Le projet group_detector est un outil de détection et de suivi de groupes de personnes. Il s'appuie sur des algorithmes de traitement d'image et de machine learning pour identifier et suivre les mouvements de groupes de personnes dans un espace donné.

Le projet body_3d_tracker est un outil d'analyse de mouvements corporels en temps réel dans un espace 3D. Il utilise des algorithmes avancés de traitement d'images et d'apprentissage automatique pour détecter et suivre les mouvements des personnes, même dans des environnements complexes. Il peut être utilisé pour une variété d'applications, y compris la recherche médicale, la collaboration humain-robot et la sécurité.

SPRING Architecture est un cadre de travail open source conçu pour développer des robots sociaux capables d'interagir naturellement avec les humains. Il intègre des modules avancés pour la détection et le suivi de personnes, la reconnaissance faciale, l'analyse des émotions, la synthèse vocale et la planification d'actions. Le projet facilite la collaboration entre institutions de recherche en robotique pour créer des robots autonomes et interactifs, adaptés à des environnements comme les hôpitaux, les musées ou les espaces publics.

Ce projet consiste à interroger un LLM (Language Learning Model) pour détecter les personnes mentionnées dans un texte proposé. Le LLM doit renvoyer la réponse sous un format informatique. Les modèles utilisés sont hébergés sur la plateforme Hugging Face. Le projet a été compilé sur une carte graphique NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER et le système d'exploitation utilisé est Debian GNU/Linux 12 (bookworm).