les petites différences de format sont désormais rectifiées dans un plus grand nombre de champs de paramètres.
De nombreux champs de saisie (adresses URL, chemins de fichiers et de dossiers, e-mail, ports des périphériques, etc.) rectifient désormais automatiquement les petites différences de format. Les espaces et guillemets en début ou en fin de valeur qui se glissent lors d’un copier-coller sont supprimés, et si vous omettez le préfixe http:// dans une adresse, il est ajouté pour vous. Les destinataires d’e-mail peuvent être séparés par des points-virgules ou des retours à la ligne en plus des virgules, et les adresses MAC des périphériques peuvent être saisies sans séparateurs. Les échecs de connexion et d’exécution dus à de petites erreurs de saisie sont ainsi fortement réduits.
Correction d’un problème qui, dans certains cas, empêchait d’appliquer correctement l’adresse Home Assistant saisie aux recherches en direct d’entités et de services. L’enregistrement des paramètres et les recherches en direct traitent désormais l’adresse de la même façon.
Nous avons fortement étendu les modèles par langue disponibles pour la reconnaissance vocale (STT) et la synthèse vocale (TTS). La reconnaissance vocale prend désormais en charge l’anglais, le coréen, le chinois, le japonais, l’allemand, l’espagnol, le portugais et le russe, ainsi qu’un nouveau modèle multilingue qui reconnaît à la fois le coréen, le chinois, le japonais, l’anglais et le cantonais. La synthèse vocale ajoute de nouvelles voix pour l’anglais, le chinois, l’allemand, le français, le portugais et l’hindi. Vous pouvez aussi indiquer votre propre modèle s’il ne figure pas dans la liste.
La reconnaissance vocale (STT) permet désormais de choisir la source d’entrée audio. En plus du micro, vous pouvez sélectionner le son diffusé par l’appareil (sortie haut-parleur) comme cible de la reconnaissance, ce qui facilite la transcription d’un son en cours de lecture.
Un nouveau type d’action, LLM AI Query, a été ajouté. Envoyez un texte de requête (prompt) à des fournisseurs de LLM comme OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Ollama et OpenAI Compatible, puis stockez la réponse dans une variable. Les images jointes (JPEG/PNG/WebP) sont prises en charge par tous les fournisseurs ; les PDF sont pris en charge par OpenAI et Anthropic. Les images jointes sont automatiquement réduites pour accélérer les transferts et diminuer les coûts. Avant utilisation, enregistrez la clé API et le modèle de chaque fournisseur dans [Setting] > [LLM AI].
L’action de notification push prend désormais en charge les pièces jointes. Les images capturées ou les documents peuvent être envoyés avec la notification.
Correction d’un problème qui pouvait afficher le message trompeur « File read error: No error » lors de la lecture de fichiers texte sous Windows. Le runtime C de Windows convertit CRLF en LF en mode texte : le nombre d’octets réellement lus peut donc être inférieur à la taille demandée en fin de fichier, ce qui déclenchait auparavant une fausse erreur. La fin de fichier (EOF) n’est plus traitée comme une erreur, seuls les véritables échecs d’E/S sont signalés. Le fonctionnement de la lecture et de l’écriture de fichiers ne change pas.
La reconnaissance des plaques d’immatriculation (LPR) prend désormais en charge les préréglages de qualité FAST et ACCURATE. FAST convient aux cartes peu puissantes comme le Raspberry Pi 4, tandis qu’ACCURATE vise les mini-PC et les environnements amd64. Le modèle de plaques coréennes a été remplacé par un modèle v2 qui atteint une précision de reconnaissance mesurée de 99,3 %.
L’enregistrement automatique à intervalle de chaque canal de journalisation des données peut désormais être activé ou désactivé, et un nouveau type d’action (journalisation des données) enregistre le canal une fois. Cela permet des relevés déclenchés, comme une journalisation sur événement.
Correction d’un problème qui empêchait Grablo de détecter la perte d’une session Home Assistant après un redémarrage de HA, ce qui obligeait à repasser par STOP puis RUN pour rétablir la connexion. Un signal de présence PING/PONG RFC 6455 toutes les 30 secondes détecte désormais les sessions perdues et reconnecte automatiquement en 30 secondes environ.
