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75d271c696 Background réaliste CsI(Tl) + hybridation mesuré/synthétique + dashboard continuum
- Remplace le continuum exponentiel par un modèle réaliste CsI(Tl) dans
  l'entraînement (bosse asymétrique ~110 keV + queue Compton)
- Ajoute l'injection de background mesuré (70% mesuré / 30% synthétique)
  via --measured_background et MEASURED_BACKGROUND_PATH
- Ajoute l'endpoint /api/background/continuum et le toggle "Continuum CsI"
  sur le dashboard background
- Exclut le canal 1023 (overflow bin) de l'affichage web (NUM_CHANNELS=1023)
- Corrige le lissage Gaussien du background (normalisation locale aux bords)
- Met à jour README.md, CLAUDE.md, TUTORIEL.md, TOTO.md, vega_ml/README.md

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
2026-05-19 18:14:00 +02:00
1e0c1a5ea5 Dashboard web FastAPI + Chart.js
- 4 vues : spectre temps reel, historique detections, background, timeline CPS
- API REST : /api/status, /api/spectrum/current, /api/spectrum/difference,
  /api/background, /api/background/spectrum, /api/history, /api/cps/timeline
- Frontend vanilla JS + Chart.js (pas de Node.js, leger pour Pi 4)
- Moniteur modifie pour exporter son etat dans /data/monitor_state.json
  et le CPS dans /data/cps_log.jsonl chaque cycle
- Nouveau conteneur Docker 'web' sur port 8080
- Theme sombre, calibration energie (E = 0.33 + 2.97 * canal)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-05-19 13:33:07 +02:00
745a64b342 Pipeline complet Radiacode 103 - identification automatique d'isotopes
- VegaModel CNN-FCNN 34.5M params, 82 isotopes, val acc 99.89%
- Generation 50k spectres synthetiques 1D (12-24h durees)
- Entrainement 100 epochs sur RTX 5060 Ti (CUDA 12.8, Blackwell)
- Detection continue avec soustraction du background
- Capture background 24h avec gestion deconnexion
- Docker Compose : conteneur train (GPU) + detect (CPU/USB)
- Modele entraite inclus (vega_best.pt, 395 Mo)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-05-19 12:29:56 +02:00