Skip to content

PROJECT_STATE.md

Latest commit

 

History

History
192 lines (146 loc) · 5.04 KB

PROJECT_STATE.md

File metadata and controls

192 lines (146 loc) · 5.04 KB
Raw

AI LOCK SELECTOR - ТЕКУЩЕЕ СОСТОЯНИЕ ПРОЕКТА

==============================================

Дата: 2026-02-23

Версия: 4.3.0

Статус: ✅ РАБОТАЕТ

ОЦЕНКИ ЭКСПЕРТОВ (v4.3)

Эксперт Оценка Комментарий
KIMI (Architecture) 5.8/10 Архитектура в целом
GROK (Code Analysis) 5.8/10 Code quality
GPT (Code Generation) 5.5/10 Генерация кода
GEMINI (ML/CV) 5.5/10 CV пайплайн
MASTER 5.6/10 Consensus

О ПРОЕКТЕ

Название: AI Lock Selector
Репозиторий: https://github.com/cjpanches/ai_lock_selector
Ветка: develop

ТЕКУЩЕЕ СОСТОЯНИЕ (v4.3)

Компонент Оценка Статус
Mobile App 6.5/10 ✅ Работает (кнопка фото исправлена)
Backend 6.0/10 ✅ Работает
CV Pipeline 5.0/10 ✅ Готов к пре-разметке
Tests 6/10 ✅ 38 тестов
YOLO Dataset В процессе ⏳ Нужны фото
Общая 5.5/10 ✅ Работает

ЧТО РАБОТАЕТ

Backend (FastAPI)

  • ✅ REST API на localhost:8001
  • ✅ SQLite база данных (147 замков)
  • ✅ /api/v1/locks - получить все замки
  • ✅ /api/v1/match - подбор аналогов
  • ✅ /api/v1/measure - измерения
  • ✅ Health check

Flutter Web

  • ✅ Главная страница (HomeScreen)
  • ✅ Каталог замков (147 шт)
  • ✅ AR камера с DIN маской
  • ✅ Экран результатов
  • ✅ GoRouter навигация

CV Pipeline

  • ✅ LockContourPipeline
  • ✅ GeometryCalculator (исправлен)
  • ✅ ContourAnalyzer
  • ✅ EdgeDetector
  • ✅ pre_label.py (пре-разметка для YOLO)
  • ⚠️ YOLO не обучен

КРИТИЧЕСКИЕ БАГИ

Исправлены (v4.0):

  • ✅ API matching - добавлен db parameter
  • ✅ Router import - добавлен HomeScreen
  • ✅ Division by zero - добавлена валидация
  • ✅ GeometryCalculator - исправлены расчёты
  • ✅ CORS - настроен

Исправлены (v4.3):

  • ✅ Кнопка фото - добавлен принудительный захват (long press)

БАЗА ДАННЫХ

Таблица Записей
locks 147
manufacturers 1
lock_compatibility 0
measurements 0

Бренды: Apecs, Avers

ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ СТЕК

Frontend (Mobile)

  • Flutter 3.41.2
  • Riverpod 2.x
  • go_router

Backend

  • FastAPI
  • SQLite (aiosqlite)
  • SQLAlchemy 2.0 async
  • Pydantic v2

CV Pipeline

  • Python 3.x
  • OpenCV 4.x
  • YOLOv8 (структура готова)

СБОР ДАННЫХ ДЛЯ YOLO

Структура датасета

cv_pipeline/dataset/
├── images/
│   ├── train/      # Обучающие изображения
│   └── val/        # Валидационные изображения
├── labels/         # Аннотации YOLO формата
├── classes.txt     # 4 класса
└── lock_dataset.yaml

Классы

ID Класс Описание
0 lock_plate Вся планка замка
1 cylinder_hole Отверстие цилиндра (DIN)
2 mounting_hole Крепёжные отверстия
3 handle_square Квадрат ручки

Инструменты

  • pre_label.py - скрипт пре-разметки (CV → YOLO)
  • Roboflow - онлайн разметка (бесплатно до 1000 фото)
  • LabelImg - десктоп разметка

Текущий прогресс

  • ✅ Структура датасета создана
  • ✅ Скрипт пре-разметки работает
  • ⏳ Нужны фото с правильного ракурса (500+)

СЛЕДУЮЩИЕ ШАГИ

  1. Собрать 500+ фото замков (правильный ракурс сверху)
  2. Разметить в Roboflow (или использовать pre_label.py)
  3. Обучить YOLO (100 эпох)
  4. Настроить PostgreSQL для production

КОМАНДЫ

Backend

cd backend
DATABASE_URL=sqlite+aiosqlite:///./locks.db uvicorn app.main:app --port 8001

Flutter Web

cd mobile_app
flutter build web
# затем запустить сервер
python3 -m http.server 8080

Тесты

cd backend && pytest

ФАЙЛЫ ДЛЯ ПРОДОЛЖЕНИЯ

  • Основной: PROJECT_STATE.md
  • Стартовый: STARTUP.md
  • Мастер: OPENCODE_STARTUP.md
  • Эксперты: AI_EXPERTS/

Обновлено: 2026-02-23 Версия: 4.1.0 Статус: ✅ РАБОТАЕТ