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Reconnaissance de panneaux par IA

InformatiqueIntelligence artificielleWebcamPython / SignVisionAIVittascience IA
ProjetDuréeDifficultéÂge
SteamCity1-2 heuresIntermédiaire12-18 ans

Matériel​

  • 1 ordinateur avec webcam
  • 1 connexion internet
  • Un navigateur web moderne
  • (Optionnel) Python 3.11.2 installé pour SignVisionAI
Reconnaissance de panneaux par IA

De quoi parle-t-on ?​

Cette fiche technique accompagne la ressource Road Signs. Elle présente deux outils complémentaires pour explorer la reconnaissance automatique de panneaux de signalisation : SignVisionAI (logiciel local basé sur l'apprentissage profond) et Vittascience – IA Images (plateforme en ligne d'entraînement supervisé sans installation).

Objectifs d'apprentissage​

  • Installer et exécuter un logiciel de reconnaissance d'images basé sur l'IA
  • Comprendre les étapes d'entraînement d'un modèle supervisé
  • Tester un modèle avec des images fixes et un flux vidéo en direct
  • Analyser les zones d'influence qui orientent les prédictions

Fiche 1 : Installer et utiliser SignVisionAI​

SignVisionAI est un logiciel de reconnaissance automatique de panneaux de signalisation. Il utilise des techniques d'apprentissage profond pour identifier quatorze types de panneaux à partir d'images fixes ou d'un flux vidéo en direct via webcam.

Installation​

  1. Télécharger le dossier : Google Drive
  2. Installer l'interpréteur Python 3.11.2 fourni
  3. Créer un dossier pour le logiciel (ex. : SignVisionAI)
  4. Créer un environnement virtuel Python :
python -m venv C:\SignVisionAI
  1. Activer l'environnement :
cd C:\SignVisionAI\Scripts && activate.bat
  1. Remplacer le dossier lib par celui fourni dans Store
  2. Copier les fichiers du logiciel (SignVisionAI.py, assets, input_folder, output_folder, model)
  3. Lancer :
python.exe SignVisionAI.py
  1. Désactiver après usage :
deactivate.bat

Utilisation​

Deux modes sont disponibles :

  • Mode « dossier » : traiter des images enregistrées
  • Mode « webcam » : reconnaissance en temps réel

Cliquer sur Start Processing pour lancer la reconnaissance.

Fiche 2 : Utiliser Vittascience pour entraîner un modèle​

Vittascience – IA Images est une plateforme en ligne d'apprentissage supervisé. L'utilisateur crée des catégories, fournit des exemples visuels via webcam, puis entraîne un modèle capable de prédictions en temps réel. Aucune installation requise.

Fonctionnalités​

  1. Créer au minimum deux catégories
  2. Capturer 10–15 photos par catégorie (en variant angles, distances, positions)
  3. Cliquer sur Entraîner le modèle
  4. Tester en temps réel : prédiction exprimée en pourcentage de confiance
  5. Visualiser les zones d'influence (parties de l'image les plus déterminantes)

Configuration requise​

Ordinateur avec webcam, accès internet, navigateur web moderne.

Cette fiche fait partie du projet SteamCity, financé par le programme Erasmus+. Contenu sous licence CC BY-SA 4.0.