Skip to content

Latest commit

 

History

History
133 lines (80 loc) · 6.32 KB

README.md

File metadata and controls

133 lines (80 loc) · 6.32 KB

Logo

Динамограф AI

Данный репозиторий содержит исходный код "Динамографа" - Python приложения, основанного на FastAPI, интегрированного с машинным обучением для анализа динамограмм. Используется приложением для мониторинга и управления скважинами - Светофор, а также клиентским приложением Динамограф.

MIT License TensorFlow Keras FastAPI Python

v1

  • Анализ Динамограмм:

    Приложение позволяет проводить анализ динамограмм в двух форматах: Сырые данные и Изображение.

  • Создание новых маркеров

    В настоящее время поддерживается список маркеров, состоящий из 20 элементов

  • Пополнение датасетов и обучение

    Возможность постоянного пополнения датасетов новыми данными и дообучение модели

  • Дополнительные параметры

    Включение параметров скважины для наиболее тонкого анализа

Примеры API эндпоинтов (v1)

Все запросы должны начинаться с префикса /v1. Эндпоинты /dnm, /marker, /ai поддерживают все операции CRUD. Приведённые ниже запросы являются публичными и требуют для валидации API ключи, которые устанавливаются в заголовок Authorization: Basic <YOUR_API_KEY>. Ключи можно получить в приложении Динамограф.


Получить случайную немаркированную динамограмму

Используется для получения пользователями Светофора случайной непромаркированной динамограммы. В результате пользователь получит объект с последней присвоенной ему динамограммой или же будет сгенерированна и отправлена новая.

  GET /dnm/random/${public_id}
Parameter Type Description
public_id string Required. Публичный id пользователя "Светофор"

Получить все маркеры

  GET /dnm/marker/all

Используется для получения пользователями Светофора всех доступных (1) маркеров. В результате пользователь получит список с объектами маркеров, которыми далее можно будет промаркировать полученную динамограмму

(1) Маркер - условное обозначение "Эталонной динамограммы", т.е изображения, которое отображает конкретую неисправность в ШГН.


Промаркировать динамограмму

Используется для получения пользователями Светофора случайной непромаркированной динамограммы. В результате пользователь получит объект с последней присвоенной ему динамограммой или же будет сгенерированна и отправлена новая.

  POST /dnm/mark
Parameter Type Description
dnm_id list Required. Id динамограммы
marking_data list Required. Список маркеров динамограммы

Анализ изображения

Используется для создания отчётов по скважине. В результате пользователь получит строку - результат анализа.

  POST /ai/predict/image
Parameter Type Description
image file Изображение динамограммы

Анализ сырых данных

Принцип действия схожий с анализом по изображению, только предварительно данные конвертируются в матричный вид для удобства распознавания моделью машинного обучения.

  POST /ai/predict/raw
Parameter Type Description
raw_data list Объект с точками динамограммы

Стек технологий

Client: Vue, Vite, TailwindCSS

Server: FastAPI, Uvicorn

DL: TensorFlow, Keras

Производство

Проект нашёл своё применение в компании ПАО "Татнефть"