# VIMS Production Status ## ✅ Färdiga Komponenter ### 1. AI-modeller (Träningspipeline) - [x] Datainsamlingsverktyg (syntetisk + verklig data) - [x] YOLO-träningspipeline (Python + Ultralytics) - [x] ONNX-export för produktion - [x] Validering och benchmark ### 2. Backend API (Port 3450) - [x] Express.js server med säkerhetsmiddleware - [x] JWT-autentisering + rollbaserad access - [x] CRUD för objekt, observationer, detektioner, larm - [x] Dashboard API (översikt, karta, timeline) - [x] 31 tester passerar (97.72% coverage på Risk Classifier) ### 3. AI-tjänster - [x] Objektdetektion (YOLO-baserad, ONNX Runtime) - [x] Förändringsanalys (pixel, strukturell, hash) - [x] Riskklassificering (Grön/Gul/Orange/Röd) - [x] Komponent-definitioner för ATM, laddstation, parkeringsautomat, hjärtstartare ### 4. Databas (PostgreSQL + Sequelize) - [x] Alla modeller med relationer - [x] Multi-tenant support (kund-isolering) - [x] Automatisk seed av objekttyper ### 5. Bakgrundsjobb (Bull + Redis) - [x] Kö-baserad observation processing - [x] Notifikationer (email, SMS, webhook, push) - [x] Larm-generering vid högrisk ### 6. Integrationer - [x] Landvex API-integration - [x] quiXzoom API-integration - [x] Webhook-support ### 7. Infrastruktur - [x] Docker + Docker Compose - [x] Kubernetes-manifest (EKS-klar) - [x] AWS-deployment scripts - [x] Horizontal Pod Autoscaling ### 8. Säkerhet - [x] JWT-autentisering - [x] Rollbaserad access control (Admin/Operator/Viewer/API) - [x] Kund-isolering - [x] API-nyckelhantering ### 9. Monitorering - [x] Health checks (/health, /health/ready, /health/live) - [x] Prometheus-metrics - [x] CloudWatch-logging ### 10. Dokumentation - [x] API-dokumentation - [x] Deployment-guide - [x] Produktionsplan - [x] README med quick start ### 11. Landvex-webbsida - [x] VIMS produktsida (/infrastructure-monitoring) - [x] Feature-översikt - [x] Risknivå-visualisering - [x] Användningsområden ## 📊 Testresultat ``` Test Suites: 3 passed, 3 total Tests: 31 passed, 31 total Coverage: - Risk Classifier: 97.72% statements - Object Detection: 67.39% statements - Overall: 79.12% lines ``` ## 🚀 Snabbstart ```bash cd vims-backend # Installera beroenden npm install # Starta infrastruktur docker-compose up -d postgres redis minio # Kör tester npm test # Starta server npm run dev # Starta worker npm run worker ``` ## 📁 Projektstruktur ``` vims-backend/ ├── src/ │ ├── index.js # Huvudapplikation │ ├── models/ # Databasmodeller │ ├── api/ # REST API routes │ ├── services/ # AI-tjänster │ ├── workers/ # Bakgrundsjobb │ ├── integrations/ # Externa integrationer │ ├── utils/ # Verktyg │ └── middleware/ # Express middleware ├── tests/ # Testsuite ├── docs/ # Dokumentation ├── demo/ # Demo-script ├── scripts/ # Setup-scripts ├── k8s/ # Kubernetes-manifest ├── Dockerfile ├── docker-compose.yml └── package.json ``` ## 🔄 Nästa Steg för Produktion 1. **Träna AI-modeller** - Samla verkliga bilder (1000+ per objekttyp) - Kör träningspipeline: `python src/training/train-yolo.py atm` - Exportera till ONNX: Automatiskt vid träning 2. **Konfigurera AWS** - Kör: `./scripts/setup-aws.sh` - Konfigurera S3-bucket för bilder - Sätt upp RDS PostgreSQL 3. **Deploy** - Bygg Docker-image: `docker build -t vims .` - Pusha till ECR: `./scripts/deploy-aws.sh` - Eller deploya till Kubernetes: `kubectl apply -f k8s/` 4. **quiXzoom Integration** - Skapa VIMS mission-typ i quiXzoom-appen - Konfigurera Zoomer-instruktioner - Sätt upp betalningsflöde per insamling ## 🎯 Nyckelfunktioner Implementerade 1. **Visuell Avvikelsedetektion** - Baseline per objekt (inte generisk modell) - Förändringsanalys med flera algoritmer - Komponent-nivå detektion 2. **Riskklassificering** - Grön/Gul/Orange/Röd nivåer - Konfidens-baserad eskalering - Anpassningsbara regler per objekttyp 3. **Kontinuerlig Övervakning** - Kö-baserad processing - Realtidslarm - Historisk tracking 4. **Integration Redo** - Landvex API - quiXzoom missions - Webhook-notifikationer ## 📞 Support - Dokumentation: docs/API.md - Deployment: docs/DEPLOYMENT.md - Tester: npm test