EMSUGI

EMSUGI

Tabla de contenido

• Descripción general del proyecto
• Características clave
• Capturas de pantalla
• Empezando
  • Pila de tecnología
  • Instalación
  • Ejecutando con Docker
  • Estructura de carpetas
• Uso
• Contribuyendo
• Licencia MIT

Descripción general del proyecto

EMSUGI es una aplicación sofisticada diseñada para recopilar y analizar alertas de emergencia de diversas fuentes. Aprovecha la IA generativa para predecir incidentes futuros basándose en datos históricos y tendencias actuales. Este sistema tiene como objetivo mejorar la eficiencia de las respuestas de emergencia proporcionando informes detallados y análisis visuales.

Si te gusta este proyecto, ¡no olvides destacar este repositorio y bifurcarlo si quieres contribuir! ¡Sus contribuciones y apoyo son muy apreciados!

Características clave:

• Monitoreo de alertas en tiempo real : recupera y almacena alertas de emergencia en diferentes países.
• IA generativa : implementa IA para analizar y generar predicciones futuras de incidentes de emergencia.
• Representación gráfica : muestra datos mediante tablas y gráficos, lo que permite a los usuarios visualizar métricas clave.
• Selección interactiva de rango de fecha/hora : permite a los usuarios establecer rangos de fecha y hora personalizados para la generación de informes.
• Análisis de palabras clave y temas : identifica palabras clave y temas populares por país y región.
• Diseño responsivo : admite un diseño responsivo y compatible con dispositivos móviles para ver informes.

NOTA: Estas funciones se basan en la intención futura del proyecto, por lo que el rendimiento y las funciones reales pueden variar debido a las fases de desarrollo activas.

Capturas de pantalla

A continuación se muestran algunas capturas de pantalla que muestran las características y el diseño del sistema:

NOTA: Estas capturas de pantalla reflejan el estado actual del desarrollo del proyecto y pueden cambiar en el futuro a medida que las funciones evolucionen y se realicen mejoras.

Empezando

Pila de tecnología:

• Python (Versión 3.x o superior): un potente lenguaje de programación de alto nivel utilizado para el desarrollo backend.
• Flask : un marco web liviano para crear aplicaciones web en Python.
• pandas : una biblioteca de manipulación de datos que proporciona potentes estructuras de datos para el análisis de datos.
• matplotlib : una biblioteca de trazado popular que se utiliza para crear visualizaciones estáticas, animadas e interactivas.
• gemini : una herramienta impulsada por IA para la generación de informes generativos, que se utiliza para crear informes de emergencias y desastres.
• torch : un marco de aprendizaje profundo que proporciona herramientas flexibles y eficientes para entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático, particularmente para la inferencia de modelos locales.
• transformadores : una biblioteca de Hugging Face para trabajar con transformadores previamente entrenados y otros modelos de aprendizaje automático de última generación.
• logly : una herramienta de registro y monitoreo utilizada para rastrear y administrar registros dentro de las aplicaciones.
• python-dotenv : una herramienta para gestionar variables de entorno, que permite la configuración de información confidencial (claves API, tokens, etc.) en un archivo .env .
• SQLite : una base de datos liviana basada en disco para almacenar y recuperar datos para la aplicación.
• Tailwind CSS : un marco CSS de utilidad para diseñar rápidamente interfaces web modernas y receptivas.
• Font Awesome : biblioteca de iconos utilizada para agregar iconos vectoriales escalables en la interfaz de usuario.
• Chart.js : biblioteca de JavaScript para crear gráficos interactivos y personalizables para visualización de datos.

Instalación:

1. Clonar el repositorio:

   git clone https://github.com/muhammad-fiaz/EMSUGI.git
   cd EMSUGI

2. Instale las dependencias:

   pip install -r requirements.txt

3. Ejecute la interfaz de usuario web de Flask:

   python launch.py

4. Abra su navegador y vaya a:

    http://127.0.0.1:5000/
   

Ejecutando con Docker

Si desea ejecutar este proyecto usando Docker, consulte el archivo docker_readme.md para obtener una guía paso a paso sobre cómo crear, ejecutar y administrar la aplicación EMSUGI en un contenedor Docker.

Estructura de carpetas:

 .
├── launch.py                  # Launch Flask application
├── modules/                # Application modules
│   ├── api/                # API endpoints
│   │   ├── __init__.py    # Initialize API endpoints
│   │   ├── loading.py      # Loading API endpoint
│   │   ├── cancel_process.py      # Cancel the report generation process
│   │   .
│   │   .
│   ├── fetch_alerts.py     # Fetch report from online
│   ├── generate.py  # Generate report
│   ├── process.py  # Process the report
│   ├── router.py  # Router for the application
│   ├── db.py # Database connection
│   ├── download.py # Download the models
│   ├── async_worker.py # Async worker for the application
│   ├── routes/            # Application routes
│   │   ├── __init__.py    # Initialize application routes
│   │   ├── index_page.py      # Index Page route
│   │   ├── report_page.py      # Report Page route
│   │   ├── analytics_page.py      # Analytics Page route
│   │   ├── notice_page.py      # Notice Page route
│   │   ├── license_page.py      # License Page route
│   │   ├── records_page.py      # Records Page route
│   │   ├── reports_page.py      # Reports Page route
│   ├── utils/              # Utility functions
│   │   ├── __init__.py    # Initialize utility functions
│   │   └── progress.py     # Progress utility functions
│   │   └── check_for_cancel.py # Check if the report generation has been canceled
│   │   .
│   │   .
├── templates/              # Contains HTML templates
│   └── index.html          # Main HTML file
├── static/                 # Static files (CSS, JS, images)
│   ├── styles.css          # Global styles
├── create_database.py      # Used to create DB
├─��� database_alerts.db      # Stored Database
├── Dockerfile              # Docker configuration file
├── CODE_OF_CONDUCT.md      # Code of conduct for contributors
├── LICENSE                 # Open-source license for the project
├── pyproject.toml          # Python project configuration file
├── docker_readme.md        # Instructions for using Docker
└── README.md               # Project documentation 

Uso

• Abra la aplicación en su navegador.
• Ingrese un rango de fechas y horas para generar informes.
• Visualice los resultados en varios formatos gráficos.

Contribuyendo

¡Agradecemos las contribuciones! No dude en enviar problemas y solicitudes de extracción para mejorar el proyecto. Al contribuir, asegúrese de seguir nuestro Código de conducta para mantener un entorno respetuoso y colaborativo para todos los contribuyentes.

Licencia MIT

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