Les fichiers de ressources système auxquels les anciens exemples de projets de la galerie (v0.x~v1.2.x) font référence par des chemins absolus sont désormais intégrés directement au paquet Linux. Les anciens exemples importés fonctionnent immédiatement, sans téléchargement supplémentaire. Ressources intégrées : SoundFont (TimGM6mb.sf2), médias d’exemple (sample.mid/mp3/wav/jpg) et certificats OPC-UA (cert.der/key.der).
Correction d’un problème qui faisait renvoyer à la variable de sortie « Confidence (%) » de la reconnaissance des plaques d’immatriculation (LPR) des valeurs comprises entre 0 et 1, en contradiction avec la notation « % » du libellé. Les valeurs sont désormais comprises entre 0 et 100, à la même échelle que l’entrée « Min Confidence (%) ». Le champ de confiance de la sortie JSON « Scan All » est également harmonisé sur 0–100.
La caméra IA prend désormais en charge la reconnaissance automatique des plaques d’immatriculation. Deux modèles sont disponibles : alphabet latin (Europe, États-Unis, etc.) et plaques coréennes. Le modèle latin atteint une précision d’environ 97,4 % sur un jeu de validation couvrant 66 pays, et le modèle coréen d’environ 96,5 %. Un vote majoritaire sur plusieurs images corrige automatiquement les erreurs de lecture ponctuelles pour fournir des résultats stables. Les modèles sont téléchargés à la première utilisation, puis fonctionnent ensuite hors ligne.
L’initialisation de Home Assistant n’empêche plus le démarrage des autres modules. Les erreurs « Timeout » qui apparaissaient auparavant en cas de forte charge (par exemple lorsque plusieurs caméras et fonctions d’IA démarrent ensemble) ont disparu : l’action affiche désormais « Connexion au serveur… » pendant que la connexion s’établit en arrière-plan, puis reprend normalement une fois connectée. L’intervalle de reconnexion est également passé de 60 à 30 secondes.
Si le courant est coupé pendant le téléchargement ou l’extraction des modèles d’IA, le système détecte automatiquement les fichiers de modèles endommagés au démarrage suivant et les réinstalle. Aucun nettoyage manuel des dossiers n’est nécessaire, et les fonctions d’IA comme le franchissement de ligne, la reconnaissance faciale et la reconnaissance vocale reprennent normalement au RUN suivant.
Juste après le téléchargement des modèles et l’extraction des archives, les données sont désormais écrites immédiatement sur le disque. Le risque de corruption des fichiers lors d’une coupure de courant soudaine est nettement réduit sur les environnements à carte SD comme le Raspberry Pi.
L’analyse de la caméra IA utilise désormais environ deux fois moins de processeur que la version précédente. Les images fantômes des cadres de détection à l’écran ont aussi disparu, pour des résultats plus nets.
La reconnaissance vocale et la classification audio utilisent automatiquement la méthode d’accélération la mieux adaptée à chaque système d’exploitation et à chaque appareil. Une même entrée obtient désormais une réponse plus rapide.
Sur les puces récentes comme le Raspberry Pi 5 et les Mac Apple Silicon, l’analyse vidéo par IA utilise automatiquement un chemin de traitement plus rapide. Le même matériel peut désormais analyser plus d’images dans le même temps.
Correction d’un problème qui pouvait faire échouer l’enregistrement ou la diffusion des caméras sur les systèmes équipés de la dernière bibliothèque vidéo système.
Une nouvelle fonctionnalité bloque les tentatives de tromper la reconnaissance faciale avec des photos ou des vidéos affichées sur un écran. Le système distingue automatiquement les vrais visages des images affichées à l’écran, pour une utilisation plus sûre. Vous pouvez activer ou désactiver cette fonctionnalité selon votre situation.
Les mouvements des mains, des pieds, des épaules et des autres parties du corps s’affichent désormais de façon plus fluide. Les saccades dans la vidéo sont réduites, et les mouvements paraissent beaucoup plus naturels.
