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| title: ZKA Marchés CI - Interface Complète | |
| emoji: 🚦 | |
| colorFrom: blue | |
| colorTo: purple | |
| sdk: docker | |
| app_port: 7860 | |
| pinned: false | |
| license: mit | |
| # 🚀 ZKA Marchés CI - Détection d'Objets (Interface Complète) | |
| ## 📋 Description | |
| Application complète de détection d'objets en temps réel avec **YOLOv5** pour la gestion intelligente des flux dans les marchés d'Abidjan. | |
| ## ✨ Fonctionnalités | |
| ### 🎥 Webcam en Direct | |
| - Détection en temps réel via WebSocket | |
| - Affichage FPS et latence en direct | |
| - Ajustement du seuil de confiance dynamique | |
| - Changement de modèle YOLOv5 (s/m/l) à la volée | |
| ### 📤 Upload d'Images | |
| - Upload multiple avec drag & drop | |
| - Traitement par lot | |
| - Résultats avec bounding boxes colorées | |
| - Statistiques détaillées par image | |
| ### 📊 Dashboard Interactif | |
| - Statistiques globales en temps réel | |
| - Graphiques interactifs avec Chart.js | |
| - Objets les plus détectés | |
| - Performance du modèle | |
| ### 💾 Historique | |
| - Toutes les détections sauvegardées | |
| - Consultation de l'historique complet | |
| - Possibilité d'effacer l'historique | |
| ### 🎨 Interface Moderne | |
| - Design responsive (mobile-friendly) | |
| - Mode sombre/clair | |
| - Animations fluides | |
| - TailwindCSS + Font Awesome | |
| ## 🛠️ Technologies | |
| - **Backend** : FastAPI + WebSocket | |
| - **Frontend** : HTML5 + Vanilla JavaScript + TailwindCSS | |
| - **IA** : YOLOv5 (Ultralytics) | |
| - **Visualisation** : Chart.js | |
| - **Déploiement** : Docker on Hugging Face Spaces | |
| ## 🎯 Utilisation | |
| ### Webcam en Direct | |
| 1. Cliquez sur l'onglet "Webcam en Direct" | |
| 2. Cliquez sur "Démarrer" | |
| 3. Autorisez l'accès à votre webcam | |
| 4. La détection se fait automatiquement en temps réel | |
| ### Upload d'Images | |
| 1. Cliquez sur l'onglet "Upload Images" | |
| 2. Glissez vos images dans la zone ou cliquez pour sélectionner | |
| 3. Cliquez sur "Analyser les images" | |
| 4. Consultez les résultats avec bounding boxes | |
| ### Dashboard | |
| - Consultez les statistiques globales | |
| - Visualisez les graphiques de performance | |
| - Analysez les tendances de détection | |
| ### Historique | |
| - Retrouvez toutes vos détections précédentes | |
| - Consultez les détails de chaque détection | |
| ## 📊 Classes Détectées | |
| L'application détecte **80 classes d'objets** du dataset COCO, incluant: | |
| **🚶 Personnes & Mobilité** | |
| - Personnes, véhicules (voitures, motos, bus, camions) | |
| - Vélos, trottinettes | |
| **🏪 Infrastructure & Commerce** | |
| - Mobilier urbain (bancs, tables, chaises) | |
| - Objets de marché | |
| - Signalisation | |
| ## 🎓 Contexte Académique | |
| Projet développé à **ESATIC** (École Supérieure Africaine des TIC) pour la gestion urbaine en Afrique. | |
| **Marchés ciblés:** | |
| - Adjamé (Abidjan) | |
| - Treichville (Abidjan) | |
| - Cocody (Abidjan) | |
| - Yopougon (Abidjan) | |
| ## 🔧 Configuration | |
| L'application écoute sur le **port 7860** (requis par Hugging Face Spaces). | |
| ## 📱 Compatibilité | |
| - ✅ Desktop (Chrome, Firefox, Edge, Safari) | |
| - ✅ Mobile (iOS, Android) | |
| - ✅ Tablette | |
| ## 📝 API Endpoints | |
| - `GET /` - Interface principale | |
| - `POST /detect` - Détection sur une image | |
| - `POST /detect/batch` - Détection sur plusieurs images | |
| - `WS /ws` - WebSocket pour webcam temps réel | |
| - `GET /statistics` - Statistiques globales | |
| - `GET /history` - Historique des détections | |
| - `GET /docs` - Documentation API interactive | |
| ## 🚀 Démarrage Local | |
| ```bash | |
| # Installer les dépendances | |
| pip install -r requirements.txt | |
| # Lancer le serveur | |
| cd webapp/backend | |
| python main.py | |
| ``` | |
| Accéder à : http://localhost:8001 | |
| ## 📄 Licence | |
| MIT License | |
| --- | |
| **Développé avec ❤️ pour la gestion intelligente des marchés africains** | |