VisionRec
Classification & Analyse IA
Plateforme de tri intelligent des déchets avec authentification JWT, historique utilisateur, et analyse visuelle enrichie (CNN + LLaVA)
Vue d'ensemble
VisionRec combine une API Flask sécurisée et un modèle de vision par ordinateur entraîné sur le dataset Kaggle Waste Classification. Les utilisateurs s'authentifient via JWT, téléversent une image (multipart), obtiennent la classe prédite (9 catégories de déchets) et consultent leur historique persistant en base PostgreSQL. Une page statique fournie sert de démonstrateur UI avec upload, login/register et toasts temps réel.
Démonstration
Découvrez VisionRec en action sur la démo publique : téléversez une image de déchet et obtenez une classification instantanée, accompagnée d'une analyse IA détaillée grâce à LLaVA. Explorez les fonctionnalités d'authentification, de gestion d'historique et d'analyse avancée dans une interface intuitive.
Architecture
🔌 Backend Flask
Routes organisées avec Flask-RESTful, Swagger pour la documentation, CORS ouvert pour la démo, gestion d'erreurs custom (400/401/404/500) avec rendu JSON ou pages HTML brandées.
🧠 Modèle CNN
Chargement au démarrage de `waste_classifier_model.h5` (TensorFlow/Keras). Classes cibles : électroniques, automobiles, batterie, verre, ampoules, plastiques, organiques, papier, métalliques.
🗄️ Données & ORM
SQLAlchemy + Alembic pour la persistance (historique des prédictions par utilisateur). Config PostgreSQL via variables d'environnement et migrations incluses.
🖼️ Analyse avancée
Pipeline LLaVA disponible pour `/analyze` et `/remote/analyze`, permettant une description textuelle détaillée à partir d'une image ou d'une URL distante.
Endpoints REST
🔐 Auth
`/auth/login`, `/auth/register`, `/auth/logout`, `/auth/ressetpass`, `/auth/confirm/passwordchange`, `/auth/changepassword`.
🧪 Classification
`/waste/classify` (upload multipart, JWT) renvoie la classe prédite + score. `/waste/history` expose l'historique utilisateur (JWT).
🛰️ Analyse IA
`/analyze` (fichier) et `/remote/analyze` (URL) exploitent le processeur LLaVA avec paramètres `prompt`, `max_tokens`, `temperature`.
❤️ Santé
`/health` et `/api` pour vérifier l'état de l'API et la disponibilité du service.
Frontend statique
🎨 UI Démo
Page principale servie depuis `app/static/templates/index.html` : login/register, upload d'image, affichage JSON, switch clair/sombre, copie de token, déconnexion.
⚡ Page rapide
`app/static/demo/index.html` pour tester rapidement les endpoints via fetch sans authentification préalable.
🚦 Erreurs brandées
Pages 400/401/404/500 stylées pour la démo publique et les réponses HTML lorsqu'une requête n'est pas acceptée.
Modèle & Données
📚 Dataset
Jeu Kaggle Waste Classification (9 classes). Prétraitement : redimensionnement, normalisation; split train/val décrit dans le notebook `models/notebooks/presentation_notebook.ipynb`.
🧰 Notebook
Notebook d'exploration, d'entraînement et de visualisation (matrices de confusion, courbes d'apprentissage, exemples prédits). Sert de référence pour réentraîner et exporter un nouveau modèle.
🔒 Sécurité
JWT longue durée (15 jours) et validations côté auth. Alignement des extensions autorisées entre backend et frontend (`ALLOWED_EXTENSIONS`).
Captures d'écran
Ressources
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