Lors du suivi d’une personne ou d’un objet dans la vidéo, le système reste désormais verrouillé sur la même cible, même lorsque l’image devient brièvement floue.
Correction de plusieurs problèmes mineurs qui survenaient lors de l’ajout et de la reconnaissance des visages.
Vous pouvez désormais ajouter plusieurs échantillons par personne, sous différents angles (face, gauche, droite) ou avec différentes expressions. La reconnaissance retient la meilleure correspondance parmi tous les échantillons ajoutés, pour une identification stable quelles que soient la pose et l’expression.
Correction d’un problème qui pouvait faire échouer la reconnaissance vocale, la synthèse vocale et la lecture de médias sous Debian Trixie (13) ou sur les versions de Raspberry Pi OS basées sur PipeWire. Le programme d’installation détecte désormais automatiquement le socket audio PipeWire de la session utilisateur : les fonctions audio fonctionnent immédiatement, sans configuration manuelle.
Le modèle de reconnaissance vocale est désormais téléchargé automatiquement à sa première utilisation au lieu d’être inclus dans le programme d’installation. Le programme d’installation est plus léger et l’installation plus rapide.
La détection d’incendie analyse désormais la vidéo plus finement : les petites flammes ou les flammes lointaines sont détectées plus sûrement qu’auparavant. Vous pouvez aussi choisir un mode de précision pour l’analyseur de la caméra (Rapide / Équilibré / Précis).
Correction d’un problème qui pouvait laisser la vidéo à distance figée sur un écran noir après une brève coupure réseau. La vidéo reprend désormais automatiquement après la reconnexion.
La fermeture de la fenêtre d’ajout d’appareils Zigbee n’arrête plus la recherche d’appareils, et les appareils en cours d’interrogation s’affichent désormais dans la liste pour que vous puissiez suivre la progression.
Le sélecteur de période des graphiques a été repensé sous la forme d’une interface unifiée inspirée de Grafana : préréglages rapides, calendrier et saisie de date et d’heure absolues sont réunis au même endroit, et les boutons ◀ ▶ permettent de passer rapidement à l’intervalle précédent ou suivant. Les paramètres d’affichage, comme le type de graphique, la plage horaire et l’axe Y, sont désormais enregistrés pour chaque widget et restaurés à sa réouverture. Par ailleurs, les valeurs qui s’accumulent en continu, comme l’énergie ou le nombre de pièces produites, peuvent être affichées sous forme d’écarts par intervalle (par heure, par jour, par mois) dans des graphiques à barres.
Des images Raspberry Pi OS avec Grablo préinstallé sont désormais disponibles. Il suffit de les écrire sur une carte SD et de démarrer.
Correction de problèmes qui pouvaient bloquer l’interface sur « Connexion… » après le redémarrage du contrôleur, et qui interrompaient la connexion P2P à la fermeture de la fenêtre après une mise à jour forcée.
Correction d’un problème qui faisait ignorer l’intervalle de collecte défini dans le composant Journal de données, au profit de la valeur par défaut de 1 seconde. L’intervalle défini dans le projet est désormais respecté exactement.
Amélioration de la reprise de la caméra après une brève coupure de connexion. Auparavant, dans de rares cas, l’accumulation d’erreurs passagères pouvait désactiver le décodage accéléré par le matériel ou provoquer des tentatives de reconnexion répétées. Désormais, chaque reconnexion repart d’un état propre, selon la méthode utilisée par des systèmes NVR professionnels comme Frigate et go2rtc. Pour les caméras compatibles ONVIF, une demande immédiate d’image clé rétablit la vidéo en 200 ms environ.
La progression des téléchargements cloud du cycle RUN et celle de l’installation du runtime Zigbee sont désormais réunies dans une seule session. La fenêtre s’affiche de façon cohérente dans plusieurs onglets ou après l’actualisation de la page pendant le téléchargement, et le clignotement des étapes intermédiaires a disparu.
