From 75e144ace517808401ec8023b6b072961eed294f Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: ccunatbrule <32840852+DARKNAGAN@users.noreply.github.com>
Date: Tue, 3 Sep 2024 12:12:47 +0200
Subject: [PATCH] CARIA.2.1

Update for the final presentation
huge change with previous version
---
 .gitignore                                    |     2 +
 .../NOTWORKING.txt                            |     0
 .../Camera_Identification_RoadSign/modele.py  |    84 -
 .../Camera_Identification_RoadSign/predict.py |    47 -
 .../Camera_Identification_User/identifie.py   |    51 -
 .../common.py                                 |    67 -
 .../extract_panneau.py                        |    79 -
 .../houghcircles.py                           |    37 -
 .../lire_panneau.py                           |   140 -
 server-ia/Camera_Ligne_Detection/canny.py     |    53 -
 .../franchissement_ligne.py                   |   147 -
 server-ia/Camera_Ligne_Detection/gradient.py  |    37 -
 server-ia/Identification_Yolov3/NOTE.txt      |     3 -
 .../identify-RoadSign-speed.py                |    90 -
 .../identify-RoadSign-speed2.py               |    97 -
 .../Identify_RoadSignV1/identify-RoadSign.py  |    76 -
 server-ia/README_Yolov3.txt                   |     3 +
 server-ia/README_cv2_ligne_detection.txt      |     7 +
 server-ia/TF_Identification_Training_CCB.py   |    76 +
 .../data/haarcascades/haarcascade_eye.xml     | 12213 ++
 .../haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml       | 22619 ++++
 .../haarcascade_frontalcatface.xml            | 14382 +++
 .../haarcascade_frontalcatface_extended.xml   | 13394 +++
 .../haarcascade_frontalface_alt.xml           | 24350 ++++
 .../haarcascade_frontalface_alt2.xml          | 20719 ++++
 .../haarcascade_frontalface_alt_tree.xml      | 96484 ++++++++++++++++
 .../haarcascade_frontalface_default.xml       | 33314 ++++++
 .../haarcascades/haarcascade_fullbody.xml     | 17030 +++
 .../haarcascade_lefteye_2splits.xml           |  7390 ++
 ...haarcascade_license_plate_rus_16stages.xml |  1404 +
 .../haarcascades/haarcascade_lowerbody.xml    | 14056 +++
 .../haarcascades/haarcascade_profileface.xml  | 29690 +++++
 .../haarcascade_righteye_2splits.xml          |  7407 ++
 .../haarcascade_russian_plate_number.xml      |  2656 +
 .../data/haarcascades/haarcascade_smile.xml   |  6729 ++
 .../haarcascades/haarcascade_upperbody.xml    | 28134 +++++
 server-ia/data/images/dog.jpg                 |   Bin 0 -> 163759 bytes
 server-ia/data/images/panneaux.jpg            |   Bin 0 -> 115964 bytes
 .../France_road_sign_B14_(10).svg.png         |   Bin 0 -> 3369 bytes
 .../France_road_sign_B14_(110).svg.png        |   Bin 0 -> 3320 bytes
 .../France_road_sign_B14_(130).svg.png        |   Bin 0 -> 3522 bytes
 .../France_road_sign_B14_(15).svg.png         |   Bin 0 -> 3385 bytes
 .../France_road_sign_B14_(20).svg.png         |   Bin 0 -> 3610 bytes
 .../France_road_sign_B14_(30).svg.png         |   Bin 0 -> 3592 bytes
 .../France_road_sign_B14_(40).svg.png         |   Bin 0 -> 3472 bytes
 .../France_road_sign_B14_(45).svg.png         |   Bin 0 -> 3484 bytes
 .../panneaux/France_road_sign_B14_(5).svg.png |   Bin 0 -> 3160 bytes
 .../France_road_sign_B14_(50).svg.png         |   Bin 0 -> 3621 bytes
 .../France_road_sign_B14_(60).svg.png         |   Bin 0 -> 3656 bytes
 .../France_road_sign_B14_(70).svg.png         |   Bin 0 -> 3279 bytes
 .../France_road_sign_B14_(80).svg.png         |   Bin 0 -> 3615 bytes
 .../France_road_sign_B14_(90).svg.png         |   Bin 0 -> 3438 bytes
 server-ia/data/modeles/CV2/README.txt         |     2 +
 server-ia/data/modeles/CV2/labels.pickle      |   Bin 0 -> 456 bytes
 server-ia/data/modeles/MobileNetV2/README.txt |     1 +
 .../data/modeles/MobileNetV2/class_names.txt  |    43 +
 server-ia/data/modeles/tensorflow/README.txt  |     2 +
 .../data/modeles/tensorflow/train_labels.csv  |  1790 +
 .../MobileNet-SSD/ssd_mobilenet_v1_coco.pbtxt |    16 +
 .../traffic_signs_model/fingerprint.pb        |     1 +
 .../traffic_signs_model/keras_metadata.pb     |    21 +
 .../variables/variables.data-00000-of-00001   |   Bin 0 -> 2919802 bytes
 .../variables/variables.index                 |   Bin 0 -> 2671 bytes
 server-ia/data/modeles/yolov3-tiny/coco.names |    80 +
 .../data/modeles/yolov3-tiny/yolov3-tiny.cfg  |   182 +
 server-ia/data/modeles/yolov3/yolov3.cfg      |   789 +
 server-ia/data/modeles/yolov3/yolov3.txt      |    80 +
 server-ia/test_cv2_identifier_user.py         |   108 +
 server-ia/test_cv2_ligne_detection.py         |   172 +
 ..._yolo.py => yolov3-tiny_real_time_yolo.py} |     0
 ...olo_opencv.py => yolov3_opencv_picture.py} |     2 +-
 ...opencv_video.py => yolov3_opencv_video.py} |     0
 72 files changed, 355347 insertions(+), 1009 deletions(-)
 create mode 100644 .gitignore
 delete mode 100644 server-ia/Camera_Identification_RoadSign/NOTWORKING.txt
 delete mode 100644 server-ia/Camera_Identification_RoadSign/modele.py
 delete mode 100644 server-ia/Camera_Identification_RoadSign/predict.py
 delete mode 100644 server-ia/Camera_Identification_User/identifie.py
 delete mode 100644 server-ia/Camera_Identification_VitesseRoadSign/common.py
 delete mode 100644 server-ia/Camera_Identification_VitesseRoadSign/extract_panneau.py
 delete mode 100644 server-ia/Camera_Identification_VitesseRoadSign/houghcircles.py
 delete mode 100644 server-ia/Camera_Identification_VitesseRoadSign/lire_panneau.py
 delete mode 100644 server-ia/Camera_Ligne_Detection/canny.py
 delete mode 100644 server-ia/Camera_Ligne_Detection/franchissement_ligne.py
 delete mode 100644 server-ia/Camera_Ligne_Detection/gradient.py
 delete mode 100644 server-ia/Identification_Yolov3/NOTE.txt
 delete mode 100644 server-ia/Identify_RoadSignV1/identify-RoadSign-speed.py
 delete mode 100644 server-ia/Identify_RoadSignV1/identify-RoadSign-speed2.py
 delete mode 100644 server-ia/Identify_RoadSignV1/identify-RoadSign.py
 create mode 100644 server-ia/README_Yolov3.txt
 create mode 100644 server-ia/README_cv2_ligne_detection.txt
 create mode 100644 server-ia/TF_Identification_Training_CCB.py
 create mode 100644 server-ia/data/haarcascades/haarcascade_eye.xml
 create mode 100644 server-ia/data/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml
 create mode 100644 server-ia/data/haarcascades/haarcascade_frontalcatface.xml
 create mode 100644 server-ia/data/haarcascades/haarcascade_frontalcatface_extended.xml
 create mode 100644 server-ia/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml
 create mode 100644 server-ia/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml
 create mode 100644 server-ia/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml
 create mode 100644 server-ia/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml
 create mode 100644 server-ia/data/haarcascades/haarcascade_fullbody.xml
 create mode 100644 server-ia/data/haarcascades/haarcascade_lefteye_2splits.xml
 create mode 100644 server-ia/data/haarcascades/haarcascade_license_plate_rus_16stages.xml
 create mode 100644 server-ia/data/haarcascades/haarcascade_lowerbody.xml
 create mode 100644 server-ia/data/haarcascades/haarcascade_profileface.xml
 create mode 100644 server-ia/data/haarcascades/haarcascade_righteye_2splits.xml
 create mode 100644 server-ia/data/haarcascades/haarcascade_russian_plate_number.xml
 create mode 100644 server-ia/data/haarcascades/haarcascade_smile.xml
 create mode 100644 server-ia/data/haarcascades/haarcascade_upperbody.xml
 create mode 100644 server-ia/data/images/dog.jpg
 create mode 100644 server-ia/data/images/panneaux.jpg
 create mode 100644 server-ia/data/images/panneaux/France_road_sign_B14_(10).svg.png
 create mode 100644 server-ia/data/images/panneaux/France_road_sign_B14_(110).svg.png
 create mode 100644 server-ia/data/images/panneaux/France_road_sign_B14_(130).svg.png
 create mode 100644 server-ia/data/images/panneaux/France_road_sign_B14_(15).svg.png
 create mode 100644 server-ia/data/images/panneaux/France_road_sign_B14_(20).svg.png
 create mode 100644 server-ia/data/images/panneaux/France_road_sign_B14_(30).svg.png
 create mode 100644 server-ia/data/images/panneaux/France_road_sign_B14_(40).svg.png
 create mode 100644 server-ia/data/images/panneaux/France_road_sign_B14_(45).svg.png
 create mode 100644 server-ia/data/images/panneaux/France_road_sign_B14_(5).svg.png
 create mode 100644 server-ia/data/images/panneaux/France_road_sign_B14_(50).svg.png
 create mode 100644 server-ia/data/images/panneaux/France_road_sign_B14_(60).svg.png
 create mode 100644 server-ia/data/images/panneaux/France_road_sign_B14_(70).svg.png
 create mode 100644 server-ia/data/images/panneaux/France_road_sign_B14_(80).svg.png
 create mode 100644 server-ia/data/images/panneaux/France_road_sign_B14_(90).svg.png
 create mode 100644 server-ia/data/modeles/CV2/README.txt
 create mode 100644 server-ia/data/modeles/CV2/labels.pickle
 create mode 100644 server-ia/data/modeles/MobileNetV2/README.txt
 create mode 100644 server-ia/data/modeles/MobileNetV2/class_names.txt
 create mode 100644 server-ia/data/modeles/tensorflow/README.txt
 create mode 100644 server-ia/data/modeles/tensorflow/train_labels.csv
 create mode 100644 server-ia/data/modeles/test/MobileNet-SSD/ssd_mobilenet_v1_coco.pbtxt
 create mode 100644 server-ia/data/modeles/traffic_signs_model/fingerprint.pb
 create mode 100644 server-ia/data/modeles/traffic_signs_model/keras_metadata.pb
 create mode 100644 server-ia/data/modeles/traffic_signs_model/variables/variables.data-00000-of-00001
 create mode 100644 server-ia/data/modeles/traffic_signs_model/variables/variables.index
 create mode 100644 server-ia/data/modeles/yolov3-tiny/coco.names
 create mode 100644 server-ia/data/modeles/yolov3-tiny/yolov3-tiny.cfg
 create mode 100644 server-ia/data/modeles/yolov3/yolov3.cfg
 create mode 100644 server-ia/data/modeles/yolov3/yolov3.txt
 create mode 100644 server-ia/test_cv2_identifier_user.py
 create mode 100644 server-ia/test_cv2_ligne_detection.py
 rename server-ia/{Camera_Identification_Yolov3-Tiny/real_time_yolo.py => yolov3-tiny_real_time_yolo.py} (100%)
 rename server-ia/{Identification_Yolov3/yolo_opencv.py => yolov3_opencv_picture.py} (98%)
 rename server-ia/{Identification_Yolov3/yolo_opencv_video.py => yolov3_opencv_video.py} (100%)

diff --git a/.gitignore b/.gitignore
new file mode 100644
index 0000000..1f1c64b
--- /dev/null
+++ b/.gitignore
@@ -0,0 +1,2 @@
+Thumbs.db
+.DS_Store
diff --git a/server-ia/Camera_Identification_RoadSign/NOTWORKING.txt b/server-ia/Camera_Identification_RoadSign/NOTWORKING.txt
deleted file mode 100644
index e69de29..0000000
diff --git a/server-ia/Camera_Identification_RoadSign/modele.py b/server-ia/Camera_Identification_RoadSign/modele.py
deleted file mode 100644
index 550ae4f..0000000
--- a/server-ia/Camera_Identification_RoadSign/modele.py
+++ /dev/null
@@ -1,84 +0,0 @@
-import cv2
-import glob
-import numpy as np
-import json
-import requests
-
-# Charger le modèle TensorFlow
-import tensorflow as tf
-model = tf.keras.models.load_model('server-ia/data/modeles/traffic_signs_model/')
-
-# Chemin vers les images de test
-# path = 'server-ia/data/videos/autoroute.mp4'
-path = 'server-ia/data/images/panneaux/France_road_sign_B14_(5).svg.png'
-
-images = glob.glob(path)
-
-# Initialiser les listes pour les données et les étiquettes
-data = []
-
-# Récupérer les images et leurs étiquettes
-for im in images[:5]:  # Charger seulement les 5 premières images pour l'exemple
-    try:
-        # Lire l'image et redimensionner
-        image = cv2.imread(im)
-        image = cv2.resize(image, (30, 30))
-        
-        # Ajouter l'image à la liste des données
-        data.append(image)
-    except Exception as e:
-        print(f"Erreur lors du chargement de l'image {im}: {e}")
-
-# Convertir la liste des données en un tableau numpy
-test_imgs = np.array(data)
-
-# Effectuer les prédictions sur les images
-predictions = model.predict(test_imgs)
-
-# Afficher les prédictions
-print(predictions)
-
-#dictionary to label all traffic signs class.
