• Crearea unei platforme web care primește, procesează și salvează imaginile transmise prin MQTT de platforma hardware/mobila
• Implementarea unui sistem de autentificare și autorizare pentru utilizatori
• Gestionarea dispozitivelor hardware/mobile conectate (vizualizare, actualizare firmware, configurare)
• Controlul parametrilor camerei și al modului de funcționare prin interfață web
• Implementarea operațiunilor de procesare a imaginilor (redimensionare, filtrare, analiză de bază)
• Vizualizarea și descărcarea imaginilor procesate
• Implementarea mecanismului de actualizare OTA pentru dispozitivele hardware

Puteti folosi ca si exemplu pentru inregistrarea si procesare urmatoarele imagini. Obiectul este cel de a extrage textul din imaginile sau PDF-ul atasat.

Din imaginea atasata putem extrage informatie despre persoana, profesia, locul de munca, avizul medical si tipul controlului de medicina muncii.

Pentru a simplifica partea de procesare pe partea de web se pot extrage aceste informatii din fisierul PDF atasat ca alternativa.

PDF raport medicina muncii

• Backend: Python (Flask/Django/FastAPI) sau Node.js (Express)
• Frontend: React/Vue/Angular pentru interfața utilizatorului
• Bază de date: PostgreSQL/MySQL/MongoDB pentru stocarea imaginilor și metadatelor
• MQTT Broker: Eclipse Mosquitto/HiveMQ pentru recepția imaginilor
• Cloud Storage: AWS S3/MinIO sau filesystem local pentru imaginile salvate
• Procesare imagini: OpenCV/Pillow pentru filtrare, redimensionare și analiză

• Subscriere la topic-ul MQTT pe care dispozitivele trimit imagini
• Decodificarea și salvarea imaginilor într-un director local sau cloud storage
• Stocarea metadatelor imaginii în baza de date (timp, dispozitiv sursă, parametri cameră)

• Înregistrare și autentificare utilizatori cu roluri diferite (admin, operator, vizualizator)
• Protejarea endpoint-urilor API cu JWT/OAuth

• Listarea dispozitivelor conectate și a ultimelor imagini primite
• Monitorizarea stării dispozitivelor (online/offline, parametri activi)
• Comenzi de control trimise către dispozitive (reglare parametri cameră, schimbare mod operare)

• Redimensionare automată pentru optimizare
• Aplicare de filtre de bază (contrast, luminozitate, grayscale)
• Analiză simplă a imaginii (detecție muchii, histograma culorilor)

• Galerie cu imagini sortate după dispozitiv și timp
• Opțiune de descărcare a imaginilor brute sau procesate

• Trimiterea unei versiuni noi de firmware către dispozitive
• Monitorizarea stării update-ului (success/fail/log-uri)

• Implementarea sistemului de recepție și salvare imagini (20%)
• Autentificare și gestionare utilizatori (15%)
• Monitorizare și control dispozitive hardware (20%)
• Procesare și optimizare imagini (20%)
• Vizualizare și descărcare imagini (15%)
• Implementarea OTA (opțional)

• [https://flask.palletsprojects.com Flask Documentation] / [https://fastapi.tiangolo.com FastAPI Documentation]
• [https://mqtt.org MQTT Protocol Overview]
• [https://opencv.org OpenCV Image Processing]
• [https://react.dev React Documentation]