https://github.com/gui-mrtns/tomato-leaf-disease-detection
Este projeto utiliza os conceitos de TinyML para identificar doenças presentes em folhas de tomate a partir de fotografias, com intuito de auxiliar no monitoramento agrícola.
https://github.com/gui-mrtns/tomato-leaf-disease-detection
arduino cplusplus edge-computing machine-learning python tinyml tomato-disease-detection
Last synced: 3 months ago
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Este projeto utiliza os conceitos de TinyML para identificar doenças presentes em folhas de tomate a partir de fotografias, com intuito de auxiliar no monitoramento agrícola.
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/gui-mrtns/tomato-leaf-disease-detection
- Owner: gui-mrtns
- License: apache-2.0
- Created: 2025-03-17T20:17:09.000Z (over 1 year ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-03-17T21:46:37.000Z (over 1 year ago)
- Last Synced: 2025-08-11T21:46:21.114Z (12 months ago)
- Topics: arduino, cplusplus, edge-computing, machine-learning, python, tinyml, tomato-disease-detection
- Language: C++
- Homepage:
- Size: 1.94 MB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
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README
# Detecção de doenças em folhas de tomate com TinyML
Este projeto utiliza os conceitos de TinyML para identificar doenças presentes em folhas de tomate a partir de fotografias, com o intuito de auxiliar no monitoramento agrícola. Realizou-se o projeto no primeiro semestre de 2024 como requisito parcial na avaliação da disciplina “TinyML - Aprendizado de Máquina Aplicado para Dispositivos IoT Embarcados” do curso de Engenharia de Computação da Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI - _campus_ Itajubá).
## Arquivos e links
* O arquivo [deteccao_de_doencas_em_folhas_de_tomate.pdf](./deteccao_de_doencas_em_folhas_de_tomate.pdf) consiste no relatório detalhado do projeto.
* O arquivo [nano_ble33_sense_camera.ino](./nano_ble33_sense_camera.ino) consiste no código utilizado no Arduino para testes.
* O arquivo [folhas_de_teste.pdf](./folhas_de_teste.pdf) consiste em fotografias de folhas utilizadas para testes.
* A licença do repositório pode ser consultada em [LICENSE](./LICENSE).
* O projeto completo na plataforma Edge Impulse pode ser consultado no link [Tomato_leaf_disease_detection](https://studio.edgeimpulse.com/public/439395/live).
## Dataset
* [Tomato leaf disease detection](https://www.kaggle.com/datasets/kaustubhb999/tomatoleaf/data)
## Plataformas de desenvolvimento
* [Edge Impulse](https://edgeimpulse.com/)
* [Arduino IDE](https://www.arduino.cc/en/software)
## Hardware utilizado
* [Arduino Nano 33 BLE Sense](https://docs.arduino.cc/resources/datasheets/ABX00031-datasheet.pdf)
* [Câmera OmniVision OV7675](https://www.ovt.com/products/ov7675/)
* Notebook com Windows 11 para desenvolvimento