-classes = { 0:'Speed limit (20km/h)',
-            1:'Speed limit (30km/h)', 
-            2:'Speed limit (50km/h)', 
-            3:'Speed limit (60km/h)', 
-            4:'Speed limit (70km/h)', 
-            5:'Speed limit (80km/h)', 
-            6:'End of speed limit (80km/h)', 
-            7:'Speed limit (100km/h)', 
-            8:'Speed limit (120km/h)', 
-            9:'No passing', 
-            10:'No passing veh over 3.5 tons', 
-            11:'Right-of-way at intersection', 
-            12:'Priority road', 
-            13:'Yield', 
-            14:'Stop', 
-            15:'No vehicles', 
-            16:'Veh > 3.5 tons prohibited', 
-            17:'No entry', 
-            18:'General caution', 
-            19:'Dangerous curve left', 
-            20:'Dangerous curve right', 
-            21:'Double curve', 
-            22:'Bumpy road', 
-            23:'Slippery road', 
-            24:'Road narrows on the right', 
-            25:'Road work', 
-            26:'Traffic signals', 
-            27:'Pedestrians', 
-            28:'Children crossing', 
-            29:'Bicycles crossing', 
-            30:'Beware of ice/snow',
-            31:'Wild animals crossing', 
-            32:'End speed + passing limits', 
-            33:'Turn right ahead', 
-            34:'Turn left ahead', 
-            35:'Ahead only', 
-            36:'Go straight or right', 
-            37:'Go straight or left', 
-            38:'Keep right', 
-            39:'Keep left', 
-            40:'Roundabout mandatory', 
-            41:'End of no passing', 
-            42:'End no passing veh > 3.5 tons' }
\ No newline at end of file
diff --git a/server-ia/Camera_Identification_RoadSign/predict.py b/server-ia/Camera_Identification_RoadSign/predict.py
deleted file mode 100644
index 4590f4e..0000000
--- a/server-ia/Camera_Identification_RoadSign/predict.py
+++ /dev/null
@@ -1,47 +0,0 @@
-import cv2
-import numpy as np
-import tensorflow as tf
-
-# Chemin vers le dossier contenant le modèle SavedModel
-model_dir = "server-ia/data/modeles/traffic_signs_model/1"
-
-# Chargement du modèle SavedModel
-model = tf.keras.models.load_model(model_dir)
-
-# Fonction de prétraitement de l'image
-def preprocess_image(image):
-    # Redimensionner l'image à la taille attendue par le modèle
-    processed_image = cv2.resize(image, (30, 30))
-    # Assurez-vous que l'image est dans le format attendu par le modèle
-    processed_image = processed_image.astype("float32") / 255.0  # Normalisation
-    processed_image = np.expand_dims(processed_image, axis=0)  # Ajouter une dimension pour l'axe du lot
-    return processed_image
-
-# Fonction de détection des panneaux
-def detect_signs(video_path):
-    cap = cv2.VideoCapture(video_path)
-    while cap.isOpened():
-        ret, frame = cap.read()
-        if not ret:
-            break
-        
-        # Prétraitement de l'image
-        processed_frame = preprocess_image(frame)
-        
-        # Faire une prédiction avec le modèle
-        predictions = model.predict(processed_frame)
-        
-        # Analyser les prédictions et afficher les résultats sur l'image
-        # Remplacez cette partie par votre code de détection et d'affichage des panneaux
-        
-        # Affichage de la vidéo avec les détections
-        cv2.imshow('Video', frame)
-        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
-            break
-    
-    cap.release()
-    cv2.destroyAllWindows()
-
-# Appel de la fonction pour détecter les panneaux dans la vidéo
-video_path = "server-ia/data/videos/autoroute.mp4"
-detect_signs(video_path)
diff --git a/server-ia/Camera_Identification_User/identifie.py b/server-ia/Camera_Identification_User/identifie.py
deleted file mode 100644
index 525075f..0000000
--- a/server-ia/Camera_Identification_User/identifie.py
+++ /dev/null
@@ -1,51 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python
-import cv2
-import pickle
-import numpy as np
-
-min_size=50
-
-face_cascade= cv2.CascadeClassifier("server-ia/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml")
-recognizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
-recognizer.read("server-ia/data/modeles/camera_identification_user/trainner.yml")
-id_image=0
-color_info=(255, 255, 255)
-color_ko=(0, 0, 255)
-color_ok=(0, 255, 0)
-url = "http://192.168.52.194:8081"
-
-with open("server-ia/data/modeles/camera_identification_user/labels.pickle", "rb") as f:
-    og_labels=pickle.load(f)
-    labels={v:k for k, v in og_labels.items()}
-
-cap=cv2.VideoCapture(0)
-while True:
-    ret, frame=cap.read()
-    tickmark=cv2.getTickCount()
-    gray=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
-    faces=face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2,minNeighbors=4, minSize=(min_size, min_size))
-    for (x, y, w, h) in faces:
-        roi_gray=gray[y:y+h, x:x+w]
-        #id_, conf=recognizer.predict(cv2.resize(roi_gray, (min_size, min_size)))
-        id_, conf=recognizer.predict(roi_gray)
-        if conf<=95:
-             color=color_ok
-             name=labels[id_]
-        else:
-            color=color_ko
-            name="Inconnu"
-        label=name+" "+'{:5.2f}'.format(conf)
-        cv2.putText(frame, label, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1, color_info, 1, cv2.LINE_AA)
-        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), color, 2)
-    fps=cv2.getTickFrequency()/(cv2.getTickCount()-tickmark)
-    cv2.putText(frame, "FPS: {:05.2f}".format(fps), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, color_info, 2)
-    cv2.imshow('L42Project', frame)
-    key=cv2.waitKey(1)&0xFF
-    if key==ord('q'):
-        break
-    if key==ord('a'):
-        for cpt in range(100):
-            ret, frame=cap.read()
-
-cv2.destroyAllWindows()
-print("Fin")
diff --git a/server-ia/Camera_Identification_VitesseRoadSign/common.py b/server-ia/Camera_Identification_VitesseRoadSign/common.py
deleted file mode 100644
index a0572c8..0000000
--- a/server-ia/Camera_Identification_VitesseRoadSign/common.py
+++ /dev/null
@@ -1,67 +0,0 @@
-import tensorflow as tf
-from tensorflow.keras import layers, models
-import os
-import cv2
-
-size=42
-dir_images_panneaux="server-ia/Camera_Identification_VitesseRoadSign/images_panneaux"
-dir_images_autres_panneaux="server-ia/Camera_Identification_VitesseRoadSign/images_autres_panneaux"
-dir_images_sans_panneaux="server-ia/Camera_Identification_VitesseRoadSign/images_sans_panneaux"
-
-def panneau_model(nbr_classes):
-    model=tf.keras.Sequential()
-
-    model.add(layers.Input(shape=(size, size, 3), dtype='float32'))
-    
-    model.add(layers.Conv2D(128, 3, strides=1))
-    model.add(layers.Dropout(0.2))
-    model.add(layers.BatchNormalization())
-    model.add(layers.Activation('relu'))
-
-    model.add(layers.Conv2D(128, 3, strides=1))
-    model.add(layers.Dropout(0.2))
-    model.add(layers.BatchNormalization())
-    model.add(layers.Activation('relu'))
-
-    model.add(layers.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2))
-
-    model.add(layers.Conv2D(256, 3, strides=1))
-    model.add(layers.Dropout(0.3))
-    model.add(layers.BatchNormalization())
-    model.add(layers.Activation('relu'))
-
-    model.add(layers.Conv2D(256, 3, strides=1))
-    model.add(layers.Dropout(0.4))
-    model.add(layers.BatchNormalization())
-    model.add(layers.Activation('relu'))
-
-    model.add(layers.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2))
-
-    model.add(layers.Flatten())
-    model.add(layers.Dense(512, activation='relu'))
-    model.add(layers.Dropout(0.5))
-    model.add(layers.BatchNormalization())
-    model.add(layers.Dense(nbr_classes, activation='sigmoid'))
-    
-    return model
-
-def lire_images_panneaux(dir_images_panneaux, size=None):
-    tab_panneau=[]
-    tab_image_panneau=[]
-
-    if not os.path.exists(dir_images_panneaux):
-        quit("Le repertoire d'image n'existe pas: {}".format(dir_images_panneaux))
-
-    files=os.listdir(dir_images_panneaux)
-    if files is None:
-        quit("Le repertoire d'image est vide: {}".format(dir_images_panneaux))
-
-    for file in sorted(files):
-        if file.endswith("png"):
-            tab_panneau.append(file.split(".")[0])
-            image=cv2.imread(dir_images_panneaux+"/"+file)
-            if size is not None:
-                image=cv2.resize(image, (size, size), cv2.INTER_LANCZOS4)
-            tab_image_panneau.append(image)
-            
-    return tab_panneau, tab_image_panneau
\ No newline at end of file
diff --git a/server-ia/Camera_Identification_VitesseRoadSign/extract_panneau.py b/server-ia/Camera_Identification_VitesseRoadSign/extract_panneau.py
deleted file mode 100644
index de17364..0000000
--- a/server-ia/Camera_Identification_VitesseRoadSign/extract_panneau.py
+++ /dev/null
@@ -1,79 +0,0 @@
-import cv2
-import os
-import numpy as np
-import random
-# Tuto25[OpenCV] Lecture des panneaux de vitesse p.1 (houghcircles) 16min
-
-size=42
-video_dir = "server-ia/data/videos"
-
-# Liste tous les fichiers dans le répertoire vidéo
-l = os.listdir(video_dir)
-
-for video in l:
-    if not video.endswith("mp4"):
-        continue
-    cap = cv2.VideoCapture(video_dir + "/" + video)
-
-    print("video:", video)
-    while True:
-        # Capture une frame de la vidéo
-        ret, frame = cap.read()
-        if ret is False:
-            break
-        
-        # Redimensionne la frame pour un affichage correct
-        f_w, f_h, f_c = frame.shape
-        frame = cv2.resize(frame, (int(f_h / 1.5), int(f_w / 1.5)))
-
-        # Extrait une région d'intérêt (ROI) de la frame
-        image = frame[200:400, 700:1000]
-
-        # represents the top left corner of rectangle 
-        start_point = (600, 50)
-        # Ending coordinate
-        # represents t
-        # he bottom right corner of rectangle 
-        end_point = (800, 450)
-        # Color in BGR 
-        color = (255, 255, 255)
-        # Line thickness
-        thickness = 1
-
-        # Dessine un rectangle autour de la ROI (dimensions spécifiées)
-        cv2.rectangle(frame, start_point, end_point, color, thickness) 
-
-        # Convertit l'image en niveaux de gris pour la détection des cercles
-        gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
-
-        # Détection des cercles dans l'image
-        circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=30, param2=60, minRadius=5, maxRadius=45)
-        if circles is not None:
-            circles = np.int16(np.around(circles))
-            for i in circles[0, :]:
-                if i[2] != 0:
-                    cv2.circle(frame, (i[0], i[1]), i[2], (0, 255, 0), 4)
-                    # Extrait le panneau de signalisation à partir de la position et du rayon du cercle
-                    panneau = cv2.resize(
-                        image[max(0, i[1] - i[2]):i[1] + i[2], max(0, i[0] - i[2]):i[0] + i[2]],
-                        (size, size)) / 255
-                    cv2.imshow("panneau", panneau)
-
-        # Affiche le nom du fichier vidéo en cours
-        cv2.putText(frame, "fichier:" + video, (30, 30), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1, (0, 255, 0), 1, cv2.LINE_AA)
-
-        # Affiche la frame avec le rectangle et le panneau détecté
-        cv2.imshow("Video", frame)
-
-        # Attend l'appui d'une touche et traite les actions associées
-        key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
-        if key == ord('q'):
-            quit()
-        if key == ord('a'):
-            for cpt in range(100):
-                ret, frame = cap.read()
-        if key == ord('f'):
-            break
-
-# Ferme toutes les fenêtres OpenCV
-cv2.destroyAllWindows()
diff --git a/server-ia/Camera_Identification_VitesseRoadSign/houghcircles.py b/server-ia/Camera_Identification_VitesseRoadSign/houghcircles.py
deleted file mode 100644
index 51868b0..0000000
--- a/server-ia/Camera_Identification_VitesseRoadSign/houghcircles.py
+++ /dev/null
@@ -1,37 +0,0 @@
-import cv2
-import numpy as np
-# Tuto25[OpenCV] Lecture des panneaux de vitesse p.1 (houghcircles) 14min
-param1=30
-param2=55
-dp=1.0
-video_path = "server-ia/data/videos/ville.mp4"
-
-cap=cv2.VideoCapture(video_path)
-
-while True:
-    ret, frame=cap.read()
-    gray=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
-    circles=cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp, 20, param1=param1, param2=param2, minRadius=10, maxRadius=50)
-    if circles is not None:
-        circles=np.around(circles).astype(np.int32)
-        for i in circles[0, :]:
-            if i[2]!=0:
-                cv2.circle(frame, (i[0], i[1]), i[2], (0, 255, 0), 4)
-    cv2.putText(frame, "[i|k]dp: {:4.2f}  [o|l]param1: {:d}  [p|m]param2: {:d}".format(dp, param1, param2), (10, 40), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 1, (255, 0, 0), 1)
-    cv2.imshow("Video", frame)
-    key=cv2.waitKey(1)&0xFF
-    if key==ord('q'):
-        quit()
-    if key==ord('i'):
-        dp=min(10, dp+0.1)
-    if key==ord('k'):
-        dp=max(0.1, dp-0.1)
-    if key==ord('o'):
-        param1=min(255, param1+1)
-    if key==ord('l'):
-        param1=max(1, param1-1)
-    if key==ord('p'):
-        param2=min(255, param2+1)
-    if key==ord('m'):
-        param2=max(1, param2-1)
-cv2.destroyAllWindows()
diff --git a/server-ia/Camera_Identification_VitesseRoadSign/lire_panneau.py b/server-ia/Camera_Identification_VitesseRoadSign/lire_panneau.py
deleted file mode 100644
index d8c0b08..0000000
--- a/server-ia/Camera_Identification_VitesseRoadSign/lire_panneau.py
