https://github.com/dimflix-hackathons/emissioneye

Prediction of dispersion of industrial emissions of harmful substances in the urban environment
https://github.com/dimflix-hackathons/emissioneye

ai artificial-intelligence ecology fastapi leaflet math python urban vue

Last synced: 10 days ago
JSON representation

Prediction of dispersion of industrial emissions of harmful substances in the urban environment

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/dimflix-hackathons/emissioneye
• Owner: DIMFLIX-Hackathons
• License: mit
• Created: 2024-11-20T18:54:47.000Z (3 months ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2024-11-21T23:03:15.000Z (3 months ago)
• Last Synced: 2024-12-07T11:10:56.693Z (2 months ago)
• Topics: ai, artificial-intelligence, ecology, fastapi, leaflet, math, python, urban, vue
• Language: Python
• Homepage:
• Size: 386 KB
• Stars: 3
• Watchers: 1
• Forks: 0
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md
  • License: LICENSE

Awesome Lists containing this project

README

        






# EmissionEye

**EmissionEye** — прогнозирование рассеивания промышленных выбросов вредных веществ в городской среде с учетом парковых / лесных зон, метеофакторов и рельефа.

# Возможности

- ## Бэкенд на FastAPI:

	Использует простоту и производительность FastAPI для создания надежного слоя API с поддержкой асинхронного программирования.

- ## Фронтенд на Vue.js 

	Использует Vue.js для создания динамичного и отзывчивого пользовательского интерфейса, который плавно взаимодействует с бэкендом на FastAPI.

# Как пользоваться?

- ## Настройка переменнных окружения 

	1.Создайте файл с переменными окружения `cp .env.example .env` \

	2. Откройте файл .env в любом удобном для Вас текстовом редакторе. \

    3. Заполните все пустые параметры

- ## Запуск

	- ### Backend

		1. [Установите poetry](https://python-poetry.org/docs/)

		2. Перейдите в каталог `backend` с помощью команды `cd backend`

		3. Выполните установку зависимостей `poetry install`

		4. Запустите бекенд `poetry run app`

	- ### Frontend

		1. Перейдите в каталог `frontend` с помощью команды `cd frontend`

		2. Установите зависимости `npm install`

        3. Запустите фронтенд `npm run serve`

# Вклад в развитие

Вклад в развитие EmissionEye приветствуется! \

Если вы обнаружите какие-либо проблемы или у вас есть идеи по улучшению, не стесняйтесь открывать проблему или отправлять запрос на слияние.

# Лицензия

EmissionEye распространяется под лицензией MIT. \

Подробнее смотрите в файле [LICENSE](LICENSE).