Descrição do Projeto:
Este projeto, denominado CHAT GPT AURORA I.A 7.0, foi desenvolvido por Felipe Marcos de Abreu Aquino como parte da fase 6 do projeto Liliti STK 3.6.9 de inteligência artificial multimodal. O sistema integra reconhecimento de objetos em vídeos e fotos, reconhecimento de sons e análises de riscos, utilizando tecnologias avançadas de IA.
Estrutura do Projeto Django
Configuração Inicial:
Criação do projeto Django.
Configuração do ambiente virtual e instalação de pacotes necessários.
Modelos de IA Utilizados:
Modelos pré-treinados como YOLO, TensorFlow, ou PyTorch para reconhecimento de objetos.
Bibliotecas como librosa para reconhecimento de sons.
Algoritmos de análise de risco baseados em técnicas de análise de imagens e sons.
Arquitetura do Projeto:
app/: Aplicação principal do Django.
models.py: Definição dos modelos de dados.
views.py: Lógica de negócios e integração com modelos de IA.
urls.py: Mapeamento de URLs.
templates/: Templates HTML para a interface de usuário.
media/: Armazenamento de arquivos de mídia (imagens e vídeos).
Exemplo de Código:
# Comandos para criar o projeto Django e configurar o ambiente
django-admin startproject CHATGPT_AURORA
cd CHATGPT_AURORA
python manage.py startapp recognition
# Instalar bibliotecas necessárias
pip install django pillow tensorflow librosa opencv-python
models.py
from django.db import models
class Image(models.Model):
image = models.ImageField(upload_to='images/')
uploaded_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
class Video(models.Model):
video = models.FileField(upload_to='videos/')
uploaded_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
class Sound(models.Model):
audio = models.FileField(upload_to='sounds/')
uploaded_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
views.py
from django.shortcuts import render
from .models import Image, Video, Sound
import tensorflow as tf
import librosa
import cv2
import numpy as np
def recognize_image(request):
# Código para reconhecimento de objetos em imagens
pass
def recognize_video(request):
# Código para reconhecimento de objetos em vídeos
pass
def recognize_sound(request):
# Código para reconhecimento de sons
pass
def analyze_risk(request):
# Código para análise de riscos baseado em imagens e sons
pass
0### Projeto: CHAT GPT AURORA I.A 7.0
Descrição do Projeto: Este projeto, denominado CHAT GPT AURORA I.A 7.0, foi desenvolvido por Felipe Marcos de Abreu Aquino como parte da fase 6 do projeto Liliti STK 3.6.9 de inteligência artificial multimodal. O sistema integra reconhecimento de objetos em vídeos e fotos, reconhecimento de sons e análises de riscos, utilizando tecnologias avançadas de IA.
Estrutura do Projeto Django
Configuração Inicial:
Modelos de IA Utilizados:
Arquitetura do Projeto:
app/
: Aplicação principal do Django.models.py
: Definição dos modelos de dados.views.py
: Lógica de negócios e integração com modelos de IA.urls.py
: Mapeamento de URLs.templates/
: Templates HTML para a interface de usuário.media/
: Armazenamento de arquivos de mídia (imagens e vídeos).Exemplo de Código:
models.py
views.py
urls.py
Templates e Front-end:
Back-end de Integração: