Praxidike

Това е проект на eccy, Joan и dimitursm е спечелил 🥇 първо място на Хакатон "Купата на кмета" 2021 🏆 и Хакатон "NASA Space Apps Bulgaria" 🚀

Инсталиране

Изтеглете проекта като .zip или в Git Bash използвайте:

git clone https://github.com/TeamPraxidike/Crowd-Density-Estimator.git

За да използвате модела, ще Ви е нужен Python (използваната в приложението версия е 3.9.2)

Ще Ви е нужно да инсталирате tensorflow. Направете го в среда остановена за работа с python от pipenv.

pip install --upgrade tensorflow

Езици за програмиране

Приложението е написано на: HTML5, CSS3, JavaScript ES6 ECMAScript 2018 (като са използвани и legacy елементи), Python

За да разгледате кода отворете файла: CODE.md

Използване и описание на уеб приложението

Приложението показва нивото на струпване на хора в отделни локации на града като взима информация и я обработва през обучен модел. Местата са:

• Паметник "Альоша"
• Център
• Хотел България
• Богориди
• Морска Гара
• Морски театър
• Детски кът (до Флора)
• Сарафово (градинка)
• Пристанище Сарафово

ВАЖНО: приложението не ползва актуална информация. На сайта е показана само симулация.

На заглавната страница на приложението се виждат няколко такива зони, които си променят цвета спрямо това какво е нивото на струпването на хора.

1. Червено - много хора
2. Жълто - средно натрупване на хора
3. Зелено - малко хора

На фигурата отдолу може да видите как едно такова се обновява:

Модел

Моделът е конволюционна невронна мрежа, която е съставена от конволюционнен слой, max-pooling слой и два dense слоя в края. Той изпълнява класификация на снимки (тук може да се взимат кадри от видео запис). Използваме data augmentation и dropout, за да намалим overfitting-а по време на обучението. Моделът се обучава за 100 епохи, тъй като сме установили, че това е най-оптималният брой. Използваме metric accuracy, за да анализираме резултата от модела и да правим съответни промени за неговото подобрение.

Dataset

Dataset-ът е сравнително малък и подлежи на промяна.

Ползвани сайтове, разработки и структури

За сайта са ползвани leaflet.js, MapTiler.

За документацията са ползвани EZGif, Lightshot.

За позлването на модела са ползвани CUDA, python.

ПРОЕКТЪТ Е ЛИЦЕНЗИРАН ПОД MIT ЛИЦЕНЗ

Special thanks to Pepi