+++ /dev/null
@@ -1,140 +0,0 @@
-import tensorflow as tf
-from tensorflow.keras import layers, models
-import cv2
-import os
-import numpy as np
-import random
-
-th1=30
-th2=55
-size=42
-video_dir="server-ia/data/videos/"
-dir_images_panneaux="server-ia/data/images/panneaux"
-
-def panneau_model(nbr_classes):
-    model=tf.keras.Sequential()
-
-    model.add(layers.Input(shape=(size, size, 3), dtype='float32'))
-    
-    model.add(layers.Conv2D(128, 3, strides=1))
-    model.add(layers.Dropout(0.2))
-    model.add(layers.BatchNormalization())
-    model.add(layers.Activation('relu'))
-
-    model.add(layers.Conv2D(128, 3, strides=1))
-    model.add(layers.Dropout(0.2))
-    model.add(layers.BatchNormalization())
-    model.add(layers.Activation('relu'))
-
-    model.add(layers.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2))
-
-    model.add(layers.Conv2D(256, 3, strides=1))
-    model.add(layers.Dropout(0.3))
-    model.add(layers.BatchNormalization())
-    model.add(layers.Activation('relu'))
-
-    model.add(layers.Conv2D(256, 3, strides=1))
-    model.add(layers.Dropout(0.4))
-    model.add(layers.BatchNormalization())
-    model.add(layers.Activation('relu'))
-
-    model.add(layers.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2))
-
-    model.add(layers.Flatten())
-    model.add(layers.Dense(512, activation='relu'))
-    model.add(layers.Dropout(0.5))
-    model.add(layers.BatchNormalization())
-    model.add(layers.Dense(nbr_classes, activation='sigmoid'))
-    
-    return model
-
-def lire_images_panneaux(dir_images_panneaux, size=None):
-    tab_panneau=[]
-    tab_image_panneau=[]
-
-    if not os.path.exists(dir_images_panneaux):
-        quit("Le repertoire d'image n'existe pas: {}".format(dir_images_panneaux))
-
-    files=os.listdir(dir_images_panneaux)
-    if files is None:
-        quit("Le repertoire d'image est vide: {}".format(dir_images_panneaux))
-
-    for file in sorted(files):
-        if file.endswith("png"):
-            tab_panneau.append(file.split(".")[0])
-            image=cv2.imread(dir_images_panneaux+"/"+file)
-            if size is not None:
-                image=cv2.resize(image, (size, size), cv2.INTER_LANCZOS4)
-            tab_image_panneau.append(image)
-            
-    return tab_panneau, tab_image_panneau
-
-tab_panneau, tab_image_panneau=lire_images_panneaux(dir_images_panneaux)
-
-model_panneau=panneau_model(len(tab_panneau))
-checkpoint=tf.train.Checkpoint(model_panneau=model_panneau)
-checkpoint.restore(tf.train.latest_checkpoint("server-ia\data\modeles\road_sign_speed_trainers/"))
-
-l=os.listdir(video_dir)
-random.shuffle(l)
-
-for video in l:
-    if not video.endswith("mp4"):
-        continue
-    cap=cv2.VideoCapture(video_dir+"/"+video)
-
-    print("video:", video)
-    id_panneau=-1
-    while True:
-        ret, frame=cap.read()
-        if ret is False:
-            break
-        f_w, f_h, f_c=frame.shape
-        frame=cv2.resize(frame, (int(f_h/1.5), int(f_w/1.5)))
-
-        image=frame[200:400, 700:1000]
-
-        # represents the top left corner of rectangle 
-        start_point = (600, 50)
-        # Ending coordinate
-        # represents t
-        # he bottom right corner of rectangle 
-        end_point = (800, 450)
-        # Color in BGR 
-        color = (255, 255, 255)
-        # Line thickness
-        thickness = 1
-
-        cv2.rectangle(frame, start_point, end_point, color, thickness) 
-
-        gray=cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
-
-        circles=cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=th1, param2=th2, minRadius=5, maxRadius=45)
-        if circles is not None:
-            circles=np.int16(np.around(circles))
-            for i in circles[0,:]:
-                if i[2]!=0:
-                    panneau=cv2.resize(image[max(0, i[1]-i[2]):i[1]+i[2], max(0, i[0]-i[2]):i[0]+i[2]], (size, size))/255
-                    cv2.imshow("panneau", panneau)
-                    prediction=model_panneau(np.array([panneau]), training=False)
-                    print("Prediction:", prediction)
-                    if np.any(np.greater(prediction[0], 0.6)):
-                        id_panneau=np.argmax(prediction[0])
-                        print("   -> C'est un panneau:", tab_panneau[id_panneau], "KM/H")
-                        w, h, c=tab_image_panneau[id_panneau].shape
-                    else:
-                        print("   -> Ce n'est pas un panneau")
-        if id_panneau!=-1:
-            frame[0:h, 0:w, :]=tab_image_panneau[id_panneau]
-        cv2.putText(frame, "fichier:"+video, (30, 30), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1, (0, 255, 0), 1, cv2.LINE_AA)
-        cv2.imshow("Video", frame)
-        key=cv2.waitKey(1)&0xFF
-        if key==ord('q'):
-            quit()
-        if key==ord('a'):
-            for cpt in range(100):
-                ret, frame=cap.read()
-        if key==ord('f'):
-            break
-
-cv2.destroyAllWindows()
diff --git a/server-ia/Camera_Ligne_Detection/canny.py b/server-ia/Camera_Ligne_Detection/canny.py
deleted file mode 100644
index 25e3d6a..0000000
--- a/server-ia/Camera_Ligne_Detection/canny.py
+++ /dev/null
@@ -1,53 +0,0 @@
-import cv2
-import numpy as np
-
-th1=75
-th2=150
-stop=0
-k=3
-cap=cv2.VideoCapture(0)
-while True:
-    if not stop:
-        ret, frame=cap.read()
-        if ret is False:
-            quit()
-        image=frame.copy()
-
-    cv2.putText(image, "[u|j]th1: {:d}  [i|k]th2: {:d}  [y|h]blur: {:d}".format(th1, th2, k), (10, 40), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 1, (0, 255, 255), 1)
-    cv2.putText(image, "[a]>>  [s]stop  [q]quit", (10, 70), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 1, (0, 255, 255), 1)
-    cv2.imshow("image", image)
-    gray=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
-    if k!=1:
-        gray=cv2.blur(gray, (k, k))
-    gray_canny=cv2.Canny(gray, th1, th2)
-    cv2.imshow("blur", gray)
-    cv2.imshow("canny", gray_canny)
-
-    if not stop:
-        key=cv2.waitKey(10)&0xFF
-    else:
-        key=cv2.waitKey()
-        image=frame.copy()
-
-    if key==ord('q'):
-        break
-    if key==ord('y'):
-        k=min(255, k+2)
-    if key==ord('h'):
-        k=max(1, k-2)
-    if key==ord('u'):
-        th1=min(255, th1+1)
-    if key==ord('j'):
-        th1=max(0, th1-1)
-    if key==ord('i'):
-        th2=min(255, th2+1)
-    if key==ord('k'):
-        th2=max(0, th2-1)
-    if key==ord('s'):
-        stop=not stop
-    if key==ord('a'):
-        for cpt in range(200):
-            ret, frame=cap.read()
-            image=frame.copy()
-cap.release()
-cv2.destroyAllWindows()
diff --git a/server-ia/Camera_Ligne_Detection/franchissement_ligne.py b/server-ia/Camera_Ligne_Detection/franchissement_ligne.py
deleted file mode 100644
index 00db062..0000000
--- a/server-ia/Camera_Ligne_Detection/franchissement_ligne.py
+++ /dev/null
@@ -1,147 +0,0 @@
-import cv2
-import numpy as np
-import time
-
-ymin=400
-ymax=401
-xmin1=20
-xmax1=120
-xmin2=550
-xmax2=620
-
-def point(capteur):
-    s1=len(capteur)-1
-    s2=len(capteur)-1
-    for i in range(len(capteur)):
-        if capteur[i]!=0:
-            s1=i
-            break
-    if s1!=len(capteur)-1:
-        for i in range(len(capteur)-1, s1-1, -1):
-            if capteur[i]!=0:
-                s2=i
-                break
-        return int((s1+s2)/2)
-    return -1
-
-s1_old=0
-s2_old=0
-s1=0
-s2=0
-s1_time=0
-s2_time=0
-th1=75
-th2=150
-stop=0
-k=3
-url = "http://192.168.74.194:8081"
-
-cap=cv2.VideoCapture(url)
-while True:
-    if not stop:
-        ret, frame=cap.read()
-        if ret is False:
-            quit()
-        image=frame.copy()
-
-        gray1=cv2.cvtColor(frame[ymin:ymax, xmin1:xmax1], cv2.COLOR_BGR2GRAY)
-        if k!=1:
-            gray1=cv2.blur(gray1, (k, k))
-        capteur1=cv2.Canny(gray1, th1, th2)
-
-        gray2=cv2.cvtColor(frame[ymin:ymax, xmin1:xmax1], cv2.COLOR_BGR2GRAY)
-        if k!=1:
-            gray2=cv2.blur(gray2, (k, k))
-        capteur2=cv2.Canny(gray2, th1, th2)
-
-        cv2.rectangle(image, (xmin1, ymin), (xmax1, ymax), (0, 0, 255), 1)
-        cv2.rectangle(image, (xmin2, ymin), (xmax2, ymax), (0, 0, 255), 1)
-
-        s1=point(capteur1[0])
-        if s1!=-1:
-            cv2.circle(image, (s1+xmin1, ymin), 3, (0, 255, 0), 3)
-            s1_old=s1
-            s1_time=time.time()
-        else:
-            if time.time()-s1_time<1:
-                cv2.circle(image, (s1_old+xmin1, ymin), 3, (100, 255, 255), 3)
-                s1=s1_old
-            else:
-                s1=-1
-
-        s2=point(capteur2[0])
-        if s2!=-1:
-            cv2.circle(image, (s2+xmin2, ymin), 3, (0, 255, 0), 3)
-            s2_old=s2
-            s2_time=time.time()
-        else:
-            if time.time()-s2_time<1:
-                cv2.circle(image, (s2_old+xmin2, ymin), 3, (100, 255, 255), 3)
-                s2=s2_old
-            else:
-                s2=-1
-
-        if s1!=-1 and s2!=-1:
-            s2_=abs(xmax2-xmin2-s2)
-            if abs(s2_-s1)>20:
-                c=(0, max(0, 255-10*int(abs(s1-s2_)/2)), min(255, 10*int(abs(s1-s2_)/2)))
-                cv2.circle(image, (int((xmax2-xmin1)/2)+xmin1, ymax-25), 5, c, 7)
-                cv2.arrowedLine(image, (int((xmax2-xmin1)/2)+xmin1, ymax-25), (int((xmax2-xmin1)/2)+xmin1+2*int((s1-s2_)/2), ymax-25), c, 3, tipLength=0.4)
-            else:
-                cv2.putText(image, "OK", (int((xmax2-xmin1)/2)+xmin1-15, ymax-16), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 1, (0, 255, 0), 1)
-
-    cv2.putText(image, "[u|j]th1: {:d}  [i|k]th2: {:d}  [y|h]blur: {:d}".format(th1, th2, k), (10, 40), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 1, (0, 255, 255), 1)
-    cv2.putText(image, "[a]>>  [s]stop  [q]quit", (10, 70), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 1, (0, 255, 255), 1)
-    cv2.imshow("image", image)
-    gray=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
-    if k!=1:
-        gray=cv2.blur(gray, (k, k))
-    cv2.imshow("blur", gray)
-    gray_canny=cv2.Canny(gray, th1, th2)
-    cv2.imshow("canny", gray_canny)
-
-    if not stop:
-        key=cv2.waitKey(20)&0xFF
-    else:
-        key=cv2.waitKey()
-        image=frame.copy()
-
-    if key==ord('q'):
-        break
-    if key==ord('m'):
-        ymin+=1
-        ymax+=1
-    if key==ord('p'):
-        ymin-=1
-        ymax-=1
-    if key==ord('o'):
-        xmin1+=1
-        xmax1+=1
-        xmin2+=1
-        xmax2+=1
-    if key==ord('l'):
-        xmin1-=1
-        xmax1-=1
-        xmin2-=1
-        xmax2-=1
-    if key==ord('y'):
-        k=min(255, k+2)
-    if key==ord('h'):
-        k=max(1, k-2)
-    if key==ord('u'):
-        th1=min(255, th1+1)
-    if key==ord('j'):
-        th1=max(0, th1-1)
-    if key==ord('i'):
-        th2=min(255, th2+1)
-    if key==ord('k'):
-        th2=max(0, th2-1)
-    if key==ord('s'):
-        stop=not stop
-    if key==ord('a'):
-        for cpt in range(200):
-            ret, frame=cap.read()
-            image=frame.copy()
-
-cap.release()
-cv2.destroyAllWindows()
diff --git a/server-ia/Camera_Ligne_Detection/gradient.py b/server-ia/Camera_Ligne_Detection/gradient.py
deleted file mode 100644
index ebf3c96..0000000
--- a/server-ia/Camera_Ligne_Detection/gradient.py
+++ /dev/null
@@ -1,37 +0,0 @@
-import cv2
-import numpy as np
-
-stop=0
-cap=cv2.VideoCapture(0)
-while True:
-    if not stop:
-        ret, frame=cap.read()
-        if ret is False:
-            quit()
-        image=frame.copy()
-
-    cv2.imshow("image", image)
-    gray=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
-
-    grad_x=cv2.Sobel(gray, cv2.CV_8U, 1, 0, ksize=5)
-    cv2.imshow("grad x", grad_x)
-
-    grad_y=cv2.Sobel(gray, cv2.CV_8U, 0, 1, ksize=5)
-    cv2.imshow("grad y", grad_y)
-
-    if not stop:
-        key=cv2.waitKey(10)&0xFF
-    else:
-        key=cv2.waitKey()
-        image=frame.copy()
-
-    if key==ord('q'):
-        break
-    if key==ord('s'):
-        stop=not stop
-    if key==ord('a'):
-        for cpt in range(200):
-            ret, frame=cap.read()
-            image=frame.copy()
-cap.release()
-cv2.destroyAllWindows()
diff --git a/server-ia/Identification_Yolov3/NOTE.txt b/server-ia/Identification_Yolov3/NOTE.txt
deleted file mode 100644
index 08b7bd1..0000000
--- a/server-ia/Identification_Yolov3/NOTE.txt
+++ /dev/null
@@ -1,3 +0,0 @@
-python server-ia/Identification_Yolov3/yolo_opencv.py --image server-ia/data/images/dog.jpg --config server-ia/data/modeles/yolov3/yolov3.cfg --weights server-ia/data/modeles/yolov3/yolov3.weights --classes server-ia/data/modeles/yolov3/yolov3.txt
-python server-ia/Identification_Yolov3/yolo_opencv_video.py --video cam --config server-ia/data/modeles/yolov3/yolov3.cfg --weights server-ia/data/modeles/yolov3/yolov3.weights --classes server-ia/data/modeles/yolov3/yolov3.txt
-python server-ia/Identification_Yolov3/yolo_opencv_video.py --video server-ia/data/videos/ville.mp4 --config server-ia/data/modeles/yolov3/yolov3.cfg --weights server-ia/data/modeles/yolov3/yolov3.weights --classes server-ia/data/modeles/yolov3/yolov3.txt
\ No newline at end of file
diff --git a/server-ia/Identify_RoadSignV1/identify-RoadSign-speed.py b/server-ia/Identify_RoadSignV1/identify-RoadSign-speed.py
deleted file mode 100644
index 237f2f7..0000000
--- a/server-ia/Identify_RoadSignV1/identify-RoadSign-speed.py
+++ /dev/null
@@ -1,90 +0,0 @@
-import cv2
-from tensorflow.keras.models import load_model