Le runtime Zigbee n’est désormais téléchargé que lorsque vous utilisez réellement un dongle Zigbee. Si vous n’utilisez pas Zigbee, le programme d’installation est plus léger d’environ 30 Mo ; si vous utilisez Zigbee pour la première fois, les fichiers nécessaires sont téléchargés automatiquement au moment où vous en avez besoin. Le téléchargement est mis en cache pour un démarrage instantané lors des exécutions suivantes. Rien ne change pour les utilisateurs actuels de Zigbee : le runtime continue de fonctionner comme avant, sans téléchargement supplémentaire.
Correction de plantages rares dans les modules qui s’appuient sur des bibliothèques externes : STT (reconnaissance vocale), TTS (synthèse vocale), Modbus, OPC UA. Correction également d’un plantage qui pouvait survenir lors de la détection automatique des caméras ONVIF sur des réseaux à la configuration inhabituelle.
Les identifiants de suivi s’échangent moins souvent à tort lorsque des personnes ou des objets sont momentanément masqués. Les fonctionnalités fondées sur le suivi, comme le comptage des piétons franchissant une ligne, sont désormais plus précises.
Les caméras RTSP et USB s’affichent désormais de façon fiable sous macOS. Corrige les cas où certaines caméras affichaient des images grises ou vertes, ou des couleurs déformées.
Lorsqu’une caméra RTSP/ONVIF ne parvient pas à se connecter juste après le démarrage du contrôleur, Grablo fait désormais automatiquement une nouvelle tentative. Le taux de connexion réussie est nettement plus élevé.
À partir de la version 1.8.2, la version 32 bits pour Raspberry Pi OS (armhf) n’est plus distribuée. Sur un Raspberry Pi 3 ou plus récent, passez à Raspberry Pi OS 64 bits (arm64) et utilisez la version arm64. Sur un Pi 0/Zero/Pi 2, vous pouvez continuer à utiliser la version 1.8.1.
L’interface se reconnecte désormais plus vite et de façon plus fiable après un redémarrage ou une mise à jour du contrôleur, ou une coupure réseau passagère. Le blocage sur « Connexion » est corrigé : la vidéo reprend en 5 à 15 secondes une fois le contrôleur de nouveau en ligne.
Correction d’un problème qui, lors du streaming simultané de deux caméras ou plus, ne faisait reprendre qu’une seule caméra ou retardait fortement les autres. Après la réduction du navigateur ou le retour de l’application mobile au premier plan, toutes les caméras reprennent désormais immédiatement et en même temps.
Le runtime détecte désormais automatiquement le matériel de la machine hôte et sélectionne le meilleur encodeur et décodeur H.264. Il exploite macOS VideoToolbox, NVIDIA NVENC/NVDEC, Intel Quick Sync, Raspberry Pi BCM2711 V4L2 M2M, Rockchip MPP et d’autres pour réduire au minimum la charge du processeur.
Correction de conflits d’initialisation de l’encodeur lors d’enchaînements rapides RUN/STOP, de blocages permanents causés par la détection de rejeu SRTP lors de reconnexions rapides, et de divers autres problèmes de stabilité du streaming.
Connectez-vous à Home Assistant en temps réel. Associez plusieurs serveurs Home Assistant à la fois, pilotez directement depuis Grablo les capteurs, interrupteurs et éclairages de la maison connectée, ou exposez des variables Grablo à Home Assistant.
Détecte automatiquement le débranchement puis le rebranchement du dongle Zigbee, ou l’arrêt inattendu du service Zigbee, et rétablit le fonctionnement. Le fonctionnement normal reprend sans intervention de votre part.
Activez ou désactivez l’accélération GPU pour chaque modèle d’analyse par IA. Choisissez le processeur (CPU) ou le GPU pour chaque modèle selon votre matériel ou l’équilibre de performances avec les autres tâches.
Connectez directement à Grablo plus de 3 400 types d’appareils Zigbee : ampoules connectées, capteurs de température et d’humidité, interrupteurs, boutons, etc. Ajoutez les appareils détectés depuis l’écran des paramètres, puis lisez les valeurs de leurs capteurs ou pilotez-les dans une action.
