Проект: Телеграм бот "Птичка"

Описание

Телеграмм-бот созданный для автоматизации процесса информирования жителей Сургута о правилах сдачи, помощи в определении типа вторсырья, графиках работы пунктов, проводимых мероприятиях.

Презентация

Вход при помощи впн

Доступные команды

Для пользователя

• О нас
  • Как мы работаем
  • Мероприятия
• Контакты
  • Cотрудничество
  • Вопросы
• Помощь с сортировкой
  • Правила сдачи
  • Типы вторсырья
  • Классификация типа по фото

Для администратора

• Создать рассылку
• Внести изменения
  • Мероприятия
  • Пункты

Структура Базы данных

Классификатор вторсырья

Прототип нейронной сети, определяющий на начальной версии 2 класса(возможно увеличение объема классов в будущем), обученный на датасете состоящего из 5000 фотографий различных предметов из металла и пластика

Классы:

• Металл
• Пластик

Параметры обучения:

• Предобученная модель: Resnet18
• Функция потерь: CrossEntropy
• Оптимизатор: SGD

Соотношение классов:

• Tensor 0 - Plastic
• Tensor 1 - Metal

Изображения в датасете:

Точность:

Пример ответа:

Cтек технологий

Софт:

• Архитектуры функций: Figma
• БД: dbdiogram
• Нейронная сеть: Google Colab
• Бот: Visual Studio Code

Язык:

• Python

Фреймворки:

• PyTorch

Библиотеки:

• Aiogram
• NumPy
• MatPlotLib
• Pandas
• Pillow
• SQLAlchemy

Запуск

Python версия 3.12

Клонирование репозитория:

git clone https://github.com/svetsss/BFU_practice
cd ptichka_infobot

Работа с виртуальным окружением:

python3 -m venv venv
source venv\Scripts\activate.bat

Токен нужно получить у @BotFather и подставить его в значение TOKEN:

echo "TELEGRAM_BOT_TOKEN = ""
DB_PATH = "db/db.sqlite3" > .env

Обновление pip, установка зависимостей и запуск:

pip3 install --upgrade pip
pip3 install -r requirements.txt
python3 ptichka_infobot/main.py

Демонстрация функционала

1. Информация

2. Админ панель

3. Правила

4. Классификация