Новокшанов Евгений

Backend-разработчик

Backend разработчик с опытом разработки микросервисов. Специализируюсь на разработке на таких языках как Golang, Python, C++. Позитивный, открытый, исполнительный, умею работать в команде. Есть желание развивать свои hard и soft skills. Готов справляться с любыми препятствиями для решения поставленных задач.


Подробнее о проекте Гагарин Хакатон

Project Image

Стек проекта

  • Python, FastAPI
  • Flutter, Dart
  • Tesseract
  • Docker

Разработка приложения, позволяющий в режиме работы по api с определенной вероятностью классифицировать фото-сканы автомобильных документов по их типам - определить вероятности соответствия конкретному типу (водительское удостоверение, свидетельство о регистрации транспортного средства, птс, паспорт РФ), а также номер листа/стороны документа, и получить основную информацию/атрибутику из каждого документа.

UI

  • Flutter - комплект средств разработки и фреймворк с открытым исходным кодом для создания мобильных приложений под Android и iOS, веб-приложений, а также настольных приложений под Windows, macOS и Linux с использованием языка программирования Dart, разработанный и развиваемый корпорацией Google.

Backend

  • FastAPI - асинхронный веб-фреймворк для создания API, написанный на Python.

ML

  • Tesseract - свободная компьютерная программа для распознавания текстов.

Процесс разработки

Разработка и развертывание приложения включили в себя несколько ключевых этапов:

  • Анализ требований. На этом этапе мы определяли функциональные и технические требования к приложению.
  • Проектирование. На этом этапе мы c командой определили протоколы работы API и интерфейс приложения.
  • Разработка. Написали код серверной части и модели ML, разработали приложение.
  • Тестирование. После того как основная часть сайта была готова, мы провели тестирование, чтобы убедиться, что все работает корректно и без ошибок. Это этап включал в себя функциональное тестирование (проверку функциональности приложения).
  • Развертывание. После того как приложение было протестировано, мы развернули его на сервере. Это шаг включал в себя написание Docker файла и запуск контейнера.

Итоговый вид приложения