Pobieranie paczek detekcji

[slawekstu]

By uzyskać dostęp do bazy detekcji pierwszym krokiem jaki musimy zrobić jest:
1) Skontaktowanie się z przedstawicielami projektu pisząc mail (na adres credodetector @credo.science) w którym prosimy o przyznanie dostępu podając powód (np. chęć analizy częstotliwości występowania detekcji w danej okolicy) oraz dane użytkownika - któremu przyznany zostanie dostęp. Danymi użytkownika są mail oraz nazwa jaką użyto podczas rejestracji w aplikacji CREDO Detector.

2) Mając przyznany dostęp (zostaniemy o tym poinformowani mailowo), musimy pobrać skrypt do pobierania detekcji.
Link do skryptu:
https://github.com/credo-science/credo- ... a-exporter

Mając skrypt na swoim komputerze (najlepiej w dodatkowym osobnym folderze) uruchamiamy konsole/ terminal wpisując polecenie:

Python3 ./credo-data-exporter.py --user yourusername --password yourpassword

(Oczywiście musimy mieć python3 na swoim komputerze)

Najbardziej interesujące nas dane (same detekcje) znaleźć można w folderze "Detections". Każda detekcja/wycinek tworzy w bazie jeden rekord który zawiera informacje o cząstce. Informacje te można umownie podzielić na 4 części:

a) Informacje o użytkowniku,

"team_id": 1,
"user_id": 1,

b) Informacje o lokalizacji - współrzędne geograficzne

"latitude": 49.493,
"longitude": 19.051,

c) Informacje o czasie

"timestamp": czas wykrycia (13 znakowy czas w formacie unix, dokładność ms)
"time_received": czas dotarcia do serwera (bazy danych)

d) Informacje o wycinku (graficzne)

"id": id wykrycia - unikatowe
"frame_content": kod obrazu w base64,
"height": informacja o wysokości (rozdzielczość matrycy),
"width": informacja o szerokości (rozdzielczość matrycy),
"visible": Informacja czy wycinek przeszedł przez podstawowy filtr, umieszczony w aplikacji (przyjmuje wartości true/false)

Pozycja najjaśniejszego pixela na wycinku (wycinek zazwyczaj ma rozmiar 60x60 px).

"x": pozycja w szerokości
"y": pozycja w wysokości

Detekcje są grupowane w pliki json które można odczytywać i analizować w wieloma różnymi programami, językami programowania. Dla początkujących proponujemy używania Python3 który jest bardzo łatwy do wykorzystania.
Przykładowe skrypty można odnależć na GitHubie projektu CREDO oraz na forum w zakładce "skrypty".


* Dużym ułatwieniem w operowaniu na detekcjach jest wykorzystanie systemu Linux, jednak na Windowsie także można to robić - z tym, że czasami mogą pojawiać się drobne różnice w uruchamianiu skryptu, środowiska itp.