SignAll - Educational - Dâmbovița - Lucrari 2026 Nationala

Lucrari Lucrari 2026 Nationala
1

Informatii generale

Descriere

SignAll este o aplicație mobilă educațională destinată învățării limbajului semnelor prin intermediul recunoașterii automate a gesturilor în timp real. Folosind camera frontală a dispozitivului, aplicația detectează semnul efectuat de utilizator și îl identifică aproape instantaneu cu ajutorul unui model de inteligență artificială specializat.

După recunoaștere, utilizatorul primește denumirea semnului în una dintre cele cinci limbi disponibile în aplicație. Pentru aprofundarea cunoștințelor, aplicația include un centru de învățare, unde fiecare semn este însoțit de o descriere detaliată a modului corect de execuție și de o imagine de referință, facilitând învățarea și exersarea independentă.

Scopul principal al aplicației este educativ: să ofere persoanelor fără cunoștințe anterioare de limbaj al semnelor un instrument accesibil și interactiv pentru învățarea gesturilor de bază. Prin combinarea recunoașterii în timp real cu resurse dedicate, SignAll transformă procesul de învățare într-o experiență intuitivă, practică și ușor de urmărit.

Tehnologii

Aplicația este alcătuită dintr-un client mobil dezvoltat în Flutter și un backend bazat pe FastAPI, responsabil de autentificare, procesarea imaginilor și inferența modelului de inteligență artificială.

Clientul captează cadre din camera frontală la fiecare 200 ms și le transmite printr-o conexiune securizată către backend. Fiecare cerere este autentificată cu Firebase Authentication, iar imaginea este verificată și preprocesată, inclusiv prin corectarea iluminării atunci când este necesar.

Ulterior, imaginea este analizată de modelul DETR (Detection Transformer), antrenat pentru recunoașterea gesturilor din limbajul semnelor. Modelul identifică semnul prezent în imagine și returnează denumirea acestuia, scorul de certitudine (confidence score) și coordonatele cutiei de detecție.

Clientul primește rezultatul și îl suprapune în timp real peste fluxul camerei, oferind utilizatorului feedback vizual imediat.

Tehnologii utilizate:
Frontend: Flutter – Dezvoltare aplicației mobile.

Backend: FastAPI (Python) – Dezvoltarea arhitecturii API.

Inteligență Artificială / Machine Learning: PyTorch (Dezvoltare model detecție) & Hugging Face (Găzduire model IA).

Procesare Imagini (Python): OpenCV, Pillow, Albumentations – Preprocesare și augmentare date vizuale.

Securitate și Trafic: Firebase Authentication (Autentificare utilizatori) & Redis (Mecanism de rate limiting).

Infrastructură și Management: Docker (Containerizare backend), Railway (Deployment) și GitHub (Versionarea codului Backend + Frontend).

Cerinte sistem

Sistem de operare: Android 11 sau mai nou
Memorie RAM: Minimum 3 GB RAM pentru o rulare fluidă
Conexiune stabilă la internet

Realizatori

Vasile-Sebastian Oprea

  • Scoala: Colegiul Național Ienăchiță Văcărescu
  • Clasa: 11
  • Judet: Dâmbovița
  • Oras: Comuna Mănești, Sat Drăgăești-Ungureni

David Andrei Cojocaru

  • Scoala: Colegiul Național"Ienachita Văcărescu"
  • Clasa: 11
  • Judet: Dâmbovița
  • Oras: Târgovişte

Screenshots