Frontend Develope (Фронтенд-разработчик)

Описание

Прошу в сопроводительном письме указать, почему Вы хотите участвовать в реализации данного проекта и результаты хотите получить по итогам реализации задач

Описание проекта

Мы работаем над обучением искусственного интеллекта в сфере агропромышленности.

Цель — создать ИИ-модель, способную распознавать сельскохозяйственные культуры, стадии роста растений, признаки заболеваний и угнетённости.

Задачи на первом этапе:

• с помощью вашего любимого веб-фреймворка подготовить многопользовательский веб-сервис (на 3-4 роли), в котором делать пользовательский интерфейс для прикладных задач;
• чаще всего нужно будет отображать пользователям векторные и растровые карты (либы и тайлы Mapbox, OpenMapTiles, etc) с дополнительной информацией из внутренних и внешних источников (например из GeoServer — GeoJSON, PostGIS Database, KML, м.б. GeoTIFF и несколько JSON-over-HTTP API, etc) и элементами управления (кнопками, фильтрами и т.д.);
• реже — давать пользователю добавлять или изменять объекты на карте (которые потом передавать по API в бэк).

При наличии желания и навыков можно забрать во фронт и часть задач бекенда. Например, получение актуальных спутниковых данных о состоянии сельскохозяйственных угодий для принятия оперативных решений о целесообразности проведения агроопераций (сделать на JS одлин HTTP GET-запрос к API и показать отданную им JPEG-картинку).

Позже можно будет поработать с OpenDroneMap / WebODM, с протоколами DJI и ArduPilot для построения маршрутов, прочими задачами из беклога.

Пример прикладной задачи “позволить агроному выделить на поле зоны для обследования дроном”, которая может быть сведена к шагам:

1. взять из БД контур сельскохозяйственного поля, сходить с этим контуром в API спутникового сервиса и забрать растровый рисунок (например, NDVI из Copernicus Data Space);
2. показать этот растр пользователю, дать покрутить ручки фильтров (например, отсечь мелкие неоднородности);
3. дать пользователю нарисовать поверх растра линии и полигоны и сохранить их в KML.

С помощью специального ПО из этого KML можно получить маршрут для облёта дроном. Из фотоснимков будет извлечена полезная информация, которую в следующей задаче нужно снова показать пользователю.

С одной стороны, в этой прикладной области (веб-гео-сервисов) есть свои особенности (протоколы, термины и т.д.), понимание которых поможет решать задачи проекта, вероятно, не меньше, чем знание языков программирования и фреймворков для веб-разработки. С другой, на том же Хабре есть, похоже, всё, что нужно, для реализации практически “с нуля”. Поэтому первое ожидание к кандидату — увлекаться вебом и картографированием, работать с картами (OSM, Google Maps и т.д.) Может оказаться полезным увлекаться дронами.