-import numpy as np
-
-# Charger le modèle sauvegardé
-model = load_model("server-ia/data/modeles/RoadSign/modele_signaux_routiers.h5")
-
-# Fonction pour charger les noms de classe à partir d'un fichier
-def load_class_names(file_path):
-    with open(file_path, 'r') as file:
-        class_names = [line.strip() for line in file.readlines()]
-    return class_names
-
-# Définir le chemin du fichier contenant les noms de classe
-class_names_file = "server-ia/data/modeles/RoadSign/class_names.txt"
-
-# Charger les noms de classe à partir du fichier
-class_names = load_class_names(class_names_file)
-
-# Fonction pour détecter les panneaux de signalisation dans une image
-def detect_sign(image):
-    # Prétraiter l'image
-    preprocessed_img = preprocess_image(image)
-    
-    # Faire une prédiction avec le modèle
-    predictions = model.predict(preprocessed_img)
-    
-    # Obtenir l'indice de la classe prédite
-    predicted_class_index = np.argmax(predictions)
-    
-    # Récupérer le nom de la classe prédite
-    predicted_class_name = class_names[predicted_class_index]
-    
-    return predicted_class_name
-
-# Fonction pour prétraiter l'image
-def preprocess_image(image):
-    # Mettre à l'échelle l'image aux dimensions attendues par le modèle
-    scaled_image = cv2.resize(image, (224, 224))
-    scaled_image = scaled_image.astype("float") / 255.0
-    
-    # Ajouter une dimension pour correspondre à la forme d'entrée du modèle
-    preprocessed_img = np.expand_dims(scaled_image, axis=0)
-    
-    return preprocessed_img
-
-# Définir la source vidéo ou la caméra
-# Pour une vidéo
-video_path = "server-ia/data/videos/autoroute.mp4"
-cap = cv2.VideoCapture(video_path)
-
-# Pour la caméra
-# cap = cv2.VideoCapture(0)
-# Nombre de trames à sauter entre chaque trame lue
-skip_frames = 5
-
-# Boucle pour lire les images de la vidéo ou de la caméra
-frame_count = 0
-while cap.isOpened():
-    ret, frame = cap.read()
-    if not ret:
-        break
-    
-    # Incrémenter le compteur de trames
-    frame_count += 1
-    
-    # Si le compteur de trames est un multiple de skip_frames, traiter la trame et afficher
-    if frame_count % skip_frames == 0:
-        # Réinitialiser le compteur de trames
-        frame_count = 0
-        
-        # Détecter les panneaux de signalisation dans l'image
-        predicted_class_name = detect_sign(frame)
-        
-        # Dessiner un carré autour de chaque objet détecté et afficher le nom de la classe au-dessus
-        # (ici, je vais dessiner un carré au hasard pour donner un exemple)
-        x_min, y_min, x_max, y_max = 900, 50, 1200, 650  # Coordonnées de la boîte englobante (à remplacer par les bonnes valeurs)
-        cv2.rectangle(frame, (x_min, y_min), (x_max, y_max), (0, 255, 0), 2)
-        cv2.putText(frame, predicted_class_name, (x_min, y_min - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)
-        
-        # Afficher l'image
-        cv2.imshow('Frame', frame)
-        
-        # Attendre la touche 'q' pour quitter
-        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
-            break
-
-# Libérer la capture et fermer les fenêtres
-cap.release()
-cv2.destroyAllWindows()
diff --git a/server-ia/Identify_RoadSignV1/identify-RoadSign-speed2.py b/server-ia/Identify_RoadSignV1/identify-RoadSign-speed2.py
deleted file mode 100644
index 1cd49c7..0000000
--- a/server-ia/Identify_RoadSignV1/identify-RoadSign-speed2.py
+++ /dev/null
@@ -1,97 +0,0 @@
-import cv2
-from tensorflow.keras.models import load_model
-import numpy as np
-
-# Charger le modèle sauvegardé
-model = load_model("server-ia/data/modeles/RoadSign/modele_signaux_routiers.h5")
-
-# Fonction pour charger les noms de classe à partir d'un fichier
-def load_class_names(file_path):
-    with open(file_path, 'r') as file:
-        class_names = [line.strip() for line in file.readlines()]
-    return class_names
-
-# Définir le chemin du fichier contenant les noms de classe
-class_names_file = "server-ia/data/modeles/RoadSign/class_names.txt"
-
-# Charger les noms de classe à partir du fichier
-class_names = load_class_names(class_names_file)
-
-# Fonction pour prétraiter l'image
-def preprocess_image(image):
-    # Mettre à l'échelle l'image aux dimensions attendues par le modèle
-    scaled_image = cv2.resize(image, (224, 224))
-    scaled_image = scaled_image.astype("float") / 255.0
-    
-    # Ajouter une dimension pour correspondre à la forme d'entrée du modèle
-    preprocessed_img = np.expand_dims(scaled_image, axis=0)
-    
-    return preprocessed_img
-
-# Fonction pour obtenir les coordonnées de la boîte englobante
-def obtenir_coordonnees_boite(predictions):
-    # A DEFINIR
-    # Supposons que predictions est une liste de [x_min, y_min, x_max, y_max] pour chaque boîte englobante
-    return predictions[0]  # Retourne les coordonnées de la première boîte englobante
-
-# Fonction pour détecter les panneaux de signalisation dans une image
-def detect_sign(image):
-    # Prétraiter l'image
-    preprocessed_img = preprocess_image(image)
-    
-    # Faire une prédiction avec le modèle
-    predictions = model.predict(preprocessed_img)
-    
-    # Obtenir l'indice de la classe prédite
-    predicted_class_index = np.argmax(predictions)
-    
-    # Récupérer le nom de la classe prédite
-    predicted_class_name = class_names[predicted_class_index]
-    
-    return predicted_class_name, predictions
-
-# Définir la source vidéo ou la caméra
-# Pour une vidéo
-video_path = "server-ia/data/videos/autoroute.mp4"
-cap = cv2.VideoCapture(video_path)
-
-# Pour la caméra
-# cap = cv2.VideoCapture(0)
-# Nombre de trames à sauter entre chaque trame lue
-skip_frames = 5
-
-# Boucle pour lire les images de la vidéo ou de la caméra
-frame_count = 0
-while cap.isOpened():
-    ret, frame = cap.read()
-    if not ret:
-        break
-    
-    # Incrémenter le compteur de trames
-    frame_count += 1
-    
-    # Si le compteur de trames est un multiple de skip_frames, traiter la trame et afficher
-    if frame_count % skip_frames == 0:
-        # Réinitialiser le compteur de trames
-        frame_count = 0
-        
-        # Détecter les panneaux de signalisation dans l'image
-        predicted_class_name, predictions = detect_sign(frame)
-        
-        # Obtenir les coordonnées de la boîte englobante de l'objet détecté
-        x_min, y_min, x_max, y_max = obtenir_coordonnees_boite(predictions)
-        
-        # Dessiner un carré autour de chaque objet détecté et afficher le nom de la classe au-dessus
-        cv2.rectangle(frame, (x_min, y_min), (x_max, y_max), (0, 255, 0), 2)
-        cv2.putText(frame, predicted_class_name, (x_min, y_min - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)
-        
-        # Afficher l'image
-        cv2.imshow('Frame', frame)
-        
-        # Attendre la touche 'q' pour quitter
-        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
-            break
-
-# Libérer la capture et fermer les fenêtres
-cap.release()
-cv2.destroyAllWindows()
diff --git a/server-ia/Identify_RoadSignV1/identify-RoadSign.py b/server-ia/Identify_RoadSignV1/identify-RoadSign.py
deleted file mode 100644
index 8f5bbda..0000000
--- a/server-ia/Identify_RoadSignV1/identify-RoadSign.py
+++ /dev/null
@@ -1,76 +0,0 @@
-import cv2
-from tensorflow.keras.models import load_model
-import numpy as np
-
-# Charger le modèle sauvegardé
-model = load_model("server-ia/data/modeles/RoadSign/modele_signaux_routiers.h5")
-
-# Fonction pour charger les noms de classe à partir d'un fichier
-def load_class_names(file_path):
-    with open(file_path, 'r') as file:
-        class_names = [line.strip() for line in file.readlines()]
-    return class_names
-
-# Définir le chemin du fichier contenant les noms de classe
-class_names_file = "server-ia/data/modeles/RoadSign/class_names.txt"
-
-# Charger les noms de classe à partir du fichier
-class_names = load_class_names(class_names_file)
-
-# Fonction pour détecter les panneaux de signalisation dans une image
-def detect_sign(image):
-    # Prétraiter l'image
-    preprocessed_img = preprocess_image(image)
-    
-    # Faire une prédiction avec le modèle
-    predictions = model.predict(preprocessed_img)
-    
-    # Obtenir l'indice de la classe prédite
-    predicted_class_index = np.argmax(predictions)
-    
-    # Récupérer le nom de la classe prédite
-    predicted_class_name = class_names[predicted_class_index]
-    
-    return predicted_class_name
-
-# Fonction pour prétraiter l'image
-def preprocess_image(image):
-    # Mettre à l'échelle l'image aux dimensions attendues par le modèle
-    scaled_image = cv2.resize(image, (224, 224))
-    scaled_image = scaled_image.astype("float") / 255.0
-    
-    # Ajouter une dimension pour correspondre à la forme d'entrée du modèle
-    preprocessed_img = np.expand_dims(scaled_image, axis=0)
-    
-    return preprocessed_img
-
-# Définir la source vidéo ou la caméra
-# Pour une vidéo
-video_path = "server-ia/data/videos/autoroute.mp4"
-cap = cv2.VideoCapture(video_path)
-
-# Pour la caméra
-# cap = cv2.VideoCapture(0)
-
-# Boucle pour lire les images de la vidéo ou de la caméra
-while cap.isOpened():
-    ret, frame = cap.read()
-    if not ret:
-        break
-    
-    # Détecter les panneaux de signalisation dans l'image
-    predicted_class_name = detect_sign(frame)
-    
-    # Afficher le résultat sur l'image
-    cv2.putText(frame, predicted_class_name, (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
-    
-    # Afficher l'image
-    cv2.imshow('Frame', frame)
-    
-    # Attendre la touche 'q' pour quitter
-    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
-        break
-
-# Libérer la capture et fermer les fenêtres
-cap.release()
-cv2.destroyAllWindows()
diff --git a/server-ia/README_Yolov3.txt b/server-ia/README_Yolov3.txt
new file mode 100644
index 0000000..5df7183
--- /dev/null
+++ b/server-ia/README_Yolov3.txt
@@ -0,0 +1,3 @@
+python server-ia/yolov3_opencv_picture.py --image server-ia/data/images/dog.jpg --config server-ia/data/modeles/yolov3/yolov3.cfg --weights server-ia/data/modeles/yolov3/yolov3.weights --classes server-ia/data/modeles/yolov3/yolov3.txt
+python server-ia/yolov3_opencv_video.py --video cam --config server-ia/data/modeles/yolov3/yolov3.cfg --weights server-ia/data/modeles/yolov3/yolov3.weights --classes server-ia/data/modeles/yolov3/yolov3.txt
+python server-ia/yolov3_opencv_video.py --video server-ia/data/videos/ville.mp4 --config server-ia/data/modeles/yolov3/yolov3.cfg --weights server-ia/data/modeles/yolov3/yolov3.weights --classes server-ia/data/modeles/yolov3/yolov3.txt
\ No newline at end of file
diff --git a/server-ia/README_cv2_ligne_detection.txt b/server-ia/README_cv2_ligne_detection.txt
new file mode 100644
index 0000000..6a2f6c5
--- /dev/null
+++ b/server-ia/README_cv2_ligne_detection.txt
@@ -0,0 +1,7 @@
+Largeur route 35cm
+Largeur voiture ~19 cm
+Analyse des bandes - 50cm
+-------------------------
+Réel
+Largeur route 3,5m
+Largeur voiture 1,8 m
\ No newline at end of file
diff --git a/server-ia/TF_Identification_Training_CCB.py b/server-ia/TF_Identification_Training_CCB.py
new file mode 100644
index 0000000..431de04
--- /dev/null
+++ b/server-ia/TF_Identification_Training_CCB.py
@@ -0,0 +1,76 @@
+import tensorflow as tf
+import numpy as np
+import cv2
+import os
+import pandas as pd
+
+# Configuration
+size = 60  # Taille des images à laquelle le modèle a été entraîné
+model_path = "server-ia/data/modeles/tensorflow/tf_modele_speed_panneau.keras"
+labels_csv_path = "server-ia/data/modeles/tensorflow/train_labels.csv"
+confidence_threshold = 0.6  # Seuil de confiance pour considérer une prédiction comme valide
+
+# Fonction pour charger le mapping des labels depuis le fichier CSV
+def load_labels_mapping(labels_csv_path):
+    df = pd.read_csv(labels_csv_path)
+    unique_labels = df['label'].unique()
+    labels_mapping = {label: idx for idx, label in enumerate(unique_labels)}
+    print(f"Mapping des labels chargé : {labels_mapping}")
+    return labels_mapping
+
+# Chargement du mapping des labels
+labels_mapping = load_labels_mapping(labels_csv_path)
+
+# Inversion du mapping pour obtenir l'étiquette à partir de l'index
+reverse_labels_mapping = {v: k for k, v in labels_mapping.items()}
+
+# Chargement du modèle
+model = tf.keras.models.load_model(model_path)
+print(f"Modèle chargé depuis {model_path}")
+
+# Fonction pour prédire la catégorie d'une image, encadrer la zone reconnue et afficher les résultats
+def predict_and_draw_bounding_box(image_path, model, labels_mapping, size, confidence_threshold):
+    # Chargement de l'image originale
+    image = cv2.imread(image_path)
+    if image is None:
+        raise ValueError(f"Erreur de chargement de l'image : {image_path}")
+    
+    # Redimensionnement et normalisation pour la prédiction
+    image_resized = cv2.resize(image, (size, size), cv2.INTER_LANCZOS4)
+    image_normalized = image_resized.astype('float32') / 255.0  # Normalisation
+    image_batch = np.expand_dims(image_normalized, axis=0)  # Ajout d'une dimension pour le batch
+
+    # Prédiction
+    predictions = model.predict(image_batch)
+    predicted_index = np.argmax(predictions, axis=1)[0]
+    confidence = np.max(predictions)
+    
+    # Récupération du label prédictif ou "Inconnu" si la confiance est faible
+    if confidence < confidence_threshold:
+        predicted_label = "Inconnu"
+        print(f"Confiance faible ({confidence:.2f}). La prédiction n'est pas fiable.")
