Detection of territories pollution using satellite images & machine learning

Реализованная функциональность

• Идентификация разлива (машинное обучение)
• Идентификация площади разлива (машинное обучение)
• Идентификация степени опасности для окружающей среды (машинное обучение)
• Идентификация принадлежности нефтепровода
• Определение близлежайших к аварии объектов инфраструктуры, которые он связывает
• Определение близжайших населенных пунктов и маршрутов до них
• Экспорт отчета по конкретному разливу в формате PDF
• Экспорт сводного отчета по всем разливам за промежуток времени в формате XLSX

Особенность проекта

• Дополнительный сбор спутниковых снимков из других открытых БД (GIBS) и их учет в оценке ущерба моделью
• Прогнозирование скорости увеличения площади разлива, степени ущерба

Основной стек

• UI: JS(React/Next.js)
• Backend: Python(FastAPI)
• AI: Python(Tensoflow)
• Parser: Golang
• DB: Postgres

Среда запуска

Linux c docker/docker-compose последних версий. необходимао также установить пакеты:

• git
• make

Установка

git clone https://github.com/NmadeleiDev/territoty_polution_ml_detection
cd territoty_polution_ml_detection

cp .env.example .env

docker-compose build
docker-compose up -d

или с использованием make

git clone https://github.com/NmadeleiDev/territoty_polution_ml_detection
cd territoty_polution_ml_detection

cp .env.example .env

make up

Разработчики

1. Григорий Потемкин Backend
2. Брехов Антон
3. Максим Харитонов
4. Никита Семенов