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Smart Transport Data Analyzer for the city of Yaounde Cameroon # 🚍 YaoundéTransport — Collecte & Analyse de Données Une application web complète pour collecter, analyser et visualiser les données de transport urbain à **Yaoundé, Cameroun**. Optimisée pour **mobile** et entièrement disponible en **Français**. --- ## ✨ Fonctionnalités | Fonctionnalité | Description | |---|---| | **Tableau de Bord** | Visualisations Chart.js, analyses de régression, clusters K-Means et PCA. | | **Collecte de Données** | Formulaire fluide pour enregistrer les trajets (distance, coût, trafic, etc.). | | **Carte Interactive** | Leaflet.js + OpenRouteService pour tracer des itinéraires réels à Yaoundé. | | **Comparaison** | Comparez les métriques (temps, coût) entre plusieurs quartiers. | | **Prédiction IA** | Estimez le temps de trajet en fonction du trafic et de l'état des routes. | --- ## 🚀 Installation Locale ### 1. Accéder au projet ```bash cd /home/pharel/Documents/TP232 ``` ### 2. Installer les dépendances ```bash pip install -r requirements.txt ``` ### 3. Initialiser les données (Seed) ```bash python seed_data.py ``` ### 4. Lancer l'application ```bash python app.py ``` L'application sera accessible sur **http://localhost:5000** --- ## 📁 Structure du Projet - `app.py` : Backend Flask (API, ML, Routes). - `seed_data.py` : Script d'initialisation de la base SQLite. - `templates/` : Pages HTML (Bootstrap 5). - `static/` : Styles CSS et logique JS. - `transport.db` : Base de données SQLite. --- ## 🧠 Modèles de Machine Learning - **Régression Linéaire** : Prédiction du temps de trajet. - **K-Means** : Groupement (clustering) des itinéraires. - **PCA** : Réduction de dimension pour la visualisation. - **Régression Logistique** : Classification des trajets (Rapide vs Lent). --- ## 🗺️ Quartiers Couverts Bastos · Nlongkak · Mokolo · Mvan · Biyem-Assi · Essos · Mendong · Nsimeyong · Mvog-Ada · Nkolbisson · Mimboman · Etoudi · Omnisport · Tsinga