SmartLensAI

? Application de flottement AI

Bienvenue dans mon application AI Flutter, une application mobile de pointe conçue pour présenter plusieurs capacités d'intelligence artificielle dans une seule interface conviviale. Cette application tire parti de Flutter, de la boîte à outils de l'interface utilisateur de Google, pour fabriquer de belles applications compilées nativement pour mobile, Web et bureau à partir d'une seule base de code. Mon application présente plusieurs fonctionnalités d'IA, y compris la reconnaissance des chiffres, la détection d'objets et la détection en temps réel, ce qui en fait un outil polyvalent pour les utilisateurs intéressés par les technologies de l'IA.

Caractéristiques

• ? Reconnaissance des chiffres : utilise un modèle formé pour reconnaître avec précision les chiffres des images ou des flux de caméras en temps réel.
• Détection d'objets : capable d'identifier et d'étiqueter des objets dans une image statique ou via l'appareil photo en temps réel.
• ⚡ Détection en temps réel : offre la possibilité de détecter et de classer les objets ou les chiffres en temps réel, fournissant des commentaires instantanés à l'utilisateur.

? Captures d'écran

Commencer

Pour commencer avec l'application AI Flutter, assurez-vous que Flutter 2.2.3 est installé sur votre système. Suivez les étapes ci-dessous pour configurer le projet localement:

1. ? Clone le référentiel de votre machine locale.
2. Ouvrez le terminal et accédez au répertoire du projet.
3. ? Exécutez flutter pub get installer les dépendances nécessaires.
4. Lancez un émulateur ou connectez un appareil physique.
5. ▶ ️ Exécutez flutter run pour démarrer l'application.

Dépendances

• Flutter : pour la construction de l'interface utilisateur et de la logique de l'application.
• TensorFlow Lite : Utilisé pour intégrer les modèles AI dans l'application.
• Caméra : pour accéder à des flux de caméra en temps réel pour la détection.

? Modèles

L'application comprend les modèles TensorFlow Lite suivants suivants:

• Reconnaissance du chiffre : converted_mnist_model.tflite
• Détection d'objet : yolov2_tiny.tflite , ssd_mobilenet.tflite et mobilenet_v1_1.0_224.tflite (nom de placement, remplacer par le nom du modèle réel)

Ces modèles sont situés dans le répertoire assets et sont automatiquement chargés par l'application lors de l'exécution.

? Contributif

J'accueille les contributions à l'application de flutter AI! Si vous avez des suggestions d'améliorations ou de nouvelles fonctionnalités, n'hésitez pas à ouvrir un problème ou à soumettre une demande de traction.

Licence

Ce projet est autorisé sous la licence du MIT.

Merci d'avoir exploré mon application IA Flutter. J'espère que cela servira un outil précieux pour votre intérêt ou votre travail dans l'intelligence artificielle.