### Projeto: CHAT GPT AURORA I.A 7.0

[felipeliliti]

https://github.com/langflow-ai/langflow/issues/3068### Projeto: CHAT GPT AURORA I.A 7.0

Descrição do Projeto:
Este projeto, denominado CHAT GPT AURORA I.A 7.0, foi desenvolvido por Felipe Marcos de Abreu Aquino como parte da fase 6 do projeto Liliti STK 3.6.9 de inteligência artificial multimodal. O sistema integra reconhecimento de objetos em vídeos e fotos, reconhecimento de sons e análises de riscos, utilizando tecnologias avançadas de IA.

Estrutura do Projeto Django

1. Configuração Inicial:

   • Criação do projeto Django.
   • Configuração do ambiente virtual e instalação de pacotes necessários.

2. Modelos de IA Utilizados:

   • Modelos pré-treinados como YOLO, TensorFlow, ou PyTorch para reconhecimento de objetos.
   • Bibliotecas como librosa para reconhecimento de sons.
   • Algoritmos de análise de risco baseados em técnicas de análise de imagens e sons.

3. Arquitetura do Projeto:

   • app/: Aplicação principal do Django.
     • models.py: Definição dos modelos de dados.
     • views.py: Lógica de negócios e integração com modelos de IA.
     • urls.py: Mapeamento de URLs.
     • templates/: Templates HTML para a interface de usuário.
   • media/: Armazenamento de arquivos de mídia (imagens e vídeos).

Exemplo de Código:

# Comandos para criar o projeto Django e configurar o ambiente
django-admin startproject CHATGPT_AURORA
cd CHATGPT_AURORA
python manage.py startapp recognition

# Instalar bibliotecas necessárias
pip install django pillow tensorflow librosa opencv-python

models.py

from django.db import models

class Image(models.Model):
    image = models.ImageField(upload_to='images/')
    uploaded_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)

class Video(models.Model):
    video = models.FileField(upload_to='videos/')
    uploaded_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)

class Sound(models.Model):
    audio = models.FileField(upload_to='sounds/')
    uploaded_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)

views.py

from django.shortcuts import render
from .models import Image, Video, Sound
import tensorflow as tf
import librosa
import cv2
import numpy as np

def recognize_image(request):
    # Código para reconhecimento de objetos em imagens
    pass

def recognize_video(request):
    # Código para reconhecimento de objetos em vídeos
    pass

def recognize_sound(request):
    # Código para reconhecimento de sons
    pass

def analyze_risk(request):
    # Código para análise de riscos baseado em imagens e sons
    pass

urls.py

from django.urls import path
from . import views

urlpatterns = [
    path('recognize_image/', views.recognize_image, name='recognize_image'),
    path('recognize_video/', views.recognize_video, name='recognize_video'),
    path('recognize_sound/', views.recognize_sound, name='recognize_sound'),
    path('analyze_risk/', views.analyze_risk, name='analyze_risk'),
]

Templates e Front-end:

• Criar templates para upload de imagens, vídeos e sons, e para exibição dos resultados de reconhecimento e análise de risco.

Back-end de Integração:

• Utilizar TensorFlow, OpenCV, librosa, etc., para processar as mídias e realizar as análises necessárias.