Péče o mimolesní zeleň založená na datech
Arbo Technologies umí díky detailnímu zhodnocení kondice stromů odhalit v rámci mimolesní zeleně potenciálně nebezpečné stromy, přičemž především může za pomoci analýzy dat zachránit řadu těch zcela bezpečných a zdravých, které se nebezpečně pouze tváří.
Arbo Technologies
Cíl: Systém aplikací pro vyhodnocení zdraví stromů
Náročnost: 350 MD + stále vyvíjíme
V akci: Webové stránky projektu
Souvislosti projektu
Inovativní česká firma s globálními ambicemi si dala za cíl pomocí softwaru a hardwaru zajišťovat bezpečnost stromů rostoucích mimo les, zlepšovat péči o ně a zvyšovat tak užitek, který nabízí vzrostlé stromy celé společnosti v podobě absorpce CO2, poskytováním stínu a úpravy klimatu měst.
Za účelem co nejrychlejšího dosažení svých cílů Arbo přijalo pro tyto účely investici od Y Soft Venture.
Problém:
Firma Arbo potřebovala systém, který umožní arboristům sběr dat o stromech potřebných k analýze stability stromů. Firma nabízí analýzu stability stromů na několika úrovních a uživatel si vybírá požadovaný level analýzy pro daný strom. Výstupem jsou soubory PDF a grafické materiály, které mají odpovědět na otázku, zda je strom z hlediska biomechaniky stabilní, nebo je třeba zakročit. Arbo také potřebovalo vícero interních aplikací, které tato data budou umět připravit pro samotnou analýzu.
Řešení:
Předmětem naší spolupráce bylo vytvoření systému šesti aplikací pro sběr a následné zobrazení vyhodnocených dat. Jedná se o ekosystém aplikací, které jsou propojeny a tvoří jeden velký celek. Sběr dat začíná v mobilní aplikaci.
Mobilní aplikace Treescanner
Aplikace vyvinutá v React Native, která je využívána na iOS i na Androidu, je vstupem pro fotografie stromů a s nimi související naměřená data. Před focením má uživatel možnost kalibrace fotoaparátu, díky níž aplikace pozná výšku daného stromu a uživatel tedy nemusí výšku stromu odhadovat ani měřit. Po vyfocení daných stromů putují data do Adbian shopu.
Adbian shop
Po vyfocení stromů volí uživatel v aplikaci jednu ze čtyř úrovní analýzy. Ty se liší mírou zpracování detailu analýzy a cenou. Tento systém je postaven na Reactu a back-end je v NodeJS. Zajímavostí aplikace je, že platby se provádí přes kredity, které si uživatel dokupuje. Po dokončení své objednávky se data odešlou ke zpracování.
Výsledek:
Po zpracování uživatel obdrží námi vygenerované PDF. Pro generování PDF využíváme microservice architekturu a concurrency. Pro generování PDF máme vytvořenou microservice, která běží ve více instancích a dle potřeby scalujeme, aby generace probíhala rychleji. Z dat, která z analýzy dostaneme, náš systém generuje 3D model daného stromu. Příjemným bonusem je zobrazení 3D modelu v kontextu ostatních zadaných stromů.
Největší technologické challenge
1. Generování PDF
Při generování PDF je potřeba z STL modelu tvořit náhledové obrázky z určitých světových stran a úhlů. Toto vše nesmí blokovat další vyhodnocení a zpracování. Proto jsme zvolili microservice, která má prakticky neomezenou možnost scalování. Dalším postupem bude nasazení na AWS s automatickým scalingem dle zátěže.
2. Zobrazení 3D modelů
Z požadavku bylo potřeba napojit zobrazení 3D modelů v prohlížeči, a to samostatně, kde jsme pomocí Tree.js zobrazili daný strom, i v kontextu ostatních stromů, kde bylo potřeba zobrazit více stromů na ploše a správně vypočítat zarovnání od země na povrchu a vzdálenost stromů.
Líbí se Vám to? Potkejme se!
Send us a message and schedule a call or meeting with our team.