Подробно о том, как запустить приложение можно ознакомиться здесь
Файл с локальными .env
#остальные настройки
SECRET_KEY="YOUR_SEACKRET_KEY"
DEBUG=True # на время разработки true на прод false
# база данных
DATABASE_NAME="YOUR_DATABASE_NAME"
DATABASE_USER="YOUR_DATABASE_USER"
DATABASE_PASSWORD="YOUR_DATABASE_PASSWORD"
DATABASE_HOST=localhost
DATABASE_PORT=5432
BOT_TOKEN="YOUR_BOT_TOKEN"
API_URL_SAVE_MESSAGES=”YOUR_URL_SAVE_MESSAGE_TG”
API_URL_SAVE_PHOTO=”YOUR_URL_SAVE_PHOTO_TG”
С каждым новым сообщением датасет для обучения модели будет наполняться, при необходимости модель можно дообучить
Source: Пахота зяби под мн тр
Result: Пахота зяби под Многолетние травы
Source: Предп культ под оз пш
Result: Предпосевная культивация под Пшеница озимая
Source: 2-е диск сах св под пш
Result: 2-е Дискование Свекла сахарная под Пшеница озимая
Source: Внесение мин удобрений под оз пшеницу
Result: Внесение минеральных удобрений под Пшеница озимая
Source: Прикат мн тр под оз пш
Result: Прикатывание посевов Многолетние травы под Пшеница озимая
С каждым новым сообщением датасет для обучения модели будет наполняться, при необходимости модель можно дообучить
Source:
Дискование 2-е под Ячмень озимый По ПУ 61/352 Отд 11 32/32 Отд 12 29/219
Result:
- OPERATION: 'Дискование 2-е'
- CROP: 'Ячмень озимый'
- SUBUNIT: 'По ПУ 61/352'
- DEPARTMENT: 'Отд 11'
- DEPARTMENT: 'Отд 12'
Source:
16.11 Мир Пахота под Кукуруза товарная 30 га, 599 га, 89%, 73 га остаток. Пахота под Соя товарная 30 га, 879 га, 77%, 260 га остаток. Работало 2 агрегата.
Result:
- DATE: '16.11'
- DEPARTMENT: 'Мир'
- OPERATION: 'Пахота'
- CROP: 'Кукуруза товарная'
- HECTARE: '30 га'
- HECTARE: '599 га'
- OPERATION: 'Пахота'
- CROP: 'Соя товарная'
- HECTARE: '30 га'
- HECTARE: '260 га'
Source:
Пахота под Соя товарная: День - 295 га От начала - 6804 га (79%) Остаток- 1774 га
Result:
- OPERATION: 'Пахота'
- CROP: 'Соя товарная:'
- HECTARE: '295 га'
- HECTARE: '6804 га'
- HECTARE: '1774 га'
Оценка времени завершения сельскохозяйственных операций (посев, уборка, внесение удобрений и т.д.) на основе данных.
Далее, анализ с помощью временных рядов для прогнозирования сроков выполнения работ (на будущее)
Выявление пу, которые работают менее эффективно, чем другие.
Сравнительный анализ производительности по различным метрикам
Агрегация данных из различных источников для предоставления общей картины состояния сельского хозяйства(на данный момент только кол-во операций по пу)
Оценка будущей урожайности на основе исторических данных, погодных условий, типа почвы и агротехнических мероприятий Использование регрессионных моделей для прогнозирования урожайности
Корреляционный анализ для выявления связей между затратами и результатами Анализ временных рядов для определения оптимальных сроков внесения удобрений и полива