Enregistrez automatiquement l’évolution des variables dans le temps. Définissez des limites de stockage par taille maximale, nombre d’entrées ou nombre de jours de conservation pour gérer en toute sécurité les données de surveillance à long terme.
Cinq nouveaux modèles d’analyse par IA ont été ajoutés.
Auparavant, les zones de détection et les points de référence devaient être saisis sous forme de valeurs X1, Y1, X2 et Y2 distinctes. Vous pouvez désormais les dessiner et les placer directement sur l’aperçu vidéo, par glisser-déposer. Cela s’applique à la détection d’objets, de visages, de postures, de mains, de couleurs et de codes QR et codes-barres.
Lors de la connexion à des caméras IP (ONVIF), le flux de meilleure qualité est désormais sélectionné automatiquement. La vidéo H.264/H.265 est privilégiée, ce qui améliore à la fois la qualité d’image et l’efficacité du streaming.
Correction d’un problème qui empêchait l’installation de se dérouler correctement sur les environnements Linux récents comme Debian 13.
Le produit Grablo s’appelle désormais Grablo IoT Core.
La stabilité de l’installation et de l’exécution a été améliorée sur diverses distributions Linux, dont Debian 11-13, Ubuntu 22.04/24.04 et Raspberry Pi OS.
Les composants inutiles ont été supprimés : le package est plus léger et l’installation plus rapide.
Les caméras réseau compatibles ONVIF (caméras IP) peuvent désormais être détectées et connectées automatiquement. Diffusez la vidéo des caméras en temps réel ; les caméras sont reconnues automatiquement même lorsque leur adresse IP change.
Envoyez des notifications push sur l’application mobile de l’utilisateur. Vous pouvez personnaliser librement le titre et le message, et même y inclure des valeurs de variables. Par exemple, vous pouvez recevoir une alerte comme « Température actuelle : 35 °C » lorsque la température dépasse un certain seuil.
Le délai d’affichage de la vidéo des caméras a été fortement réduit. Auparavant, le flux mettait 5 à 10 secondes à démarrer ; il s’affiche désormais presque instantanément.
Correction d’un plantage intermittent qui survenait lors du passage en mode veille.
Les connexions du navigateur web sont désormais rétablies automatiquement à la sortie du mode veille.
Correction d’un problème qui faisait planter le programme lorsque l’appareil sortait du mode veille. Grablo reprend désormais automatiquement son fonctionnement normal à la sortie de veille.
Réduction des avertissements répétitifs dans les journaux pour une meilleure lisibilité des fichiers journaux.
Grablo est désormais disponible sur macOS. Les Mac Apple Silicon (M1/M2/M3/M4) et Intel sont pris en charge. Vous pouvez le télécharger et l’installer comme sur les autres plateformes.
La communication série Bluetooth trouve désormais automatiquement les canaux disponibles : vous n’avez plus besoin de définir le numéro de canal manuellement. Cela fonctionne sous Linux, Windows et macOS.
Les identifiants de connexion MQTT sont désormais stockés de façon plus sûre, avec une protection renforcée.
La stabilité du streaming vidéo des caméras basé sur WebRTC a été améliorée. Le mode ICE non trickle est désormais utilisé pour fiabiliser la renégociation, et des conditions de concurrence et des accès concurrents aux données dans la gestion des pistes vidéo ont été corrigés.
Lorsque de la parole est détectée mais ne peut pas être convertie en texte, elle est désormais traitée comme une réussite avec un texte vide, et non comme une erreur. Cela supprime des erreurs inutiles qui survenaient en particulier avec les modèles en langue coréenne.
Les appels en double à des commandes déjà en cours (enregistrement, minuteur, analyse audio, etc.) sont désormais gérés correctement, sans erreur.
Grablo est désormais disponible sur PC Windows. Installez-le simplement avec le programme d’installation et lancez-le depuis la zone de notification. Les mises à jour sont fournies automatiquement à la sortie de chaque nouvelle version.
