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Détection Intelligente d'Agression Verbale

Une solution IA avancée pour identifier et prévenir les agressions verbales en temps réel

Analyse en cours...
Confiance: 98.5% Classification: Sûr

À Propos du Projet

Une approche innovante pour créer des environnements de communication plus sûrs

Agression Verbale
Détection
Analyse IA
Protection

🎯 Comment Notre Solution Révolutionne la Détection

1

Capture Audio Intelligente

Système de capteurs multimodaux qui surveillent en permanence l'environnement sonore avec une précision de 95.8%

2

Analyse par Intelligence Artificielle

Modèle CNN-BiLSTM avancé qui analyse le contenu et détermine le niveau d'agression en temps réel

3

Réaction de Protection

Déclenchement automatique des protocoles de sécurité : alertes visuelles, SMS et notifications

Notre Mission

Développer une technologie d'intelligence artificielle capable de détecter automatiquement les agressions verbales dans les communications en temps réel, contribuant ainsi à créer des espaces numériques plus sûrs et respectueux.

95.8% Précision
< 100ms Temps de réponse
12 Langues supportées

Conception

Analyse des besoins et conception de l'architecture

Collecte de données

Constitution d'un dataset représentatif

Entraînement IA

Développement et optimisation du modèle

Déploiement

Mise en production et monitoring

Fonctionnalités Clés

Des capacités avancées pour une détection précise et efficace

Analyse Temps Réel

Détection instantanée des agressions verbales avec un temps de latence minimal

Multi-Langues

Support de multiples langues et dialectes pour une couverture mondiale

Apprentissage Continu

Le modèle s'améliore constamment grâce aux nouvelles données

Confidentialité

Traitement sécurisé des données avec respect de la vie privée

API Flexible

Intégration facile dans vos applications existantes

Analytics Avancés

Rapports détaillés et insights sur les patterns de communication

Démonstration Interactive

Testez notre système de détection d'agression verbale en direct

Saisissez un texte à analyser

Résultats de l'Analyse

Entrez un texte et cliquez sur "Analyser" pour voir les résultats

🔧 Stack Technologique Avancée

Une architecture moderne avec signaux visuels et indicateurs de performance

🚀 Système Actif
⚡ Traitement IA
📊 Monitoring
🧠

Modèles IA

95.8%
Précision
Whisper
Speech Recognition
CNN
Deep Learning
SVM
Classification
TensorFlow
ML Framework
⚡

Backend & API

99.2%
Uptime
FastAPI
API Framework
Python
Core Language
Mongodb
Database
Redis
Cache System
🔧

Outils Techniques & Matériel

96.8%
Performance
ESP32 DevKit
Microprocesseur
Raspberry Pi 4B
Mini Computer
INMP441 I2S
Capteur Audio
OV2640 HD
Détecteur Visuel
VerbShield Core Engine

🎯 Objectifs du Projet & Signaux de Réussite

✓

Détection Temps Réel

Analyse instantanée des agressions verbales avec latence < 100ms

95% Complété
✓

Précision IA Avancée

Modèle CNN-BiLSTM avec précision > 95% et faibles faux positifs

98% Complété

Déploiement Multi-Plateforme

Intégration dans applications web, mobile et systèmes IoT

78% En cours
⏳

Évolution Continue

Apprentissage automatique et amélioration des performances

45% Planifié

Architecture du Système

Système de Détection d'Agression Verbale - Architecture Modulaire Avancée

🏗️ Architecture Modulaire - 6 Modules Principaux

🎯

Module Détection Audio

Service: Détection Son/Mouvement
Outil: Capteurs Multimodaux
Output: Conditions Détectées
⚡ Temps réel 🎯 Précision 95.8%
📹

Module Caméra

Service: API + Serveur Vidéo
Outil: Caméra HD 4K
Output: Vidéo + Enregistrement
📹 4K 25FPS 🔄 ONVIF/RTSP
🔧

Module Filtrage

Service: Numérisation & Filtrage
Outil: Python + Serveur
Output: Données Initialisées
🐍 OpenCV 📊 RNNoise
🧠

Module Intelligence Artificielle

Service: Analyse Comportementale
Outil: Modèle Zeta CNN-BiLSTM
Output: Alerte + Précision
🧠 Deep Learning ⚡ Edge TPU
⚖️

Module Décision

Service: Serveur de Décision
Outil: Microprocesseur ESP32
Output: Alerte Danger
⚡ FreeRTOS 🌐 IoT Ready
🚨

