Visualisation des Données de Communication pour les Systèmes de Transport Intelligents

Introduction

Ce projet a été développé dans le cadre d'un stage au Lab-I*. Il vise à analyser et visualiser les données de communication véhiculaire capturées dans des fichiers PCAP. L'application permet d'identifier les messages DENM et CAM et d'afficher leurs informations sur une interface utilisateur interactive.

Téléchargement et Conversion des Fichiers PCAP

Visualisation sur Carte Interactive

Liste des Paquets

Structure du Projet

.
├── Doxyfile
├── Doxyfile.bak
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── classes_VehicleCommunication.png
│   ├── data
│   │   ├── json
│   │   └── pcap
│   ├── extensions.py
│   ├── models
│   │   ├── CAM.py
│   │   ├── DENM.py
│   │   ├── GeoNetworking.py
│   │   ├── Packet.py
│   │   ├── Packets.py
│   │   ├── __init__.py
│   └── ...
├── docker
│   ├── Dockerfile
│   └── docker-compose.yml
├── docs
│   ├── html
│   └── latex
├── pcap_valenciennes_retour
├── requirements.txt
├── run.py
├── scripts
│   └── start.sh
└── tests
    └── __init__.py

Modèles

Les modèles de données sont situés dans le dossier app/models et comprennent :

• CAM.py : Contient les informations spécifiques aux messages CAM (Cooperative Awareness Messages), comme la vitesse, la direction, et l'identifiant du véhicule.
• DENM.py : Contient les informations spécifiques aux messages DENM (Decentralized Environmental Notification Messages), comme le type d'événement, la cause de l'événement, et les effets prévus.
• GeoNetworking.py : Modèle abstrait encapsulant les informations géographiques spécifiques à un paquet GeoNetworking.
• Packet.py : Classe de base pour tous les types de paquets, contenant des informations générales comme les adresses MAC, le type, et la taille du paquet.
• Packets.py : Contient une liste de paquets et permet d'effectuer des opérations comme le tri et le filtrage.

Installation

Pour lancer l'application, suivez les étapes ci-dessous :

1. Clonez le dépôt :

   git clone https....
   cd DashboardPCAP

2. Créez un environnement virtuel Python :

   python3 -m venv venv

3. Activez l'environnement virtuel :

   • Sur macOS et Linux :

     source venv/bin/activate

   • Sur Windows :

     .\venv\Scripts\activate

4. Installez les dépendances :

   pip install -r requirements.txt

5. Lancez l'application :

   ./scripts/start.sh

Utilisation

L'application permet de :

• Analyser les fichiers PCAP pour identifier les messages DENM et CAM.
• Visualiser les données sous forme de graphiques et de cartes interactives.
• Explorer les paquets réseaux capturés et vérifier leur structure et contenu.

Contributions

Pour contribuer au projet, veuillez suivre les étapes suivantes :

1. Fork le dépôt.
2. Créez une branche pour votre fonctionnalité ou correction de bug (git checkout -b feature/AmazingFeature).
3. Commitez vos changements (git commit -m 'Add some AmazingFeature').
4. Pushez vers la branche (git push origin feature/AmazingFeature).
5. Ouvrez une Pull Request.

Remerciements

Merci à M. Fouchal, M. Bourdy-Liebart, et M. Wilhelm pour leur encadrement et leur soutien tout au long du stage.