+    else:
+        predicted_label = reverse_labels_mapping[predicted_index]
+    
+    # Affichage de la prédiction dans la console
+    print(f"Image: {image_path}, Prédiction: {predicted_label} (Confiance: {confidence:.2f})")
+
+    # Encadrement de la zone reconnue (l'ensemble de l'image redimensionnée)
+    height, width, _ = image.shape
+    cv2.rectangle(image, (0, 0), (width, height), (0, 255, 0), 2)  # Couleur verte et épaisseur de 2
+
+    # Ajout du texte de la prédiction sur l'image
+    cv2.putText(image, f'Predicted: {predicted_label}', (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
+
+    # Affichage de l'image avec le cadre
+    cv2.imshow("Image avec zone reconnue", image)
+    cv2.waitKey(0)
+    cv2.destroyAllWindows()
+
+# Exemple d'utilisation
+image_to_classify = "server-ia/data/images/panneaux/France_road_sign_B14_(10).svg.png"  # Remplacez par le chemin exact de l'image à classifier
+
+try:
+    predict_and_draw_bounding_box(image_to_classify, model, labels_mapping, size, confidence_threshold)
+except ValueError as e:
+    print(e)
diff --git a/server-ia/data/haarcascades/haarcascade_eye.xml b/server-ia/data/haarcascades/haarcascade_eye.xml
new file mode 100644
index 0000000..b21e3b9
--- /dev/null
+++ b/server-ia/data/haarcascades/haarcascade_eye.xml
@@ -0,0 +1,12213 @@
+<?xml version="1.0"?>
+<!--
+    Stump-based 20x20 frontal eye detector.
+    Created by Shameem Hameed (http://umich.edu/~shameem)
+
+////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
+  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+
+  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
+  If you do not agree to this license, do not download, install,
+  copy or use the software.
+
+
+                        Intel License Agreement
+                For Open Source Computer Vision Library
+
+ Copyright (C) 2000, Intel Corporation, all rights reserved.
+ Third party copyrights are property of their respective owners.
+
+ Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
+ are permitted provided that the following conditions are met:
+
+   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
+     this list of conditions and the following disclaimer.
+
+   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
+     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
+     and/or other materials provided with the distribution.
+
+   * The name of Intel Corporation may not be used to endorse or promote products
+     derived from this software without specific prior written permission.
+
+ This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
+ any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
+ warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
+ In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
+ indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
+ (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
+ loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
+ and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+ or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+ the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+-->
+<opencv_storage>
+<cascade type_id="opencv-cascade-classifier"><stageType>BOOST</stageType>
+  <featureType>HAAR</featureType>
+  <height>20</height>
+  <width>20</width>
+  <stageParams>
+    <maxWeakCount>93</maxWeakCount></stageParams>
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+  <stageNum>24</stageNum>
+  <stages>
+    <_>
+      <maxWeakCount>6</maxWeakCount>
+      <stageThreshold>-1.4562760591506958e+00</stageThreshold>
+      <weakClassifiers>
+        <_>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 5 3.4171190112829208e-02</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -2.3388190567493439e-01 4.8410901427268982e-01</leafValues></_></weakClassifiers></_>
+    <_>
+      <maxWeakCount>12</maxWeakCount>
+      <stageThreshold>-1.2550230026245117e+00</stageThreshold>
+      <weakClassifiers>
+        <_>
+          <internalNodes>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+            -2.8240481019020081e-01 5.9013551473617554e-01</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 8 -1.7854139208793640e-02</internalNodes>
+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 9 2.2333610802888870e-02</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -1.7556099593639374e-01 6.3356137275695801e-01</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
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+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 11 2.8973650187253952e-02</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -1.2250079959630966e-01 7.4401170015335083e-01</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 12 7.8203463926911354e-03</internalNodes>
+          <leafValues>
+            1.6974370181560516e-01 -6.5441650152206421e-01</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 13 2.0340489223599434e-02</internalNodes>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
+            -3.4631478786468506e-01 2.2924269735813141e-01</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
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+    <_>
+      <maxWeakCount>9</maxWeakCount>
+      <stageThreshold>-1.3728189468383789e+00</stageThreshold>
+      <weakClassifiers>
+        <_>
+          <internalNodes>
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+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 19 -3.4332759678363800e-02</internalNodes>
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+            6.7186361551284790e-01 -3.5744878649711609e-01</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 20 -2.1530799567699432e-02</internalNodes>
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+            7.2220700979232788e-01 -1.8192419409751892e-01</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
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+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+            -3.0896010994911194e-01 3.5431089997291565e-01</leafValues></_></weakClassifiers></_>
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+<!--
+    Tree-based 20x20 frontal eye detector with better handling of eyeglasses.
+    Created by Shameem Hameed (http://umich.edu/~shameem)
+
+////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
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+
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+  copy or use the software.
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+
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+     this list of conditions and the following disclaimer.
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+ the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
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+    <_>
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+      <tilted>1</tilted></_>
+    <_>
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+        <_>
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+</opencv_storage>
diff --git a/server-ia/data/haarcascades/haarcascade_frontalcatface.xml b/server-ia/data/haarcascades/haarcascade_frontalcatface.xml
new file mode 100644
index 0000000..1c38a8b
--- /dev/null
+++ b/server-ia/data/haarcascades/haarcascade_frontalcatface.xml
@@ -0,0 +1,14382 @@
+<?xml version="1.0"?>
+<!--
+ A frontal cat face detector using the basic set of Haar features, i.e.
+ horizontal and vertical features but not diagonal features.
+
+ Contributed by Joseph Howse (josephhowse@nummist.com).
+
+ More information can be found in the following publications and
+ presentations:
+
+ Joseph Howse. OpenCV for Secret Agents (book). Packt Publishing, January
+   2015.
+ Joseph Howse. "Training Detectors and Recognizers in Python and OpenCV"
+   (tutorial). ISMAR 2014. September 9, 2014.
+   http://nummist.com/opencv/Howse_ISMAR_20140909.pdf
+ Joseph Howse. "Training Intelligent Camera Systems with Python and OpenCV"
+   (webcast). O’Reilly Media. June 17, 2014.
+   http://www.oreilly.com/pub/e/3077
+
+ Build scripts and demo applications can be found in the following repository:
+ https://bitbucket.org/Joe_Howse/angora-blue
+
+ KNOWN LIMITATIONS:
+
+ An upright subject is assumed. In situations where the cat's face might be
+ sideways or upside down (e.g. the cat is rolling over), try various rotations
+ of the input image.
+
+ CHANGELOG:
+
+ 2016-08-06: Re-trained with more negative samples and more stages. False
+   positives are much rarer now. If you tailored your code for the cascade's
+   previous version, now you should re-adjust the arguments of
+   CascadeClassifier::detectMultiScale. For example, decrease the value of the
+   minNeighbors argument. You do not need to use a human face detector to
+   cross-check the positives anymore.
+ 2014-04-25: First release (at https://bitbucket.org/Joe_Howse/angora-blue)
+
+ //////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+ | Contributors License Agreement
+ | IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+ |   By downloading, copying, installing or using the software you agree
+ |   to this license.
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+ | Halifax, Nova Scotia, Canada). All rights reserved.
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+ | LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR
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+ | PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR
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+ | LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING
+ | NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS
+ | SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.  Back to
+ | Top
+ //////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+ -->
+<opencv_storage>
+<cascade>
+  <stageType>BOOST</stageType>
+  <featureType>HAAR</featureType>
+  <height>24</height>
+  <width>24</width>
+  <stageParams>
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+    <_>
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+    <!-- stage 1 -->
+    <_>
+      <maxWeakCount>26</maxWeakCount>
+      <stageThreshold>-1.4618960618972778e+00</stageThreshold>
+      <weakClassifiers>
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+        <_>
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+        <_>
+          22 19 1 3 3.</_></rects>
+      <tilted>0</tilted></_>
+    <_>
+      <rects>
+        <_>
+          21 19 3 5 -1.</_>
+        <_>
+          22 19 1 5 3.</_></rects>
+      <tilted>0</tilted></_>
+    <_>
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+        <_>
+          22 10 2 3 -1.</_>
+        <_>
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+      <tilted>0</tilted></_>
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+        <_>
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+        <_>
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+      <tilted>0</tilted></_>
+    <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+      <tilted>0</tilted></_></features></cascade>
+</opencv_storage>
diff --git a/server-ia/data/haarcascades/haarcascade_frontalcatface_extended.xml b/server-ia/data/haarcascades/haarcascade_frontalcatface_extended.xml
new file mode 100644
index 0000000..892d5cb
--- /dev/null
+++ b/server-ia/data/haarcascades/haarcascade_frontalcatface_extended.xml
@@ -0,0 +1,13394 @@
+<?xml version="1.0"?>
+<!--
+ A frontal cat face detector using the full set of Haar features, i.e.
+ horizontal, vertical, and diagonal features.
+
+ Contributed by Joseph Howse (josephhowse@nummist.com).
+
+ More information can be found in the following publications and
+ presentations:
+
+ Joseph Howse. OpenCV for Secret Agents (book). Packt Publishing, January
+   2015.
+ Joseph Howse. "Training Detectors and Recognizers in Python and OpenCV"
+   (tutorial). ISMAR 2014. September 9, 2014.
+   http://nummist.com/opencv/Howse_ISMAR_20140909.pdf
+ Joseph Howse. "Training Intelligent Camera Systems with Python and OpenCV"
+   (webcast). O’Reilly Media. June 17, 2014.
+   http://www.oreilly.com/pub/e/3077
+
+ Build scripts and demo applications can be found in the following repository:
+ https://bitbucket.org/Joe_Howse/angora-blue
+
+ KNOWN LIMITATIONS:
+
+ An upright subject is assumed. In situations where the cat's face might be
+ sideways or upside down (e.g. the cat is rolling over), try various rotations
+ of the input image.
+
+ CHANGELOG:
+
+ 2016-08-06: Re-trained with more negative samples and more stages. False
+   positives are much rarer now. If you tailored your code for the cascade's
+   previous version, now you should re-adjust the arguments of
+   CascadeClassifier::detectMultiScale. For example, decrease the value of the
+   minNeighbors argument. You do not need to use a human face detector to
+   cross-check the positives anymore.
+ 2014-04-25: First release (at https://bitbucket.org/Joe_Howse/angora-blue)
+
+ //////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+ | Contributors License Agreement
+ | IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+ |   By downloading, copying, installing or using the software you agree
+ |   to this license.
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+ | Halifax, Nova Scotia, Canada). All rights reserved.
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+ | LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR
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+ | NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS
+ | SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.  Back to
+ | Top
+ //////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+ -->
+<opencv_storage>
+<cascade>
+  <stageType>BOOST</stageType>
+  <featureType>HAAR</featureType>
+  <height>24</height>
+  <width>24</width>
+  <stageParams>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+    <!-- stage 1 -->
+    <_>
+      <maxWeakCount>27</maxWeakCount>
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+      <weakClassifiers>
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+<!--
+    Stump-based 20x20 gentle adaboost frontal face detector.
+    Created by Rainer Lienhart.
+
+////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
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+ and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+ or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+ the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
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@@ -0,0 +1,20719 @@
+<?xml version="1.0"?>
+<!--
+    Tree-based 20x20 gentle adaboost frontal face detector.
+    Created by Rainer Lienhart.
+
+////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
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+ and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
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+ the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+-->
+<opencv_storage>
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+</opencv_storage>
diff --git a/server-ia/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml b/server-ia/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml
new file mode 100644
index 0000000..e0420a2
--- /dev/null
+++ b/server-ia/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml
@@ -0,0 +1,96484 @@
+<?xml version="1.0"?>
+<!--
+    Stump-based 20x20 gentle adaboost frontal face detector.
+    This detector uses tree of stage classifiers instead of a cascade
+    Created by Rainer Lienhart.
+
+////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
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+ and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+ or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+ the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+-->
+<opencv_storage>
+<cascade type_id="opencv-cascade-classifier"><stageType>BOOST</stageType>
+  <featureType>HAAR</featureType>
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+<?xml version="1.0"?>
+<!--
+    Stump-based 24x24 discrete(?) adaboost frontal face detector.
+    Created by Rainer Lienhart.
+
+////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
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+
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+ and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+ or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+ the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
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+<opencv_storage>
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+          6 15 16 4 3.</_></rects></_>
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+        <_>
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+    <_>
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+        <_>
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+</opencv_storage>
diff --git a/server-ia/data/haarcascades/haarcascade_fullbody.xml b/server-ia/data/haarcascades/haarcascade_fullbody.xml
new file mode 100644
index 0000000..3ef752c
--- /dev/null
+++ b/server-ia/data/haarcascades/haarcascade_fullbody.xml
@@ -0,0 +1,17030 @@
+<?xml version="1.0"?>
+<!--
+   14x28 fullbody detector (see the detailed description below). 
+
+//////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+| Contributors License Agreement
+| IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+|   By downloading, copying, installing or using the software you agree 
+|   to this license.
+|   If you do not agree to this license, do not download, install,
+|   copy or use the software.
+|
+| Copyright (c) 2004, Hannes Kruppa and Bernt Schiele (ETH Zurich, Switzerland).
+|  All rights reserved.
+|
+| Redistribution and use in source and binary forms, with or without
+| modification, are permitted provided that the following conditions are
+| met:
+|
+|    * Redistributions of source code must retain the above copyright
+|       notice, this list of conditions and the following disclaimer.
+|    * Redistributions in binary form must reproduce the above
+|      copyright notice, this list of conditions and the following
+|      disclaimer in the documentation and/or other materials provided
+|      with the distribution.  
+|    * The name of Contributor may not used to endorse or promote products 
+|      derived from this software without specific prior written permission.
+|
+| THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS
+| "AS IS" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT
+| LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR
+| A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE
+| CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL,
+| EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO,
+| PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR
+| PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF
+| LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING
+| NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS
+| SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.  Back to
+| Top
+//////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
+"Haar"-based Detectors For Pedestrian Detection
+===============================================
+by Hannes Kruppa and Bernt Schiele, ETH Zurich, Switzerland
+
+This archive provides the following three detectors:
+- upper body detector (most fun, useful in many scenarios!)
+- lower body detector
+- full body detector
+
+These detectors have been successfully applied to pedestrian detection
+in still images. They can be directly passed as parameters to the
+program HaarFaceDetect.
+NOTE: These detectors deal with frontal and backside views but not
+with side views (also see "Known limitations" below).
+
+RESEARCHERS:
+If you are using any of the detectors or involved ideas please cite
+this paper (available at www.vision.ethz.ch/publications/):
+
+@InProceedings{Kruppa03-bmvc,
+  author =       "Hannes Kruppa, Modesto Castrillon-Santana and Bernt Schiele",
+  title =        "Fast and Robust Face Finding via Local Context."
