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a Web system for managing tea garden intelligently

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fre-air/webStreamlit

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🍵 webStreamlit

一个简单的智慧茶园管理系统示例,基于Streamlit库构建web界面,实现以下功能:

  1. 获取气象数据,对茶叶生长环境所需温度、湿度、风速、降水等因素进行预警
  2. 模拟茶园数据进行展示,即数据的可视化分析
  3. 叠加视频监控点,可以进行人、背景、鸟等21类物体检测
  4. 将示例部署至Streamlit Cloud,点击链接一键访问👉示例

版本需求

  • Python 3.9

安装步骤

  1. 下载zip文件或克隆此存储库

    git clone https://github.com/fre-air/webStreamlit.git
    cd webStreamlit
  2. 安装项目依赖项

    pip install -r requirements.txt
  3. 运行streamlit示例

    streamlit run webStreamlit.py

文件目录

webStreamlit
├── .idea   #创建项目时自动生成的配置目录,可忽略
├── __pycache__  #python编译文件和源文件,可忽略
├── icon   #项目图标及城市列表数据
├── models  #物体检测模型
├── picture  #茶园图片
├── pyecharts-assets-master  #pyecharts图表渲染时的静态资源文件
│  ├── /assets/
│  │  ├── jquery.min.js  #静态资源文件
│  │  └── ...
├── video  #茶园视频
├── .gitattributes   #使用git LFS上传大文件时,配置文件
├── README.md   #项目说明
├── requirements.txt  #项目环境依赖包
└── webStreamlit.py  #项目主文件

项目部署

本项目依托Streamlit Cloud 进行部署,总共有如下三个步骤:

  1. 通过git将项目文件上传至Github
  2. 添加requirements.txt文件
  3. 通过Streamlit Cloud部署应用

参考资料

  1. 气象数据来源于"和风天气开发服务网站",选用逐小时天气预报,使用方式详见官方文档
  2. 数据可视化通过Pyecharts库绘制实现,使用方式详见pyecharts教程pyecharts文档
  3. 视频物体检测功能使用streamlit-webrtc组件实现,详情见streamlit-webrtc

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