Aplicativo de Detecção de Danos em Rodovias

Este aplicativo utiliza modelos de deep learning YOLOv8x e YOLOv9e para detectar danos em pavimentos asfálticos. Ele foi desenvolvido como parte de um Trabalho de Conclusão de Curso e oferece várias funcionalidades, incluindo detecção em tempo real, detecção em imagens, vídeos e captura de tela.

*Clique na imagem acima para assistir ao vídeo de demonstração do aplicativo*

Pré-requisitos

• Python 3.11 ou superior
• pip (gerenciador de pacotes do Python)
• Git (opcional, para clonar o repositório)

Instalação

1. Clone o repositório (ou baixe o código-fonte):

   git clone https://github.com/felipeverones/yololit-RDD.git
   cd yololit-RDD
   

2. (Recomendado) Crie e ative um ambiente virtual:

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # No Windows use: venv\Scripts\activate
   

3. Instale as dependências:

   pip install -r requirements.txt
   

4. Baixe os Modelos

Os modelos YOLOv8x e YOLOv9e não estão incluídos diretamente no repositório devido ao seu tamanho. Você pode baixá-los da seção de Releases:

1. Vá para a página de Releases.
2. Baixe os arquivo models.zip.
3. Extraia-o na raiz do projeto (pasta yololit-RDD).

Configuração

1. Certifique-se de que os modelos YOLOv8x e YOLOv9e estão na pasta models com a seguinte estrutura:

   models/
   ├── YOLOv8x/
   │   └── best.pt
   └── YOLOv9e/
       └── best.pt
   

2. Verifique se o arquivo .streamlit/config.toml está presente e configurado corretamente.

Executando o aplicativo

Para iniciar o aplicativo, execute o seguinte comando no terminal:

streamlit run app.py

O aplicativo será iniciado e você poderá acessá-lo através do seu navegador no endereço indicado no terminal (geralmente http://localhost:8501).

Uso

O aplicativo oferece quatro funcionalidades principais:

1. Detecção de Imagens: Permite o upload e análise de imagens.
2. Detecção em Tempo Real: Utiliza a webcam para detecção em tempo real.
3. Detecção de Vídeo: Processa vídeos uploadados.
4. Captura de Tela em Tempo Real: Realiza detecção em capturas de tela do seu computador.

Selecione a funcionalidade desejada na barra lateral e siga as instruções na tela.

Problemas Conhecidos

• Algumas funcionalidades podem apresentar certas falhas. Este aplicativo está em constante desenvolvimento.
• O upload de vídeos está limitado a 1GB. Para vídeos maiores, considere redimensioná-los ou cortá-los antes do upload.

Estrutura do Código

• app.py: Ponto de entrada do aplicativo.
• Home.py: Página inicial do aplicativo.
• sections/: Diretório contendo os módulos para cada seção do aplicativo.
• models/: Diretório contendo os modelos YOLO.

Contato

Para mais informações, entre em contato através do email: [email protected]