+  booktitle =    "Joint IEEE International Workshop on Visual Surveillance and Performance Evaluation of Tracking and Surveillance"
+  year =         "2003",
+  month =        "October"
+}
+
+COMMERCIAL:
+If you have any commercial interest in this work please contact 
+hkruppa@inf.ethz.ch
+
+
+ADDITIONAL INFORMATION 
+====================== 
+Check out the demo movie, e.g. using mplayer or any (Windows/Linux-) player
+that can play back .mpg movies.
+Under Linux that's:
+> ffplay demo.mpg
+or:
+> mplayer demo.mpg
+
+The movie shows a person walking towards the camera in a realistic
+indoor setting. Using ffplay or mplayer you can pause and continue the
+movie by pressing the space bar.
+
+Detections coming from the different detectors are visualized using
+different line styles: 
+upper body : dotted line
+lower body : dashed line
+full body  : solid line
+
+You will notice that successful detections containing the target do
+not sit tightly on the body but also include some of the background
+left and right.  This is not a bug but accurately reflects the
+employed training data which also includes portions of the background
+to ensure proper silhouette representation. If you want to get a
+feeling for the training data check out the CBCL data set:
+http://www.ai.mit.edu/projects/cbcl/software-datasets/PedestrianData.html
+
+There is also a small number of false alarms in this sequence.  
+NOTE: This is per frame detection, not tracking (which is also one of
+the reasons why it is not mislead by the person's shadow on the back
+wall). 
+
+On an Intel Xeon 1.7GHz machine the detectors operate at something
+between 6Hz to 14 Hz (on 352 x 288 frames per second) depending on the
+detector. The detectors work as well on much lower image resolutions
+which is always an interesting possibility for speed-ups or
+"coarse-to-fine" search strategies.
+
+Additional information e.g. on training parameters, detector
+combination, detecting other types of objects (e.g. cars) etc. is
+available in my PhD thesis report (available end of June). Check out
+www.vision.ethz.ch/kruppa/
+
+
+KNOWN LIMITATIONS
+==================
+1) The detectors only support frontal and back views but not sideviews.
+   Sideviews are trickier and it makes a lot of sense to include additional
+   modalities for their detection, e.g. motion information. I recommend
+   Viola and Jones' ICCV 2003 paper if this further interests you.
+
+2) Don't expect these detectors to be as accurate as a frontal face detector.
+   A frontal face as a pattern is pretty distinct with respect to other
+   patterns occurring in the world (i.e. image "background"). This is not so
+   for upper, lower and especially full bodies, because they have to rely
+   on fragile silhouette information rather than internal (facial) features.
+   Still, we found especially the upper body detector to perform amazingly well.
+   In contrast to a face detector these detectors will also work at very low
+   image resolutions 
+
+Acknowledgements
+================
+Thanks to Martin Spengler, ETH Zurich, for providing the demo movie.
+-->
+<opencv_storage>
+<cascade type_id="opencv-cascade-classifier"><stageType>BOOST</stageType>
+  <featureType>HAAR</featureType>
+  <height>28</height>
+  <width>14</width>
+  <stageParams>
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+  <stageNum>30</stageNum>
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index 0000000..9a9ef58
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+++ b/server-ia/data/haarcascades/haarcascade_lefteye_2splits.xml
@@ -0,0 +1,7390 @@
+<?xml version="1.0"?>
+<!--
+    Tree-based 20x20 left eye detector.
+    The detector is trained by 6665 positive samples from FERET, VALID and BioID face databases. 
+    Created by Shiqi Yu (http://yushiqi.cn/research/eyedetection).
+
+////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
+  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+
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+
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+ Third party copyrights are property of their respective owners.
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+     this list of conditions and the following disclaimer.
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+     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
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+ and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+ or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+ the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+-->
+<opencv_storage>
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index 0000000..50b7f6a
--- /dev/null
+++ b/server-ia/data/haarcascades/haarcascade_license_plate_rus_16stages.xml
@@ -0,0 +1,1404 @@
+<?xml version="1.0"?>
+<opencv_storage>
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+        <_>
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+        <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+        <_>
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+          <_>
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+                <_>
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+          <!-- tree 3 -->
+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
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+                <_>
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+                <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+                <_>
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+        <_>
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+                <_>
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+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
+                  0 0 3 2 -1.</_>
+                <_>
+                  1 0 1 2 3.</_></rects>
+              <tilted>0</tilted></feature>
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+            <left_val>1.</left_val>
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+        <_>
+          <!-- tree 13 -->
+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
+                  46 4 3 8 -1.</_>
+                <_>
+                  47 4 1 8 3.</_></rects>
+              <tilted>0</tilted></feature>
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+    <_>
+      <!-- stage 15 -->
+      <trees>
+        <_>
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+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
+                  1 2 6 5 -1.</_>
+                <_>
+                  3 2 2 5 3.</_></rects>
+              <tilted>0</tilted></feature>
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+        <_>
+          <!-- tree 1 -->
+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
+                  0 3 18 5 -1.</_>
+                <_>
+                  6 3 6 5 3.</_></rects>
+              <tilted>0</tilted></feature>
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+        <_>
+          <!-- tree 2 -->
+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
+                  3 1 6 14 -1.</_>
+                <_>
+                  6 1 3 14 2.</_></rects>
+              <tilted>0</tilted></feature>
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+        <_>
+          <!-- tree 3 -->
+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
+                  3 6 2 10 -1.</_>
+                <_>
+                  3 11 2 5 2.</_></rects>
+              <tilted>0</tilted></feature>
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+        <_>
+          <!-- tree 4 -->
+          <_>
+            <!-- root node -->
+            <feature>
+              <rects>
+                <_>
+                  42 0 4 6 -1.</_>
+                <_>
+                  42 0 2 3 2.</_>
+                <_>
+                  44 3 2 3 2.</_></rects>
+              <tilted>0</tilted></feature>
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+            <left_val>1.</left_val>
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+      <stage_threshold>-9.1314977407455444e-001</stage_threshold>
+      <parent>14</parent>
+      <next>-1</next></_></stages></haarcascade_pltzzz64x16_16STG>
+</opencv_storage>
diff --git a/server-ia/data/haarcascades/haarcascade_lowerbody.xml b/server-ia/data/haarcascades/haarcascade_lowerbody.xml
new file mode 100644
index 0000000..7fa27c7
--- /dev/null
+++ b/server-ia/data/haarcascades/haarcascade_lowerbody.xml
@@ -0,0 +1,14056 @@
+<?xml version="1.0"?>
+<!--
+   19x23 lowerbody detector (see the detailed description below). 
+
+//////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+| Contributors License Agreement
+| IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+|   By downloading, copying, installing or using the software you agree 
+|   to this license.
+|   If you do not agree to this license, do not download, install,
+|   copy or use the software.
+|
+| Copyright (c) 2004, Hannes Kruppa and Bernt Schiele (ETH Zurich, Switzerland).
+|  All rights reserved.
+|
+| Redistribution and use in source and binary forms, with or without
+| modification, are permitted provided that the following conditions are
+| met:
+|
+|    * Redistributions of source code must retain the above copyright
+|       notice, this list of conditions and the following disclaimer.
+|    * Redistributions in binary form must reproduce the above
+|      copyright notice, this list of conditions and the following
+|      disclaimer in the documentation and/or other materials provided
+|      with the distribution.  
+|    * The name of Contributor may not used to endorse or promote products 
+|      derived from this software without specific prior written permission.
+|
+| THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS
+| "AS IS" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT
+| LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR
+| A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE
+| CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL,
+| EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO,
+| PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR
+| PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF
+| LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING
+| NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS
+| SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.  Back to
+| Top
+//////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
+"Haar"-based Detectors For Pedestrian Detection
+===============================================
+by Hannes Kruppa and Bernt Schiele, ETH Zurich, Switzerland
+
+This archive provides the following three detectors:
+- upper body detector (most fun, useful in many scenarios!)
+- lower body detector
+- full body detector
+
+These detectors have been successfully applied to pedestrian detection
+in still images. They can be directly passed as parameters to the
+program HaarFaceDetect.
+NOTE: These detectors deal with frontal and backside views but not
+with side views (also see "Known limitations" below).
+
+RESEARCHERS:
+If you are using any of the detectors or involved ideas please cite
+this paper (available at www.vision.ethz.ch/publications/):
+
+@InProceedings{Kruppa03-bmvc,
+  author =       "Hannes Kruppa, Modesto Castrillon-Santana and Bernt Schiele",
+  title =        "Fast and Robust Face Finding via Local Context."
+  booktitle =    "Joint IEEE International Workshop on Visual Surveillance and Performance Evaluation of Tracking and Surveillance"
+  year =         "2003",
+  month =        "October"
+}
+
+COMMERCIAL:
+If you have any commercial interest in this work please contact 
+hkruppa@inf.ethz.ch
+
+
+ADDITIONAL INFORMATION 
+====================== 
+Check out the demo movie, e.g. using mplayer or any (Windows/Linux-) player
+that can play back .mpg movies.
+Under Linux that's:
+> ffplay demo.mpg
+or:
+> mplayer demo.mpg
+
+The movie shows a person walking towards the camera in a realistic
+indoor setting. Using ffplay or mplayer you can pause and continue the
+movie by pressing the space bar.
+
+Detections coming from the different detectors are visualized using
+different line styles: 
+upper body : dotted line
+lower body : dashed line
+full body  : solid line
+
+You will notice that successful detections containing the target do
+not sit tightly on the body but also include some of the background
+left and right.  This is not a bug but accurately reflects the
+employed training data which also includes portions of the background
+to ensure proper silhouette representation. If you want to get a
+feeling for the training data check out the CBCL data set:
+http://www.ai.mit.edu/projects/cbcl/software-datasets/PedestrianData.html
+
+There is also a small number of false alarms in this sequence.  
+NOTE: This is per frame detection, not tracking (which is also one of
+the reasons why it is not mislead by the person's shadow on the back
+wall). 
+
+On an Intel Xeon 1.7GHz machine the detectors operate at something
+between 6Hz to 14 Hz (on 352 x 288 frames per second) depending on the
+detector. The detectors work as well on much lower image resolutions
+which is always an interesting possibility for speed-ups or
+"coarse-to-fine" search strategies.
+
+Additional information e.g. on training parameters, detector
+combination, detecting other types of objects (e.g. cars) etc. is
+available in my PhD thesis report (available end of June). Check out
+www.vision.ethz.ch/kruppa/
+
+
+KNOWN LIMITATIONS
+==================
+1) The detectors only support frontal and back views but not sideviews.
+   Sideviews are trickier and it makes a lot of sense to include additional
+   modalities for their detection, e.g. motion information. I recommend
+   Viola and Jones' ICCV 2003 paper if this further interests you.
+
+2) Don't expect these detectors to be as accurate as a frontal face detector.
+   A frontal face as a pattern is pretty distinct with respect to other
+   patterns occurring in the world (i.e. image "background"). This is not so
+   for upper, lower and especially full bodies, because they have to rely
+   on fragile silhouette information rather than internal (facial) features.
+   Still, we found especially the upper body detector to perform amazingly well.
+   In contrast to a face detector these detectors will also work at very low
+   image resolutions 
+
+Acknowledgements
+================
+Thanks to Martin Spengler, ETH Zurich, for providing the demo movie.
+-->
+<opencv_storage>
+<cascade type_id="opencv-cascade-classifier"><stageType>BOOST</stageType>
+  <featureType>HAAR</featureType>
+  <height>23</height>
+  <width>19</width>
+  <stageParams>
+    <maxWeakCount>89</maxWeakCount></stageParams>
+  <featureParams>
+    <maxCatCount>0</maxCatCount></featureParams>
+  <stageNum>27</stageNum>
+  <stages>
+    <_>
+      <maxWeakCount>17</maxWeakCount>
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+        <_>
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@@ -0,0 +1,29690 @@
+<?xml version="1.0"?>
+<!--
+    20x20 profile face detector.
+    Contributed by David Bradley from Princeton University.
+
+////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
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+ and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+ or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+ the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
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+<opencv_storage>
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diff --git a/server-ia/data/haarcascades/haarcascade_righteye_2splits.xml b/server-ia/data/haarcascades/haarcascade_righteye_2splits.xml
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index 0000000..db4571c
--- /dev/null
+++ b/server-ia/data/haarcascades/haarcascade_righteye_2splits.xml
@@ -0,0 +1,7407 @@
+<?xml version="1.0"?>
+<!--
+    Tree-based 20x20 right eye detector.
+    The detector is trained by 6665 positive samples from FERET, VALID and BioID face databases. 
+    Created by Shiqi Yu (http://yushiqi.cn/research/eyedetection).
