Data pipeline Mise en prod Vision (YOLO CPU) Prototype perso

VisionTrafic — détection trafic LIVE en Haute-Loire

Dernière détection, compteurs “du jour”, et visualisations (carte + histogramme).

Dernière détection

LIVE — cam— —

Surimpression automatique de l’annotation pour faire ressortir les cadres.

Référence & remerciements

Le service Inforoute43 fournit une carte et des webcams publiques très utiles. Accéder au site officiel.

Disclaimer : ce projet est indépendant, non affilié et non sponsorisé. Les marques/logos cités restent la propriété de leurs détenteurs. Mention à titre informatif et de remerciement.
Démo technique : les images affichées sont volontairement dégradées (redimensionnement + léger flou) ; objectif statistique, pas identification.

Du pixel à l’événement

Une seule image peut devenir une donnée : “quand / où / combien”.

Snapshot

Détection YOLO (vehicle)

Deux lectures : espace & temps

Carte des détections + histogramme horaire : la vision sert la donnée.

Carte : points de mesure

Les marqueurs représentent les webcams. Un événement apparaît lorsqu’un passage de véhicule est détecté (filtré pour limiter le bruit et les doublons).

Histogramme : dynamique horaire

Les événements sont agrégés par créneau pour visualiser les pics et les périodes calmes, et comparer l’activité d’une journée à l’autre.

Protection des données

Principe de minimisation : l’image sert à détecter, puis elle est dégradée pour l’affichage (redimensionnement + léger flou). L’objectif est statistique, pas l’identification.

Sobriété & robustesse

CPU-first, exécution uniquement si l’image a changé (hash), et pause automatique la nuit. Moins de charge, plus de stabilité.

Open Source & mise en prod

Python, SQLite, services systemd, reverse proxy (YunoHost). Architecture simple, lisible et maintenable.