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.gitattributes

@@ -33,3 +33,5 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+alert_high_soussou.m4a filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+alert_ok_soussou.m4a filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

alert_high_soussou.m4a

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:973d5ab7ebb81c24bc8dfb43d92740d17e77bd54ca222d2c0d1997affdab6831
+size 163452

alert_ok_soussou.m4a

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:290d8b76ad5edbee9afe80055d33cdadf69240a5bee1bb0a4ebb49839c89fa70
+size 157934

app.py

@@ -0,0 +1,90 @@
+import gradio as gr
+import pickle
+import numpy as np
+import pandas as pd
+import os
+
+# 1. Chargement des Artefacts
+MODEL_FILE = "smartrack_health_alert_vet_model.pkl"
+ENCODER_FILE = "species_encoder_vet.pkl"
+
+# Assurez-vous que ces fichiers audio ont été générés en amont
+ALERT_AUDIO = "alert_high.mp3"
+OK_AUDIO = "alert_ok.mp3"
+
+try:
+    model = pickle.load(open(MODEL_FILE, "rb"))
+    encoder = pickle.load(open(ENCODER_FILE, "rb"))
+except Exception as e:
+    # Cas d'erreur pour le déploiement
+    print(f"Erreur de chargement des artefacts : {e}")
+    model = None
+
+classes = ['OK (Santé Normale)', 'ALERTE (Intervention Recommandée)']
+SPECIES_LIST = list(encoder.categories_[0])
+
+
+# 2. Fonction de Prédiction avec Output Audio
+def predict_health_alert_vocal(species, hr, spo2, temp, acc_mean, gyro_mean):
+    """ Prend les données et renvoie le texte d'alerte ET le fichier audio correspondant. """
+    
+    if model is None:
+        return "Erreur: Modèle non chargé.", None # Retourne le texte et l'audio (None)
+
+    input_data = pd.DataFrame({
+        'hr': [hr], 'spo2': [spo2], 'temp': [temp], 
+        'acc_mean': [acc_mean], 'gyro_mean': [gyro_mean], 
+        'species': [species]
+    })
+    
+    numerical_features = input_data.drop('species', axis=1)
+    species_encoded = encoder.transform(input_data[['species']])
+    species_df = pd.DataFrame(species_encoded, columns=encoder.get_feature_names_out(['species']))
+
+    X_final = pd.concat([numerical_features, species_df], axis=1)
+
+    prediction = model.predict(X_final)[0]
+    probas = model.predict_proba(X_final)[0]
+    predicted_class = classes[prediction]
+    
+    # Choix du fichier audio et du message
+    if prediction == 1:
+        audio_path = ALERT_AUDIO
+        alert_style = "🚨 **ALERTE: Problème de Santé Détecté** 🚨"
+        action_message = "Veuillez vérifier immédiatement l'animal ou consulter un vétérinaire. Écoutez l'alerte vocale ci-dessous."
+    else:
+        audio_path = OK_AUDIO
+        alert_style = "✅ **Statut de Santé: OK**"
+        action_message = "Les signes vitaux sont dans la plage normale pour l'espèce. Écoutez le message de confirmation ci-dessous."
+
+    output_text = f"## {alert_style} \n\n"
+    output_text += f"**Espèce :** {species.capitalize()}\n"
+    output_text += f"**Statut Analysé :** **{predicted_class}**\n\n"
+    output_text += f"--- \n\n"
+    output_text += f"**Action Recommandée :** {action_message}\n\n"
+    output_text += f"*(Probabilité d'Alerte : {probas[1]*100:.2f}%)*"
+        
+    return output_text, audio_path # Retourne le texte ET le chemin du fichier audio
+
+
+# 3. Création de l'Interface Gradio (avec le composant Audio)
+iface = gr.Interface(
+    fn=predict_health_alert_vocal, # Nouvelle fonction
+    inputs=[
+        gr.Dropdown(choices=SPECIES_LIST, label="1. Espèce Animale", value="boeuf"),
+        gr.Slider(minimum=30, maximum=200, value=75, label="2. Rythme Cardiaque (BPM)"),
+        gr.Slider(minimum=80, maximum=100, value=96, label="3. Saturation O₂ (SpO2 %)"),
+        gr.Slider(minimum=35.0, maximum=42.0, value=38.0, label="4. Température Corporelle (°C)"),
+        gr.Slider(minimum=0.0, maximum=5.0, value=0.5, label="5. Mouvement (Accél. Moy.)"),
+        gr.Slider(minimum=0.0, maximum=5.0, value=1.5, label="6. Mouvement (Gyro. Moy.)"),
+    ],
+    outputs=[
+        gr.Markdown(label="Rapport Textuel d'Alerte"), # Premier output: Texte
+        gr.Audio(label="Alerte Vocale (Cliquez pour Écouter)"), # Deuxième output: Audio
+    ],
+    title="Système d'Alerte de Santé Vétérinaire SmarTrack (Vocal)",
+    description="Le modèle prédit l'état de santé et génère une alerte vocale immédiate pour le propriétaire.",
+)
+
+# if __name__ == "__main__":
+#     iface.launch()

smartrack_health_alert_vet_model.pkl

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:329d6a7e67bdcc132ce58d88b510a3a93006328470d6b71aabe8b16c23fdaec9
+size 538942

species_encoder_vet.pkl

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:85758a71d689429a90099a6e24b266a78475d3d2821a54960b6248f0edb1486f
+size 622