+
+////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
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+
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+ and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
+ or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
+ the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
+-->
+<opencv_storage>
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+        <_>
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+            0 -1 18 -4.8777908086776733e-002</internalNodes>
+          <leafValues>
+            7.1656656265258789e-001 -4.1640335321426392e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 35 1.0387318208813667e-002</internalNodes>
+          <leafValues>
+            3.7618312239646912e-001 -8.5504144430160522e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 191 -9.4083719886839390e-004</internalNodes>
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+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 48 -8.2391249015927315e-003</internalNodes>
+          <leafValues>
+            8.2346975803375244e-001 -3.7503159046173096e-001</leafValues></_></weakClassifiers></_>
+    <!-- stage 1 -->
+    <_>
+      <maxWeakCount>6</maxWeakCount>
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+      <weakClassifiers>
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 46 -1.0154811898246408e-003</internalNodes>
+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
+            -3.9979115128517151e-001 6.8620890378952026e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 26 -3.8839362561702728e-002</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -7.8442335128784180e-001 3.4929576516151428e-001</leafValues></_></weakClassifiers></_>
+    <!-- stage 2 -->
+    <_>
+      <maxWeakCount>6</maxWeakCount>
+      <stageThreshold>-1.7856997251510620e+000</stageThreshold>
+      <weakClassifiers>
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 171 1.9148588180541992e-002</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -6.5457659959793091e-001 4.0804430842399597e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 7 1.1955041438341141e-002</internalNodes>
+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 45 -2.1218564361333847e-002</internalNodes>
+          <leafValues>
+            7.1812576055526733e-001 -3.0354043841362000e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 108 2.0117280655540526e-004</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -6.1749500036239624e-001 3.5549193620681763e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 122 3.9725980604998767e-004</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -2.6844096183776855e-001 7.6771658658981323e-001</leafValues></_></weakClassifiers></_>
+    <!-- stage 3 -->
+    <_>
+      <maxWeakCount>9</maxWeakCount>
+      <stageThreshold>-1.1837021112442017e+000</stageThreshold>
+      <weakClassifiers>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 202 -1.3291766867041588e-002</internalNodes>
+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 79 -4.8353265970945358e-002</internalNodes>
+          <leafValues>
+            7.0951640605926514e-001 -3.2546108961105347e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 22 2.6532993651926517e-003</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -2.5343564152717590e-001 7.6588714122772217e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 66 -3.8548894226551056e-002</internalNodes>
+          <leafValues>
+            5.8126109838485718e-001 -3.0813106894493103e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 41 -6.8602780811488628e-004</internalNodes>
+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 69 -2.5726919993758202e-002</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -8.7153857946395874e-001 1.9438524544239044e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 24 8.4192806389182806e-004</internalNodes>
+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 62 -2.6956878136843443e-003</internalNodes>
+          <leafValues>
+            5.9945529699325562e-001 -2.8344830870628357e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 112 3.0572075396776199e-002</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -3.0688971281051636e-001 5.7261526584625244e-001</leafValues></_></weakClassifiers></_>
+    <!-- stage 4 -->
+    <_>
+      <maxWeakCount>8</maxWeakCount>
+      <stageThreshold>-1.4687808752059937e+000</stageThreshold>
+      <weakClassifiers>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 5 3.1486168503761292e-002</internalNodes>
+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 150 2.8311354108154774e-003</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -5.7888329029083252e-001 3.2841828465461731e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 76 -4.2060948908329010e-002</internalNodes>
+          <leafValues>
+            5.5578106641769409e-001 -3.2662427425384521e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 115 6.2936875037848949e-003</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -2.1032968163490295e-001 7.8646916151046753e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 51 7.0570126175880432e-002</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -4.3683132529258728e-001 4.0298295021057129e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 135 2.5173835456371307e-003</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -2.0461565256118774e-001 8.2858163118362427e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 102 1.5648975968360901e-003</internalNodes>
+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 177 -3.5970686003565788e-003</internalNodes>
+          <leafValues>
+            2.3294737935066223e-001 -6.5612471103668213e-001</leafValues></_></weakClassifiers></_>
+    <!-- stage 5 -->
+    <_>
+      <maxWeakCount>9</maxWeakCount>
+      <stageThreshold>-1.1029583215713501e+000</stageThreshold>
+      <weakClassifiers>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 27 -1.1257569491863251e-001</internalNodes>
+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 142 3.8014666642993689e-003</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -3.6430206894874573e-001 4.5984184741973877e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 57 9.8789634648710489e-004</internalNodes>
+          <leafValues>
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+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 55 2.1719809621572495e-002</internalNodes>
+          <leafValues>
+            1.8432702124118805e-001 -8.2999354600906372e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
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+          <leafValues>
+            1.4391148090362549e-001 -9.4541704654693604e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 164 1.8956036074087024e-003</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -6.0830104351043701e-001 2.6091885566711426e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 81 -5.8700828813016415e-003</internalNodes>
+          <leafValues>
+            6.9104760885238647e-001 -2.6916843652725220e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 116 -1.1522199492901564e-003</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -6.9503885507583618e-001 2.4749211966991425e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 90 -5.1933946087956429e-003</internalNodes>
+          <leafValues>
+            5.8551025390625000e-001 -3.0389472842216492e-001</leafValues></_></weakClassifiers></_>
+    <!-- stage 6 -->
+    <_>
+      <maxWeakCount>9</maxWeakCount>
+      <stageThreshold>-9.0274518728256226e-001</stageThreshold>
+      <weakClassifiers>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 205 -1.4383997768163681e-002</internalNodes>
+          <leafValues>
+            4.5400592684745789e-001 -4.9917897582054138e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 114 -3.3369414508342743e-002</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -9.3247985839843750e-001 1.4586758613586426e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 128 5.2380945999175310e-004</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -2.8349643945693970e-001 6.4983856678009033e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
+            0 -1 143 6.1231426661834121e-004</internalNodes>
+          <leafValues>
+            -1.8502233922481537e-001 6.5052211284637451e-001</leafValues></_>
+        <_>
+          <internalNodes>
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+<?xml version="1.0"?>
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+  Smile detector
+  Contributed by Oscar Deniz Suarez
+  More information can be found at http://visilab.etsii.uclm.es/personas/oscar/oscar.html
+
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+| Contributors License Agreement
+| IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
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+|   to this license.
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+| PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR
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+| LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING
+| NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS
+| SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.  Back to
+| Top
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+        <_>
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+</opencv_storage>
diff --git a/server-ia/data/haarcascades/haarcascade_upperbody.xml b/server-ia/data/haarcascades/haarcascade_upperbody.xml
new file mode 100644
index 0000000..3c75aa6
--- /dev/null
+++ b/server-ia/data/haarcascades/haarcascade_upperbody.xml
@@ -0,0 +1,28134 @@
+<?xml version="1.0"?>
+<!--
+   22x18 upperbody detector (see the detailed description below). 
+
+//////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+| Contributors License Agreement
+| IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+|   By downloading, copying, installing or using the software you agree 
+|   to this license.
+|   If you do not agree to this license, do not download, install,
+|   copy or use the software.
+|
+| Copyright (c) 2004, Hannes Kruppa and Bernt Schiele (ETH Zurich, Switzerland).
+|  All rights reserved.
+|
+| Redistribution and use in source and binary forms, with or without
+| modification, are permitted provided that the following conditions are
+| met:
+|
+|    * Redistributions of source code must retain the above copyright
+|       notice, this list of conditions and the following disclaimer.
+|    * Redistributions in binary form must reproduce the above
+|      copyright notice, this list of conditions and the following
+|      disclaimer in the documentation and/or other materials provided
+|      with the distribution.  
+|    * The name of Contributor may not used to endorse or promote products 
+|      derived from this software without specific prior written permission.
+|
+| THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS
+| "AS IS" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT
+| LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR
+| A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE
+| CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL,
+| EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO,
+| PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR
+| PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF
+| LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING
+| NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS
+| SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.  Back to
+| Top
+//////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
+"Haar"-based Detectors For Pedestrian Detection
+===============================================
+by Hannes Kruppa and Bernt Schiele, ETH Zurich, Switzerland
+
+This archive provides the following three detectors:
+- upper body detector (most fun, useful in many scenarios!)
+- lower body detector
+- full body detector
+
+These detectors have been successfully applied to pedestrian detection
+in still images. They can be directly passed as parameters to the
+program HaarFaceDetect.
+NOTE: These detectors deal with frontal and backside views but not
+with side views (also see "Known limitations" below).
+
+RESEARCHERS:
+If you are using any of the detectors or involved ideas please cite
+this paper (available at www.vision.ethz.ch/publications/):
+
+@InProceedings{Kruppa03-bmvc,
+  author =       "Hannes Kruppa, Modesto Castrillon-Santana and Bernt Schiele",
+  title =        "Fast and Robust Face Finding via Local Context."
+  booktitle =    "Joint IEEE International Workshop on Visual Surveillance and Performance Evaluation of Tracking and Surveillance"
+  year =         "2003",
+  month =        "October"
+}
+
+COMMERCIAL:
+If you have any commercial interest in this work please contact 
+hkruppa@inf.ethz.ch
+
+
+ADDITIONAL INFORMATION 
+====================== 
+Check out the demo movie, e.g. using mplayer or any (Windows/Linux-) player
+that can play back .mpg movies.
+Under Linux that's:
+> ffplay demo.mpg
+or:
+> mplayer demo.mpg
+
+The movie shows a person walking towards the camera in a realistic
+indoor setting. Using ffplay or mplayer you can pause and continue the
+movie by pressing the space bar.
+
+Detections coming from the different detectors are visualized using
+different line styles: 
+upper body : dotted line
+lower body : dashed line
+full body  : solid line
+
+You will notice that successful detections containing the target do
+not sit tightly on the body but also include some of the background
+left and right.  This is not a bug but accurately reflects the
+employed training data which also includes portions of the background
+to ensure proper silhouette representation. If you want to get a
+feeling for the training data check out the CBCL data set:
+http://www.ai.mit.edu/projects/cbcl/software-datasets/PedestrianData.html
+
+There is also a small number of false alarms in this sequence.  
+NOTE: This is per frame detection, not tracking (which is also one of
+the reasons why it is not mislead by the person's shadow on the back
+wall). 
+
+On an Intel Xeon 1.7GHz machine the detectors operate at something
+between 6Hz to 14 Hz (on 352 x 288 frames per second) depending on the
+detector. The detectors work as well on much lower image resolutions
+which is always an interesting possibility for speed-ups or
+"coarse-to-fine" search strategies.
+
+Additional information e.g. on training parameters, detector
+combination, detecting other types of objects (e.g. cars) etc. is
+available in my PhD thesis report (available end of June). Check out
+www.vision.ethz.ch/kruppa/
+
+
+KNOWN LIMITATIONS
+==================
+1) The detectors only support frontal and back views but not sideviews.
+   Sideviews are trickier and it makes a lot of sense to include additional
+   modalities for their detection, e.g. motion information. I recommend
+   Viola and Jones' ICCV 2003 paper if this further interests you.
+
+2) Don't expect these detectors to be as accurate as a frontal face detector.
+   A frontal face as a pattern is pretty distinct with respect to other
+   patterns occurring in the world (i.e. image "background"). This is not so
+   for upper, lower and especially full bodies, because they have to rely
+   on fragile silhouette information rather than internal (facial) features.
+   Still, we found especially the upper body detector to perform amazingly well.
+   In contrast to a face detector these detectors will also work at very low
+   image resolutions 
+
+Acknowledgements
+================
+Thanks to Martin Spengler, ETH Zurich, for providing the demo movie.
+-->
+<opencv_storage>
+<cascade type_id="opencv-cascade-classifier"><stageType>BOOST</stageType>
+  <featureType>HAAR</featureType>
+  <height>18</height>
+  <width>22</width>
+  <stageParams>
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+  <stageNum>30</stageNum>
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+++ b/server-ia/data/modeles/CV2/README.txt
@@ -0,0 +1,2 @@
+Généré par server-trainer\UsersIdentification-ModelTraining.py
+Utilisé pour server-ia\Camera_Identification_User\identifie.py
\ No newline at end of file
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Hyu17b#89S6

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--- /dev/null
+++ b/server-ia/data/modeles/MobileNetV2/README.txt
@@ -0,0 +1 @@
+Generé par CARIA\server-trainer\RoadSigns-ModelTraining.py
\ No newline at end of file
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--- /dev/null
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new file mode 100644
index 0000000..4b4a330
--- /dev/null
+++ b/server-ia/data/modeles/tensorflow/README.txt
@@ -0,0 +1,2 @@
+Générer par server-trainer\Camera_Identification_VitesseRoadSign-ModelTraining.py
+Utilisé pour server-ia\Camera_Identification_VitesseRoadSign\lire_panneau.py
\ No newline at end of file
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+elephant
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+tie
+suitcase
+frisbee
+skis
+snowboard
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+kite
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+baseball glove
+skateboard
+surfboard
+tennis racket
+bottle
+wine glass
+cup
+fork
+knife
+spoon
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+banana
+apple
+sandwich
+orange
+broccoli
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+hot dog
+pizza
+donut
+cake
+chair
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+keyboard
+cell phone
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+book
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index 0000000..cfca3cf
--- /dev/null
+++ b/server-ia/data/modeles/yolov3-tiny/yolov3-tiny.cfg
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+[maxpool]
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+[convolutional]
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+###########
+
+[convolutional]
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+[convolutional]
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+[yolo]
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+[route]
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+[convolutional]
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+pad=1
+filters=255
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+
+[yolo]
+mask = 0,1,2
+anchors = 10,14,  23,27,  37,58,  81,82,  135,169,  344,319
+classes=80
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+ignore_thresh = .7
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diff --git a/server-ia/data/modeles/yolov3/yolov3.cfg b/server-ia/data/modeles/yolov3/yolov3.cfg
new file mode 100644
index 0000000..938ffff
--- /dev/null
+++ b/server-ia/data/modeles/yolov3/yolov3.cfg
@@ -0,0 +1,789 @@
+[net]
+# Testing
+# batch=1
+# subdivisions=1
+# Training
+batch=64
