HandWritingDescriptor

Система распознавания рукописного текста, состоящая из следующих компонентов:

• Backend API для обработки запросов

  • REST API на Python для обработки изображений и текста
  • Интеграция с базой данных MongoDB для хранения результатов распознавания
  • Асинхронная обработка запросов для эффективной работы с изображениями
  • Система логирования и мониторинга

• Telegram бот для удобного взаимодействия

  • Простой интерфейс для загрузки изображений
  • Интерактивные клавиатуры для управления процессом распознавания
  • Возможность получения результатов в текстовом формате
  • Обработка различных типов сообщений и команд

• Triton Model Repository для хранения и обслуживания моделей машинного обучения

  • Оптимизированное обслуживание моделей для быстрого инференса
  • Поддержка различных форматов моделей (ONNX, TensorRT)
  • Масштабируемость и балансировка нагрузки
  • Версионирование моделей для обеспечения стабильности работы

• MongoDB для хранения данных

  • Сохранение истории распознаваний
  • Хранение метаданных изображений
  • Быстрый доступ к результатам

Проект позволяет распознавать рукописный текст с помощью современных методов компьютерного зрения и машинного обучения. Использование Triton Inference Server обеспечивает высокую производительность и масштабируемость системы, позволяя обрабатывать множество запросов одновременно с минимальными задержками.

Итоговая архитектура

Изменения:

• В качестве базы данных выбрана Mongo
• Препроцессинг перенесен на бэкенд, телеграм работает как прослойка для пользователя
• Модуль дообучения и логгирования еще в разработке