Module Réaction

Service: Réaction + Attention
Outil: LED+SMS+Buzzer+Moteur
Output: Réaction Finale
📱 Twilio SMS 🚨 Multi-Canal

⚡ Flux de Données - 7 Phases

Processus automatique de détection et réaction en temps réel

1
Détection
🎤
Audio • Mouvement
→
2
Caméra
📹
HD • Enregistrement
→
3
Synchro
🔄
Modules • Signal
→
4
Filtrage
🔬
Numérique • RNNoise
→
5
IA
🧠
CNN • Whisper • SVM
→
6
Décision
⚖️
Algorithme • ESP32
→
7
Réaction
🚨
LED • SMS • Alerte
×
Animation Automatique Active
Phase 1 / 7

🎯 Diagramme de Séquence Interactif

📊 Diagramme Interactif - Utilisez les contrôles en bas pour démarrer l'animation du flux de données. Le diagramme peut être défilé horizontalement pour voir tous les détails des 24 étapes d'interaction.

🔧 Outils Techniques & Matériel

Composants électroniques et détecteurs utilisés pour la détection

🎛️

Microprocesseurs

  • ESP32 DevKit V1
  • Raspberry Pi 4B
  • Arduino Uno R3
  • STM32F407
Actif
📡

Capteurs Audio

  • Microphone I2S INMP441
  • Capteur Décibel MAX9814
  • Module KY-038
  • Préampli LM386
Actif
📹

Détecteurs Visuels

  • Caméra OV2640
  • Capteur PIR HC-SR501
  • Ultrason HC-SR04
  • LiDAR TF-Luna
Actif
⚡

Modules Communication

  • WiFi ESP8266
  • Bluetooth HC-05
  • GSM SIM800L
  • LoRa RFM95W
Actif
🔋

Alimentation & Contrôle

  • Module AMS1117
  • Relais 5V
  • LED RGB WS2812B
  • Buzzer Actif
Actif
🔬

Filtrage Signal

  • ADC ADS1115
  • Filtre RC
  • Op-Amp LM358
  • DSP TMS320
Actif

🏗️ Architecture Système

Couche Matérielle
Capteurs
Microprocesseurs
Communication
Traitement Signal
ADC
Filtrage
Amplification
Intelligence Artificielle
Preprocessing
Modèles IA
Décision

Surveillance Intelligente en Temps Réel

Tableau de bord interactif avec métriques dynamiques

--:--:--

État du Système

En ligne
Détection Audio Actif
Analyse IA Actif
Module Réaction Actif
Maintenance Planifiée

Performance

2.3s Temps de réponse 15%
96.0% Précision 2.1%
1,279/h Analyses

Activité Récente

Détection audio - Aucune anomalie

À l'instant

Scan de sécurité complété

Il y a 2 minutes

Connexion réseau stable

Il y a 5 minutes

Maintenance préventive programmée

Il y a 12 minutes

Analytics

2,847 Aujourd'hui
18,923 7 jours
0.3% Faux positifs

Santé Système

Stable
CPU 34%
Mémoire 67%
GPU 89%
Réseau 23%

Modèles IA & Alertes

Requêtes IA en Temps Réel

Whisper ASR
1,247 Requêtes/h
CNN Classifier
890 Prédictions/h
SVM Detector
156 Alertes/h

Alertes & SMS Police

Agression Détectée Il y a 2 min SMS Police Envoyé
Seuil Dépassé Il y a 8 min Surveillance
Test Système Il y a 15 min Complété

Temps de Réponse IA

2.3s Moyenne
1.1s Min
4.7s Max

Notre Équipe de Travail

Une équipe passionnée et dédiée au développement de solutions innovantes en intelligence artificielle

Étudiant ENSI

Montassar Nawara

Développeur

École Nationale des Sciences de l'Informatique

Intelligence Artificielle Deep Learning Python Backend
Étudiant ENSI

Mohamed Amine Chaieb

Développeur & Analyste

École Nationale des Sciences de l'Informatique

Machine Learning Analyse de Données Backend
Encadreur

Yemna Sayeb

Encadreur du Projet

Superviseur Académique

Intelligence Artificielle Recherche Académique Encadrement

Institution

École Nationale des Sciences de l'Informatique (ENSI)

Type de Projet

Projet de Fin d'Études - Intelligence Artificielle

Année Académique

2024 - 2025

Contactez-nous

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Email

montassar.nawara@gmail.com

Téléphone

+216 22 403 279

Adresse

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8070 tunisie , manouba