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+channels=3
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+learning_rate=0.001
+burn_in=1000
+max_batches = 500200
+policy=steps
+steps=400000,450000
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+[convolutional]
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+# Downsample
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+[convolutional]
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+# Downsample
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+[convolutional]
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+[convolutional]
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+[convolutional]
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+[convolutional]
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+from=-3
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+# Downsample
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+[convolutional]
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+[convolutional]
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+[shortcut]
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+
+[convolutional]
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+
+[shortcut]
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+
+[convolutional]
+batch_normalize=1
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+[convolutional]
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+
+[shortcut]
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+
+# Downsample
+
+[convolutional]
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+
+[convolutional]
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+
+[convolutional]
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+
+[convolutional]
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+[convolutional]
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+
+[shortcut]
+from=-3
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+
+
+[convolutional]
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+
+[convolutional]
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+[shortcut]
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+
+
+[convolutional]
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+[convolutional]
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+[convolutional]
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+[shortcut]
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+[convolutional]
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+[shortcut]
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+
+
+[convolutional]
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+
+[convolutional]
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+
+[shortcut]
+from=-3
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+
+[convolutional]
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+
+[convolutional]
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+
+[shortcut]
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+
+# Downsample
+
+[convolutional]
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+
+[convolutional]
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+
+[convolutional]
+batch_normalize=1
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+
+[shortcut]
+from=-3
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+
+[convolutional]
+batch_normalize=1
+filters=512
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+pad=1
+activation=leaky
+
+[convolutional]
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+
+[shortcut]
+from=-3
+activation=linear
+
+[convolutional]
+batch_normalize=1
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+size=1
+stride=1
+pad=1
+activation=leaky
+
+[convolutional]
+batch_normalize=1
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+stride=1
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+activation=leaky
+
+[shortcut]
+from=-3
+activation=linear
+
+[convolutional]
+batch_normalize=1
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+size=1
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+pad=1
+activation=leaky
+
+[convolutional]
+batch_normalize=1
+filters=1024
+size=3
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+pad=1
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+
+[shortcut]
+from=-3
+activation=linear
+
+######################
+
+[convolutional]
+batch_normalize=1
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+
+[convolutional]
+batch_normalize=1
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+activation=leaky
+
+[convolutional]
+batch_normalize=1
+filters=512
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+pad=1
+activation=leaky
+
+[convolutional]
+batch_normalize=1
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+activation=leaky
+
+[convolutional]
+batch_normalize=1
+filters=512
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+stride=1
+pad=1
+activation=leaky
+
+[convolutional]
+batch_normalize=1
+size=3
+stride=1
+pad=1
+filters=1024
+activation=leaky
+
+[convolutional]
+size=1
+stride=1
+pad=1
+filters=255
+activation=linear
+
+
+[yolo]
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+random=1
+
+
+[route]
+layers = -4
+
+[convolutional]
+batch_normalize=1
+filters=256
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+stride=1
+pad=1
+activation=leaky
+
+[upsample]
+stride=2
+
+[route]
+layers = -1, 61
+
+
+
+[convolutional]
+batch_normalize=1
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+
+[convolutional]
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+[convolutional]
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+[convolutional]
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+[convolutional]
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+activation=leaky
+
+[convolutional]
+batch_normalize=1
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+
+[convolutional]
+size=1
+stride=1
+pad=1
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+
+
+[yolo]
+mask = 3,4,5
+anchors = 10,13,  16,30,  33,23,  30,61,  62,45,  59,119,  116,90,  156,198,  373,326
+classes=80
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+jitter=.3
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+truth_thresh = 1
+random=1
+
+
+
+[route]
+layers = -4
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+[convolutional]
+batch_normalize=1
+filters=128
+size=1
+stride=1
+pad=1
+activation=leaky
+
+[upsample]
+stride=2
+
+[route]
+layers = -1, 36
+
+
+
+[convolutional]
+batch_normalize=1
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+
+[convolutional]
+batch_normalize=1
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+[convolutional]
+batch_normalize=1
+filters=128
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+[convolutional]
+batch_normalize=1
+size=3
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+[convolutional]
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+
+[convolutional]
+batch_normalize=1
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+pad=1
+filters=256
+activation=leaky
+
+[convolutional]
+size=1
+stride=1
+pad=1
+filters=255
+activation=linear
+
+
+[yolo]
+mask = 0,1,2
+anchors = 10,13,  16,30,  33,23,  30,61,  62,45,  59,119,  116,90,  156,198,  373,326
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+jitter=.3
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+truth_thresh = 1
+random=1
+
diff --git a/server-ia/data/modeles/yolov3/yolov3.txt b/server-ia/data/modeles/yolov3/yolov3.txt
new file mode 100644
index 0000000..1f42c8e
--- /dev/null
+++ b/server-ia/data/modeles/yolov3/yolov3.txt
@@ -0,0 +1,80 @@
+person
+bicycle
+car
+motorcycle
+airplane
+bus
+train
+truck
+boat
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+fire hydrant
+stop sign
+parking meter
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+bird
+cat
+dog
+horse
+sheep
+cow
+elephant
+bear
+zebra
+giraffe
+backpack
+umbrella
+handbag
+tie
+suitcase
+frisbee
+skis
+snowboard
+sports ball
+kite
+baseball bat
+baseball glove
+skateboard
+surfboard
+tennis racket
+bottle
+wine glass
+cup
+fork
+knife
+spoon
+bowl
+banana
+apple
+sandwich
+orange
+broccoli
+carrot
+hot dog
+pizza
+donut
+cake
+chair
+couch
+potted plant
+bed
+dining table
+toilet
+tv
+laptop
+mouse
+remote
+keyboard
+cell phone
+microwave
+oven
+toaster
+sink
+refrigerator
+book
+clock
+vase
+scissors
+teddy bear
+hair drier
+toothbrush
\ No newline at end of file
diff --git a/server-ia/test_cv2_identifier_user.py b/server-ia/test_cv2_identifier_user.py
new file mode 100644
index 0000000..8f933cd
--- /dev/null
+++ b/server-ia/test_cv2_identifier_user.py
@@ -0,0 +1,108 @@
+#!/usr/bin/env python
+import cv2
+import pickle
+import numpy as np
+import time
+
+# Configuration des tailles et couleurs
+MIN_SIZE = 50
+COLOR_INFO = (255, 255, 255)
+COLOR_KO = (0, 0, 255)
+COLOR_OK = (0, 255, 0)
+
+# Facteur d'agrandissement pour la fenêtre d'affichage
+SCALE_FACTOR = 1.3
+
+# Chargement des classificateurs et des modèles
+FACE_CASCADE_PATH = "server-ia/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml"
+MODEL_PATH = "server-ia/data/modeles/CV2/trainner.yml"
+LABELS_PATH = "server-ia/data/modeles/CV2/labels.pickle"
+
+face_cascade = cv2.CascadeClassifier(FACE_CASCADE_PATH)
+recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
+recognizer.read(MODEL_PATH)
+
+# Chargement des labels
+with open(LABELS_PATH, "rb") as f:
+    og_labels = pickle.load(f)
+    labels = {v: k for k, v in og_labels.items()}
+
+# Initialisation de la capture vidéo
+#cap = cv2.VideoCapture(0)
+cap = cv2.VideoCapture("http://192.168.253.194:8081")
+cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640)
+cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480)
+
+def calculate_sharpness(image):
+    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+    variance = cv2.Laplacian(gray, cv2.CV_64F).var()
+    return variance
+
+def process_frame(frame):
+    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=4, minSize=(MIN_SIZE, MIN_SIZE))
+    
+    for (x, y, w, h) in faces:
+        roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
+        id_, conf = recognizer.predict(roi_gray)
+        
+        if conf <= 95:
+            color = COLOR_OK
+            name = labels.get(id_, "Inconnu")
+        else:
+            color = COLOR_KO
+            name = "Inconnu"
+        
+        label = f"{name} {conf:.2f}"
+        cv2.putText(frame, label, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1, COLOR_INFO, 1, cv2.LINE_AA)
+        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), color, 2)
+    
+    # Afficher la résolution actuelle
+    resolution_text = f"Resolution: {frame.shape[1]}x{frame.shape[0]}"
+    cv2.putText(frame, resolution_text, (10, frame.shape[0] - 40), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, COLOR_INFO, 1, cv2.LINE_AA)
+    
+    # Calculer et afficher la netteté
+    sharpness = calculate_sharpness(frame)
+    sharpness_text = f"Sharpness: {sharpness:.2f}"
+    cv2.putText(frame, sharpness_text, (10, frame.shape[0] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, COLOR_INFO, 1, cv2.LINE_AA)
+    
+    return frame
+
+def main():
+    prev_time = time.time()
+    while True:
+        ret, frame = cap.read()
+        if not ret:
+            print("Erreur lors de la capture de la vidéo.")
+            break
+        
+        frame = process_frame(frame)
+        
+        # Calculer et afficher le FPS
+        curr_time = time.time()
+        fps = 1 / (curr_time - prev_time)
+        prev_time = curr_time
+        
+        fps_text = f"FPS: {fps:.2f}"
+        cv2.putText(frame, fps_text, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, COLOR_INFO, 1, cv2.LINE_AA)
+        
+        # Redimensionner la frame pour l'affichage
+        frame_resized = cv2.resize(frame, (int(frame.shape[1] * SCALE_FACTOR), int(frame.shape[0] * SCALE_FACTOR)))
+        cv2.imshow('CARIA Project - Identification du client', frame_resized)
+        
+        key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
+        if key == ord('q'):
+            break
+        elif key == ord('a'):
+            # Capture 50 frames to avoid blocking
+            for _ in range(50):
+                ret, _ = cap.read()
+                if not ret:
+                    break
+    
+    cap.release()
+    cv2.destroyAllWindows()
+    print("Fin")
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
diff --git a/server-ia/test_cv2_ligne_detection.py b/server-ia/test_cv2_ligne_detection.py
new file mode 100644
index 0000000..1a3b4ce
--- /dev/null
+++ b/server-ia/test_cv2_ligne_detection.py
@@ -0,0 +1,172 @@
+import cv2
+import numpy as np
+import time
+
+# Initialisation des variables
+th1 = 75
+th2 = 150
+k = 3
+stop = 0
+
+# Coordonnées des zones d'intérêt pour le traitement
+ymin = 350
+ymax = 351
+xmin1 = 30
+xmax1 = 130
+xmin2 = 520
+xmax2 = 620
+
+# Fonction pour déterminer le point central des contours détectés
+def point(capteur):
+    s1 = len(capteur) - 1
+    s2 = len(capteur) - 1
+    for i in range(len(capteur)):
+        if capteur[i] != 0:
+            s1 = i
+            break
+    if s1 != len(capteur) - 1:
+        for i in range(len(capteur) - 1, s1 - 1, -1):
+            if capteur[i] != 0:
+                s2 = i
+                break
+        return int((s1 + s2) / 2)
+    return -1
+
+# Variables pour suivre les positions précédentes et le temps
+s1_old = 0
+s2_old = 0
+s1_time = 0
+s2_time = 0
+
+# Capture vidéo
+# cap = cv2.VideoCapture(0)
+cap = cv2.VideoCapture("http://192.168.253.194:8081")
+
+while True:
+    if not stop:
+        ret, frame = cap.read()
+        if not ret:
+            break
+        image = frame.copy()
+
+        # Détection de contours dans les zones d'intérêt
+        gray1 = cv2.cvtColor(frame[ymin:ymax, xmin1:xmax1], cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+        gray2 = cv2.cvtColor(frame[ymin:ymax, xmin2:xmax2], cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+
+        if k != 1:
+            gray1 = cv2.blur(gray1, (k, k))
+            gray2 = cv2.blur(gray2, (k, k))
+
+        capteur1 = cv2.Canny(gray1, th1, th2)
+        capteur2 = cv2.Canny(gray2, th1, th2)
+
+        cv2.rectangle(image, (xmin1, ymin), (xmax1, ymax), (0, 0, 255), 1)
+        cv2.rectangle(image, (xmin2, ymin), (xmax2, ymax), (0, 0, 255), 1)
+
+        # Calcul du point central des contours détectés
+        s1 = point(capteur1[0])
+        s2 = point(capteur2[0])
+
+        if s1 != -1:
+            cv2.circle(image, (s1 + xmin1, ymin), 3, (0, 255, 0), 3)
+            s1_old = s1
+            s1_time = time.time()
+        else:
+            if time.time() - s1_time < 1:
+                cv2.circle(image, (s1_old + xmin1, ymin), 3, (100, 255, 255), 3)
+                s1 = s1_old
+            else:
+                s1 = -1
+
+        if s2 != -1:
+            cv2.circle(image, (s2 + xmin2, ymin), 3, (0, 255, 0), 3)
+            s2_old = s2
+            s2_time = time.time()
+        else:
+            if time.time() - s2_time < 1:
+                cv2.circle(image, (s2_old + xmin2, ymin), 3, (100, 255, 255), 3)
+                s2 = s2_old
+            else:
+                s2 = -1
+
+        # Affichage de l'état de l'alignement
+        if s1 != -1 and s2 != -1:
+            s2_ = abs(xmax2 - xmin2 - s2)
+            if abs(s2_ - s1) > 20:
+                c = (0, max(0, 255 - 10 * int(abs(s1 - s2_) / 2)), min(255, 10 * int(abs(s1 - s2_) / 2)))
+                cv2.circle(image, (int((xmax2 - xmin1) / 2) + xmin1, ymax - 25), 5, c, 7)
+                cv2.arrowedLine(image, (int((xmax2 - xmin1) / 2) + xmin1, ymax - 25),
+                                (int((xmax2 - xmin1) / 2) + xmin1 + 2 * int((s1 - s2_) / 2), ymax - 25),
+                                c, 3, tipLength=0.4)
+            else:
+                cv2.putText(image, "OK", (int((xmax2 - xmin1) / 2) + xmin1 - 15, ymax - 16),
+                            cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 1, (0, 255, 0), 1)
+
+    # Affichage des images dans des fenêtres distinctes
+    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+    if k != 1:
+        gray = cv2.blur(gray, (k, k))
+    gray_canny = cv2.Canny(gray, th1, th2)
+
+    # Superposition des commandes après tous les traitements
+    cv2.putText(image, "[u|j]th1: {:d}  [i|k]th2: {:d}  [y|h]blur: {:d}".format(th1, th2, k),
+                (10, 40), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 1, (0, 255, 255), 2)
+    cv2.putText(image, "[a]>>  [s]stop  [q]quit", (10, 70), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 1, (0, 255, 255), 2)
+
+    # Affichage des fenêtres d'image
+    cv2.imshow("image", image)
+    cv2.imshow("blur", gray)
+    cv2.imshow("canny", gray_canny)
+
+    # Gestion des événements clavier
+    if not stop:
+        key = cv2.waitKey(20) & 0xFF
+    else:
+        key = cv2.waitKey()
+
+    if key == ord('q'):
+        break
+    if key == ord('s'):
+        stop = not stop
+    if key == ord('a'):
+        for cpt in range(200):
+            ret, frame = cap.read()
+            if not ret:
+                break
+            image = frame.copy()
+
+    # Contrôle des paramètres de seuil et de flou
+    if key == ord('y'):
+        k = min(255, k + 2)
+    if key == ord('h'):
+        k = max(1, k - 2)
+    if key == ord('u'):
+        th1 = min(255, th1 + 1)
+    if key == ord('j'):
+        th1 = max(0, th1 - 1)
+    if key == ord('i'):
+        th2 = min(255, th2 + 1)
+    if key == ord('k'):
+        th2 = max(0, th2 - 1)
+
+    # Déplacement des zones d'intérêt
+    if key == ord('m'):
+        ymin += 1
+        ymax += 1
+    if key == ord('p'):
+        ymin -= 1
+        ymax -= 1
+    if key == ord('o'):
+        xmin1 += 1
+        xmax1 += 1
+        xmin2 += 1
+        xmax2 += 1
+    if key == ord('l'):
+        xmin1 -= 1
+        xmax1 -= 1
+        xmin2 -= 1
+        xmax2 -= 1
+
+# Libération des ressources
+cap.release()
+cv2.destroyAllWindows()
diff --git a/server-ia/Camera_Identification_Yolov3-Tiny/real_time_yolo.py b/server-ia/yolov3-tiny_real_time_yolo.py
similarity index 100%
rename from server-ia/Camera_Identification_Yolov3-Tiny/real_time_yolo.py
rename to server-ia/yolov3-tiny_real_time_yolo.py
diff --git a/server-ia/Identification_Yolov3/yolo_opencv.py b/server-ia/yolov3_opencv_picture.py
similarity index 98%
rename from server-ia/Identification_Yolov3/yolo_opencv.py
rename to server-ia/yolov3_opencv_picture.py
index e1bf247..febdcce 100644
--- a/server-ia/Identification_Yolov3/yolo_opencv.py
+++ b/server-ia/yolov3_opencv_picture.py
@@ -74,5 +74,5 @@ for i in indices:
 cv2.imshow("object detection", image)
 cv2.waitKey()
     
-cv2.imwrite("object-detection.jpg", image)
+# cv2.imwrite("object-detection.jpg", image)
 cv2.destroyAllWindows()
diff --git a/server-ia/Identification_Yolov3/yolo_opencv_video.py b/server-ia/yolov3_opencv_video.py
similarity index 100%
rename from server-ia/Identification_Yolov3/yolo_opencv_video.py
rename to server-ia/yolov3_opencv_video.py