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Instruções para Rodar Localmente

Estado atual do projeto​

  Nessa sprint, a equipe SOD aprimorou a solução a ponto de torná-la viável do início ao fim via plataforma. Apesar de a solução não estar em sua versão de mercado, ela já apresenta recursos como login, cadastro, envio de fotos (RF01), processamento de imagem (RF02), classificação pelo tipo de fissura (RF03) e até geração de relatórios (RF04). Além disso, adicinou-se um requisito não presente no escopo até essa sprint:

RF08 - Upload de Imagens via servidor

Descrição:
O usuário deve conseguir puxar as imagens do servidor que foram enviadas pelo aplicativo do drone.

Tipo de usuário:
Operador técnico / Especialista.

Propósito:
Garantir a facilidade no processo de análise de imagem desde o uso do drone.

  Este requisito está quase finalizado. O fluxo necessário para o seu funcionamento já acontece: é possível enviar imagens do aplicativo SOD para o servidor e recuperá-las via webapp. Entretanto, é necessário aumentar a usabilidade, principalmente no que tange à quais imagens recuperar.

  Os requisitos não funcionais RNF01, RNF02 e RNF07 também foram cumpridos nessa sprint.

  Entretanto, devido ao aumento da complexidade do aplicativo, aumentou-se também suas instruções de uso, conforme demonstrado abaixo.

Aviso

Devido a não finalização do app, ainda não será possível testá-lo nessa sprint

Pré-requisitos:​

  • Ter o arquivo .env contendo NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL e NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY - Enviado à parte
  • Ter o arquivo .pt do modelo treinado swin-transformer - Enviado à parte
  • VSCode - siga o tutorial de instalação do programa de acordo com seu sistema operacional;
  • Python versão 3.12 - siga o tutorial de instalação do programa de acordo com seu sistema operacional.
  • Node.js versão 10.2.4 - siga o tutorial de instalação do programa de acordo com seu sistema operacional

Instruções de Uso​

Siga as etapas abaixo para executar o aplicativo corretamente.

1. Clonando este repositório​

Para clonar o repositório, você pode seguir esse tutorial

2. Incluindo os arquivos​

2.1. Arquivo de Configuração do Servidor​

Por meio de um arquivo de pastas, acesse o diretório do repositório clonado e inclua o arquivo ".env" no diretório src/sod-webapp

2.2. Arquivo do modelo Swin-Transformer-V2​

Por meio de um arquivo de pastas, acesse o diretório do repositório clonado acesse a seguinte pasta: src/IA/IA_v2/src/swin-transformer-v2. Em seguida, crie um diretório com o nome models e inclua dentro dele o seu arquivo ".pt".

3. Rodando o web app​

3.1. Instale as dependências do Node.js​

No VSCode, abra o repostório clonado e abra o terminal. Em seguida, acesse o diretório src/sod-webapp colando o seguinte comando no terminal.

cd src/sod-webapp

Então, para instalar as dependências do Node.js, cole o seguinte comando:

npm install

3.2. Inicie o servidor de desenvolvimento​

Rode o servidor Next.js:

npm run dev

O terminal exibirá uma mensagem semelhante a:

▲ Next.js 14.1.0
- Local:     http://localhost:3000
- Environments: .env.local
✓ Ready in 4s
Aviso

Para que a aplicação funcione corretamente, é necessário rodar o servidor em Flask. Essas instruções serão dadas abaixo. Caso tente rodar a aplicação sem ele, ao clicar "Iniciar Processamento" da IA, a tela permanecerá em carregamento infinito

4. Rodando o servidor Flask​

4.1. Crie um ambiente virtual Python​

Abra um novo terminal do VSCode, acesse o diretório src/IA_v2 colando o seguinte comando no terminal.

cd src/IA_v2

Em seguida, a depender do seu sistema operacional cole o seguinte comando:

Linux

python3 -m venv venv

Windows

python -m venv venv

4.2. Ative seu ambiente virtual​

Então, para ativar seu ambiente virtual, cole o seguinte comando no mesmo terminal:

Linux

source venv/bin/activate

Windows

.\venv\Scripts\activate

4.3. Instale as dependências do projeto​

Para instalar as dependências do projeto, cole o seguinte comando no mesmo terminal:

pip install -r requirements.txt

4.4. Inicie o servidor​

Ainda no mesmo terminal, rode o servidor. Para tanto, cole o seguinte comando no mesmo terminal:

Linux

python3 ./src/server.py

Windows

python ./src/server.py

Pronto, agora você pode aproveitar plenamente das funcionalidades da aplicação web do Sistema Óptico de Detecção.