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AI Vision est une application web innovante de détection et classification d'objets, développée au Gabon. # 🤖 AI Vision - Détection et Classification d'Objets au Gabon ## 📝 Description AI Vision est une application web innovante de détection et classification d'objets, développée au Gabon. Elle utilise des technologies d'intelligence artificielle de pointe pour analyser des images et identifier des objets avec précision. Cette solution s'inscrit dans la dynamique de transformation numérique du Gabon et vise à démocratiser l'accès aux technologies d'IA en Afrique centrale. ### 🌟 Caractéristiques Principales - 📸 Détection d'objets en temps réel - 🔍 Recherche d'objets similaires - 📊 Affichage des scores de confiance - 💫 Interface utilisateur moderne et intuitive - 📱 Design responsive (mobile, tablette, desktop) ## 🛠️ Technologies Utilisées - **Backend** - Java Spring Boot - OpenCV (via JavaCV) - PostgreSQL avec pgvector - YOLOv4 pour la détection d'objets - **Frontend** - HTML5 / CSS3 - JavaScript (Vanilla) - Font Awesome - Google Fonts ## 📋 Prérequis - Java JDK 17 ou supérieur - Maven 3.8+ - PostgreSQL 14+ avec extension pgvector - Git - 4 Go de RAM minimum - Connexion Internet stable ## 🔍 Dépannage ### Problèmes avec les modèles YOLOv4 1. **Vérification de l'installation** ```bash # Vérifier la présence des fichiers ls -l src/main/resources/models/yolo/ ``` Vous devriez voir les fichiers suivants : ``` yolov4.cfg yolov4.weights coco.names ``` 2. **Tailles attendues des fichiers** - `yolov4.cfg` : environ 13 KB - `yolov4.weights` : environ 250 MB - `coco.names` : environ 1 KB 3. **Problèmes courants** - **Erreur "No such file or directory"** : ``` Cause : Les modèles ne sont pas au bon endroit Solution : Vérifier la structure des dossiers et les droits d'accès ``` - **Erreur "Failed to load darknet model"** : ``` Cause : Fichiers corrompus ou incomplets Solution : Retélécharger les fichiers ``` - **Erreur "CUDA out of memory"** : ``` Cause : RAM GPU insuffisante Solution : Passer en mode CPU dans application.properties : opencv.preferableBackend=0 …