healthify agriTech

Healthify Agritech

Todos los detalles sobre el proyecto de verano están presentes aquí

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Consulte todas las aplicaciones en el sitio web aquí

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? Obtenga el código y los detalles de las aplicaciones respectivas -

Nombre	Dominio	Enlace de repositorio	Usar aplicación
? Recomendación de cultivos	Agricultura	Haga clic aquí para ver el código	Haga clic aquí para usar la aplicación
? Predicción de fertilizantes	Agricultura	Haga clic aquí para ver el código	Haga clic aquí para usar la aplicación
? Enfermedad de la planta	Agricultura	Haga clic aquí para ver el código	Haga clic aquí para ver el proyecto
? Predicción de accidente cerebrovascular	Cuidado de la salud	Haga clic aquí para ver el código	Haga clic aquí para usar la aplicación
?Esperanza de vida	Cuidado de la salud	Haga clic aquí para ver el código	Haga clic aquí para usar la aplicación

Tema del proyecto

Los proyectos se basan en la idea de abordar los problemas de la vida real en el sector agrícola y el sector de la salud. También puede considerarse como el producto mínimo viable.

?Motivación

• El sistema agrícola y de atención médica son sectores principales que influyen en el crecimiento económico de un país y los recursos humanos.

• En el país como India, la mayoría de la población depende de la agricultura para su sustento. Muchas tecnologías nuevas, como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, se están implementando en la agricultura para que sea más fácil para los agricultores crecer y maximizar su rendimiento.

• En los últimos tiempos de la pandemia, la necesidad de atención médica para adoptar tecnología para trabajar de manera eficiente ha encontrado.

• ? En este proyecto, presentamos un sitio web en el que se implementan las siguientes aplicaciones; Recomendación de cultivos, recomendación de fertilizantes y predicción de la enfermedad de las plantas respectivamente en el dominio de la agricultura.

  • En la aplicación de recomendación de cultivos, el usuario puede proporcionar los datos del suelo de su lado y la aplicación predecirá qué cultivo debe crecer el usuario.

  

  • Para la aplicación de recomendación de fertilizantes, el usuario puede ingresar los datos del suelo y el tipo de cultivo que están creciendo, y la aplicación predecirá lo que le falta al suelo o tiene un exceso de y recomendará que se entreguen fertilizantes al suelo.

  

  • Para la última aplicación, que es la aplicación de predicción de la enfermedad de la planta, el usuario puede ingresar una imagen de una hoja de planta enferma, y ​​la aplicación predecirá qué enfermedad es y también dará un poco de antecedentes sobre la enfermedad y las sugerencias para curarla.

• ? Para el sistema de salud tenemos predicción de accidente cerebrovascular y la esperanza de vida de una persona de acuerdo con los insumos proporcionados.

  • Para la aplicación de predicción del accidente cerebrovascular, el usuario puede ingresar el estado físico y mental, y la aplicación predecirá la probabilidad de que un paciente sea probable que obtenga un accidente cerebrovascular basado en los parámetros de entrada como el género, la edad, las diversas enfermedades y el estado de fumar.

  • Para la aplicación de esperanza de vida, el usuario debe ingresar las características, ya que las observaciones se basan en diferentes países, será más fácil para un país determinar el factor de predicción que contribuye al valor más bajo de la esperanza de vida. Esto ayudará a sugerir un país que área debería tener importancia para mejorar eficientemente la esperanza de vida de su población.

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• Documentación detallada
• Implementación de modelos que utilizan la aplicación web

? Tecnologías a utilizar

1. Aprendizaje automático
2. Aprendizaje profundo
3. Análisis de datos
4. Front-end (diseño web/HTML y CSS)
5. Back-end (frasco/django)
6. Análisis y diseño de productos
7. Computación en la nube

? Descripción del proyecto

En este proyecto, diseñaremos aplicaciones web para la predicción de algunos de los problemas y problemas comunes que enfrentan el sector agrícola y de atención médica mediante el uso del análisis de datos y el aprendizaje automático. Después de construir el modelo para la predicción, desarrollaremos una aplicación web para los modelos y luego los implementaremos en las tecnologías en la nube para uso público. Después de implementar los modelos, integraremos todas las aplicaciones web en el sitio web.

✂ secciones de proyectos

1. Agricultura
2. Cuidado de la salud

Nombre	Dominio	Set de datos	Tecnología primaria
Recomendación de cultivos	Agricultura	Datos de recorte	Aprendizaje automático
Predicción de fertilizantes	Agricultura	fertilizante	Aprendizaje automático
Enfermedad de la planta	Agricultura	planta-condata	Aprendizaje profundo
Predicción de accidente cerebrovascular	Cuidado de la salud	data de accidente cerebrovascular	Aprendizaje automático y análisis de datos
Esperanza de vida	Cuidado de la salud	exptencia	Aprendizaje automático y análisis de datos

? Documentación detallada

El enlace público para usar los servicios está aquí

Colaboradores

Mahaveer Rulaniya	Kapil Kunt	Kailash Thalore	Jayant Agarwal	Arbitrar	Abhishek jangid	Vivek Bhati
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