Datengestützte Pflege von nicht forstwirtschaftlichen Grünflächen
Dank einer detaillierten Bewertung des Zustands der Bäume ist Arbo Technologies in der Lage, potenziell gefährliche Bäume in den nicht forstwirtschaftlichen Grünflächen zu erkennen und durch die Analyse der Daten vor allem viele Bäume zu retten, die völlig ungefährlich und gesund sind und nur gefährlich aussehen.
Arbo Technologies
Ziel: Apps-System zur Bewertung der Baumgesundheit
Schwierigkeit: 350 MD + wir sind noch in der Entwicklungsphase
In Aktion: Webseite des Projekts
Hintergrund des Projekts
Ein innovatives tschechisches Unternehmen mit globalen Ambitionen hat sich zum Ziel gesetzt, mit Hilfe von Software und Hardware die Sicherheit von Bäumen, die außerhalb der Wälder wachsen, zu gewährleisten, ihre Pflege zu verbessern und den Nutzen zu steigern, den ausgewachsene Bäume für die gesamte Gesellschaft in Bezug auf die CO2-Absorption, die Schattenbildung und die Verbesserung des Stadtklimas bieten.
Um seine Ziele so schnell wie möglich zu erreichen, hat Arbo zu diesem Zweck eine Investition von Y Soft Venture angenommen.
Problem:
Das Unternehmen Arbo benötigte ein System, mit dem Baumpfleger die für die Analyse der Baumstabilität erforderlichen Baumdaten erfassen können. Das Unternehmen bietet verschiedene Stufen der Baumstabilitätsanalyse an, und der Benutzer wählt die gewünschte Stufe der Analyse für einen bestimmten Baum aus. Das Ergebnis sind PDF-Dateien und grafische Darstellungen, die die Frage beantworten, ob der Baum biomechanisch stabil ist oder ob Maßnahmen erforderlich sind. Arbo benötigte auch mehrere interne Apps, die diese Daten für die eigentliche Analyse aufbereiten können.
Lösung:
Gegenstand unserer Zusammenarbeit war die Entwicklung eines Systems von sechs Apps für die Erfassung und anschließende Darstellung von ausgewerteten Daten. Es handelt sich um ein Ökosystem von Apps, die miteinander verbunden sind und eine große Einheit bilden. Die Datenerfassung beginnt in der mobilen App.
Mobile App Treescanner
Eine in React Native entwickelte App, die sowohl auf iOS als auch auf Android zum Einsatz kommt, dient als Eingabe für Baumfotos und die dazugehörigen Messdaten. Vor der Aufnahme eines Fotos hat der Benutzer die Möglichkeit, die Kamera zu kalibrieren, wodurch die App die Höhe des Baumes erkennt, so dass der Benutzer die Höhe des Baumes nicht schätzen oder messen muss. Nach dem Fotografieren der Bäume gehen die Daten in den Adbian Shop.
Adbian Shop
Nach dem Fotografieren der Bäume wählt der Benutzer in der App eine von vier Analysestufen aus. Diese unterscheiden sich durch den Detaillierungsgrad der Analyse und den Preis. Dieses System ist auf React aufgebaut und das Back-End ist in NodeJS. Ein interessantes Merkmal der App ist, dass die Zahlungen über Credits erfolgen, die der Benutzer einkauft. Nachdem der Benutzer seine Bestellung abgeschlossen hat, werden die Daten zur Verarbeitung gesendet.
Ergebnis:
Nach der Verarbeitung erhält der Benutzer ein von uns generiertes PDF. Wir verwenden eine Microservice-Architektur und Concurrency für die PDF-Generierung. Für die PDF-Generierung haben wir einen Microservice entwickelt, der in mehreren Instanzen läuft und je nach Bedarf skaliert, um die Generierung zu beschleunigen. Aus den Daten, die wir bei der Analyse erhalten, generiert unser System ein 3D-Modell des gegebenen Baums. Ein schöner Bonus ist die Anzeige des 3D-Modells im Kontext der anderen eingegebenen Bäume.
Größte technologische Herausforderung
1. PDF-Generierung
Bei der PDF-Generierung ist es notwendig, Vorschaubilder vom STL-Modell aus bestimmten Himmelsrichtungen und Winkeln zu erstellen. All dies darf die weitere Auswertung und Verarbeitung nicht blockieren. Deshalb haben wir uns für einen Microservice entschieden, der praktisch unbegrenzte Skalierungsmöglichkeiten hat. Der nächste Ansatz wird die Implementierung auf AWS mit automatischer Skalierung je nach Auslastung sein.
2. Darstellung von 3D-Modellen
Die Anforderung bestand darin, die Darstellung von 3D-Modellen im Browser zu verbinden, sowohl separat, wo wir Tree.js zur Darstellung des Baumes verwendeten, als auch im Kontext mit anderen Bäumen, wo wir mehrere Bäume auf dem Desktop anzeigen und die Ausrichtung vom Boden zur Oberfläche und den Abstand der Bäume korrekt berechnen mussten.
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