Кирилл Блинов f37c477a0a Add FastAPI backend with DZI viewer and feedback system

- FastAPI app with SQLite DB (projects, pages, issues, feedback)
- OpenSeadragon DZI viewer with inline SVG overlays
- Dashboard: upload, project list, tiling toggle, review mode
- Pipeline integration: tiling OCR → layout → elements → rules QC → DZI → DB
- Feedback collection: true_positive / false_positive / not_sure per issue

2026-06-01 12:29:41 +03:00

4.2 KiB

Raw Blame History

Blueprint QC Backend

FastAPI backend для сбора, хранения и разметки замечаний QC по чертежам.

Архитектура

┌─────────────┐     ┌──────────────┐     ┌─────────────┐
│   React UI  │────▶│  FastAPI     │────▶│   SQLite    │
│  (viewer)   │◀────│  Backend     │◀────│   Database  │
└─────────────┘     └──────────────┘     └─────────────┘
                           │
                           ▼
                    ┌──────────────┐
                    │  OCR + QC    │
                    │  Pipeline    │
                    └──────────────┘

Установка

cd backend
pip install -r requirements.txt

Запуск

python -m uvicorn app.main:app --reload --port 8000

API будет доступен на http://localhost:8000

Документация (Swagger): http://localhost:8000/docs

API Endpoints

Проекты

Method	Endpoint	Описание
POST	`/api/projects/upload`	Загрузка PDF, запуск обработки
GET	`/api/projects`	Список проектов
GET	`/api/projects/{id}`	Детали проекта

Замечания (Issues)

Method	Endpoint	Описание
GET	`/api/projects/{id}/issues`	Замечания проекта
GET	`/api/issues/{id}`	Одно замечание

Feedback (разметка)

Method	Endpoint	Описание
POST	`/api/feedback`	Отметить TP/FP
GET	`/api/feedback/stats`	Статистика

Обучение

Method	Endpoint	Описание
GET	`/api/training/data`	Данные для обучения
POST	`/api/training/export`	Скачать JSON
GET	`/api/stats`	Общая статистика

Viewer

Method	Endpoint	Описание
GET	`/viewer/{project_id}/{page}`	HTML viewer
GET	`/viewer_tiles/{project_id}/{path}`	DZI тайлы

Workflow

Загрузка: POST /api/projects/upload с PDF
Обработка: Backend запускает OCR → QC → DZI (фоново)
Просмотр: GET /viewer/{id}/{page} — viewer с overlay
Разметка: Пользователь кликает замечания → POST /api/feedback (is_true_positive: true/false)
Обучение: GET /api/training/data — экспорт размеченных данных

Feedback Schema

{
  "issue_id": 123,
  "is_true_positive": true,    // true = реальная проблема, false = ложное срабатывание
  "comment": "Размер действительно плохо читается",
  "action_taken": "fixed"      // fixed / ignored / not_sure
}

Training Data

Каждый размеченный пример содержит:

bbox: координаты на PNG
issue_type: тип проблемы
is_true_positive: метка от пользователя
image_path: путь к PNG страницы
dimension_text: текст размера (если есть)
confidence: OCR confidence

Накопив 100-200 размеченных примеров, можно:

Fine-tune VLM (few-shot prompting)
Обучить YOLO-детектор под ваши типы чертежей
Дообучить правила QC (эвристики)

Модели БД

Project

id, name, pdf_filename, status, created_at, output_folder

Issue

id, project_id, page_id, issue_type, severity, message, bbox, dimension_text, confidence

Feedback

id, issue_id, is_true_positive, comment, action_taken, created_at

4.2 KiB Raw Blame History Unescape Escape