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).
- O arquivo deteccao_de_doencas_em_folhas_de_tomate.pdf consiste no relatório detalhado do projeto.
- O arquivo nano_ble33_sense_camera.ino consiste no código utilizado no Arduino para testes.
- O arquivo folhas_de_teste.pdf consiste em fotografias de folhas utilizadas para testes.
- A licença do repositório pode ser consultada em LICENSE.
- O projeto completo na plataforma Edge Impulse pode ser consultado no link Tomato_leaf_disease_detection.
- Arduino Nano 33 BLE Sense
- Câmera OmniVision OV7675
- Notebook com Windows 11 para desenvolvimento