Lors de la saisie d’adresses d’hôte pour MQTT, Modbus TCP, HTTP et les autres modules réseau, les préfixes comme http:// et les barres obliques finales sont désormais gérés automatiquement.
Correction d’un problème qui faisait échouer l’initialisation de la communication SPI sur les périphériques FTDI.
Les résultats d’analyse de la caméra IA sont désormais plus stables. Stabilité améliorée pour toutes les fonctionnalités de vision par IA, dont la détection d’objets, la détection et la reconnaissance faciales, l’estimation de posture, le suivi des mains, le suivi de couleur, Teachable Machine et EdgeImpulse.
Le modèle de détection de la voix a été mis à jour vers la dernière version. Une détection plus précise du début et de la fin de la parole améliore la précision globale de la reconnaissance vocale.
Le choix du modèle dans les paramètres TTS/STT sur l’appareil (On Device) a été amélioré. Auparavant, tous les modèles de langue figuraient dans une seule liste. Désormais, vous sélectionnez d’abord une langue, et seuls les modèles de cette langue s’affichent.
Les langues prises en charge par la synthèse vocale (TTS) et la reconnaissance vocale (STT) ont été largement étendues.
Les modèles nécessaires à l’IA, à la TTS et à la STT sont désormais téléchargés automatiquement depuis le cloud. La taille d’installation du contrôleur a été considérablement réduite, car les modèles ne sont plus inclus.
Vous pouvez désormais consulter la consommation de données de votre connexion à distance dans votre profil. 3 Go de trafic gratuit sont fournis chaque mois.
La limite d’importation par fichier passe à 250 Mo et l’espace de stockage total à 1 Go.
Le streaming des caméras est désormais disponible lors d’une connexion depuis un réseau externe.
Correction de bugs dans les widgets Incrémenteur et Liste déroulante.
Cinq nouveaux types de widgets ont été ajoutés au tableau de bord.
Un espace de stockage d’images par compte a été ajouté. Importez des images dans le cloud et utilisez-les dans les widgets du tableau de bord. Affichage en galerie, importation par glisser-déposer et gestion du quota de fichiers sont pris en charge.
Les fichiers cloud utilisés dans le projet sont téléchargés automatiquement sur le contrôleur lors du passage en RUN. La progression du téléchargement peut être suivie en temps réel, et l’intégrité des fichiers est garantie par une vérification SHA-256.
Une fonctionnalité de communauté a été ajoutée pour partager des projets et échanger avec d’autres utilisateurs. Elle prend en charge la publication de projets, les mentions « J’aime », les favoris, les commentaires et les notifications.
Reconnaissez les codes QR et les codes-barres en temps réel avec la caméra. Divers types de codes sont pris en charge, dont EAN-13, Code 128 et QR-Code.
Reconnaissez le texte du flux de la caméra en temps réel. Plusieurs langues sont prises en charge, avec une stabilisation qui évite le clignotement des résultats de reconnaissance.
Ajout du suivi de ligne pour les robots suiveurs de ligne. Trois modes sont pris en charge : ligne sombre, ligne claire et couleur personnalisée. Fournit la position et l’angle de la ligne.
Ajout de la reconnaissance des gestes au suivi des mains. 33 gestes différents sont reconnus.
Ajout de la reconnaissance des émotions et de l’estimation de l’âge et du genre à la détection des visages. Classe 8 émotions et estime l’âge et le genre.
Amélioration de la précision et de la stabilité du suivi de couleur. Les paramètres de sensibilité s’appliquent désormais à tous les modes de couleur, et les tremblements du suivi ont été réduits.
La stabilité générale de la caméra IA a été améliorée. Correction des blocages pendant l’analyse et amélioration de la stabilité de la reconnaissance vocale (STT) et de la synthèse vocale (TTS).
Correction d’erreurs liées à raspi-config qui survenaient lors de l’installation du package sur des cartes autres que Raspberry Pi, comme BeagleBone et Jetson.
Simplification de la gestion des adresses IP dans le serveur P2P pour les connexions à distance, ce qui améliore la stabilité de la connexion.
