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VisionTrack =========== Système intelligent de pointage par reconnaissance faciale **Auteur : Josué Kouassi, ML Engineer & AI Engineer** Email : josue.kouassi.ds@gmail.com --- ## Description VisionTrack est une application web moderne de gestion des présences par reconnaissance faciale. Elle utilise l'intelligence artificielle pour identifier automatiquement les employés et enregistrer leurs heures d'entrée/sortie. ### Fonctionnalités principales - Reconnaissance faciale en temps réel (OpenCV, DeepFace) - Gestion des employés avec photos de référence - Enregistrement automatique des entrées/sorties - Comparaison avec les emplois du temps - Détection automatique des retards et absences - Dashboard moderne avec statistiques - Système de cooldown (anti-double pointage) - Interface utilisateur avec Tailwind CSS et DaisyUI - Support caméra IP (RTSP) et Webcam ## Architecture du projet ``` visiontrack/ ├── cloud_portal/ # Portail cloud Django (API, UI, gestion) │ ├── accounts/ # Authentification et gestion utilisateurs │ ├── api/ # API REST pour agent local │ ├── companies/ # Gestion multi-entreprises, employés, pointages │ ├── dashboard/ # Dashboard, exports, tâches planifiées │ ├── templates/ # Templates HTML (Tailwind, DaisyUI) │ ├── media/ # Photos, captures, références │ └── ... ├── local_agent/ # Agent local (Raspberry Pi, PC) │ ├── vision/ # Moteur de reconnaissance faciale │ ├── sync/ # Synchronisation cloud/offline │ └── data/ # Données locales (embeddings, device_id) └── static/ # Fichiers statiques ``` ## Installation rapide ### Prérequis - Python 3.10+ - PostgreSQL 15+ - Redis (pour tâches asynchrones) - Webcam ou caméra IP - 4GB RAM minimum (8GB recommandé) ### 1. Cloner le dépôt et installer les dépendances ```bash git clone cd visiontrack/cloud_portal python3 -m venv venv source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt ``` ### 2. Configurer la base de données et l'environnement Créer la base PostgreSQL et renseigner les variables d …