Contexte du projet :

Tripwire Detector est un projet à vocation militaire et humanitaire dont l'objectif est d'aider au déminage d'anciennes zones de guerre. L'armée de terre nous a sollicités pour proposer des solutions basées sur l'intelligence artificielle, capables de détecter la présence de câbles de déclenchement (tripwires) restés sur le terrain. N'ayant pas de données réelles à disposition, nous avons créé notre propre dataset en photographiant différents types de câbles placés dans des situations se rapprochant au maximum de conditions réelles.

Prétraitement des images

Chaque image envoyée est redimensionnée en 224x224 pixels, puis convertie en tenseur et normalisée, afin de correspondre au format attendu par le modèle avant la prédiction.

Chargement du modèle

Un modèle ResNet18 est chargé avec des poids personnalisés depuis le fichier cable_detector.pth. La dernière couche entièrement connectée (fully connected) du modèle a été modifiée afin de prédire deux classes : « Cable Present » et « Cable Absent ».

Prédiction

L'image prétraitée est passée dans le modèle, qui génère une prédiction sous forme de probabilités. La classe prédite (présence ou absence de câble) est déterminée à partir de ces probabilités de sortie.

Retour utilisateur

L'application affiche l'image envoyée par l'utilisateur ainsi que le résultat de la prédiction. La couleur de fond de l'interface change dynamiquement selon le résultat obtenu, afin de rendre l'expérience utilisateur plus visuelle et engageante.