Correction d’un problème qui pouvait empêcher le service Grablo de démarrer sur Jetson Nano après l’installation. Le service démarre désormais de façon fiable dès le premier démarrage.
Amélioration de la stabilité et de la fiabilité générales du système en fonctionnement prolongé.
Correction d’un problème qui pouvait faire échouer la détection de l’IP publique au premier démarrage. Le système détecte désormais automatiquement les changements de réseau, pour des connexions P2P à distance plus stables.
Correction de fuites de mémoire et de plantages qui pouvaient survenir en fonctionnement prolongé. La stabilité générale du système a été améliorée.
Correction d’un problème qui pouvait bloquer le contrôleur lors du passage entre les modes RUN et STOP. Correction également du traitement des requêtes en double, qui pouvait provoquer un comportement inattendu lors de changements de mode rapides.
Correction de problèmes de streaming vidéo H.264 par l’ajout de la dépendance aux plugins GStreamer nécessaires. Le streaming vidéo fonctionne désormais de façon fiable sur toutes les plateformes prises en charge.
Amélioration de la fiabilité de la détection de l’adresse IP publique pour les connexions P2P. Ajout du service AWS checkip, d’une logique de nouvelles tentatives et d’une meilleure gestion des erreurs, pour des connexions à distance stables même dans des environnements réseau difficiles.
Fonctionne désormais de façon fiable sur le dernier système d’exploitation Debian 13. Stabilité renforcée des connexions P2P et des fonctionnalités d’analyse audio.
Correction du problème qui empêchait la lecture des vidéos dans l’environnement de bureau LXQT. Divers gestionnaires d’affichage sont pris en charge, dont SDDM et LightDM, pour une lecture multimédia correcte dans tous les principaux environnements de bureau, comme GNOME, KDE, XFCE et LXQT.
Le streaming vidéo résiste désormais mieux à l’instabilité du réseau. La récupération des pertes de paquets s’appuie sur les mécanismes standard de WebRTC, en remplacement de l’ancienne implémentation maison, pour une récupération vidéo plus fiable.
Nous avons repensé la connexion des appareils. Plus besoin de saisir les adresses IP à la main.
Sélectionnez la carte cible lors de la création d’un projet. L’éditeur s’adapte automatiquement à votre carte : il affiche le brochage visuel, filtre les périphériques compatibles, recherche les périphériques I2C et permet de sélectionner les canaux ADC/DAC/PWM.
Cartes prises en charge
Créez et modifiez des variables directement dans l’éditeur Blockly.
Copiez des blocs de logique ou des widgets de tableau de bord et collez-les n’importe où dans votre projet.
Les variables et les périphériques en cours d’utilisation sont protégés contre une suppression accidentelle.
Un nouveau champ de nom de base de données a été ajouté dans [Paramètres] → [Analyseur IA] pour la reconnaissance faciale. Vous pouvez ainsi créer et gérer plusieurs bases de données de visages pour différents usages.
L’analyse IA prend désormais en charge les modèles personnalisés entraînés avec Teachable Machine et Edge Impulse. Vous pouvez effectuer de la classification d’images, de la détection d’objets et de la détection d’anomalies avec vos propres modèles entraînés.
Classification Teachable Machine
Classification Edge Impulse
Détection d’objets Edge Impulse
Anomalies visuelles Edge Impulse
La sélection de la source audio pour l’analyse audio a été déplacée de [Action] → [Analyse audio] vers [Paramètres] → [Analyseur IA].
L’analyse audio est désormais une action distincte. Vous pouvez maintenant utiliser l’analyse audio avec n’importe quel périphérique d’entrée ou de sortie audio, et plus seulement avec la lecture multimédia ou l’enregistrement audio.
L’analyse IA a été séparée de l’action Caméra pour devenir une action distincte. Cela permet de configurer des chaînes de traitement de vision par IA plus flexibles.
Une nouvelle option de répétition « Par plage » a été ajoutée aux groupes d’actions. Comme une boucle for en programmation, vous pouvez définir une valeur de début, une valeur de fin et un pas pour l’exécution répétée.