healthify agriTech

Healthify Agritech

Todos os detalhes sobre o projeto de verão estão presentes aqui

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Confira todos os aplicativos no site aqui

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? Obtenha o código e os detalhes dos respectivos aplicativos -

Nome	Domínio	Link do repositório	Use o aplicativo
? Recomendação da colheita	Agricultura	Clique aqui para ver o código	Clique aqui para usar o aplicativo
? Previsão de fertilizantes	Agricultura	Clique aqui para ver o código	Clique aqui para usar o aplicativo
Doença da planta	Agricultura	Clique aqui para ver o código	Clique aqui para ver o projeto
? Previsão de derrame	Assistência médica	Clique aqui para ver o código	Clique aqui para usar o aplicativo
?Expectativa de vida	Assistência médica	Clique aqui para ver o código	Clique aqui para usar o aplicativo

Tema do projeto

Os projetos se baseiam na idéia de abordar problemas da vida real no setor agrícola e no setor de saúde. Também pode ser considerado como o produto mínimo viável.

?Motivação

• O sistema agrícola e de saúde são os principais setores que influenciam o crescimento econômico e os recursos humanos de um país.

• No país, como a Índia, a maioria da população depende da agricultura para o seu sustento. Muitas novas tecnologias, como aprendizado de máquina e aprendizado profundo, estão sendo implementadas na agricultura, para que seja mais fácil para os agricultores crescer e maximizar seu rendimento.

• Nos últimos tempos de pandemia, a necessidade de a saúde adotar a tecnologia para trabalhar com eficiência encontrou.

• ? Neste projeto, apresentamos um site no qual os seguintes aplicativos são implementados; Recomendação de culturas, recomendação de fertilizantes e previsão de doenças de plantas, respectivamente, no domínio da agricultura.

  • Na aplicação de recomendação de culturas, o usuário pode fornecer os dados do solo de seu lado e o aplicativo preverá qual cultura o usuário crescer.

  

  • Para a aplicação de recomendação de fertilizantes, o usuário pode inserir os dados do solo e o tipo de colheita que estão crescendo, e a aplicação preverá o que o solo carece ou tem um excesso e recomendará fertilizantes a serem dados ao solo.

  

  • Para a última aplicação, que é a aplicação de previsão de doenças da planta, o usuário pode inserir uma imagem de uma folha de planta doente, e a aplicação preverá qual é a doença e também fornecerá um pouco de fundo sobre a doença e as sugestões para curá -la.

• ? Para o sistema de saúde, temos previsão de AVC e expectativa de vida de uma persona, de acordo com as contribuições fornecidas.

  • Para o aplicativo de previsão de acidente vascular cerebral, o usuário pode inserir o estado físico e mental, e o aplicativo preverá a probabilidade de que um paciente provavelmente obtenha um derrame com base nos parâmetros de entrada como gênero, idade, várias doenças e status de fumantes.

  • Para o usuário do aplicativo de expectativa de vida, o usuário deve inserir os recursos, uma vez que as observações são baseadas em diferentes países, será mais fácil para um país determinar o fator de previsão que está contribuindo para o menor valor da expectativa de vida. Isso ajudará a sugerir um país que área deve ter importância para melhorar com eficiência a expectativa de vida de sua população.

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• Documentação detalhada
• Implantação de modelos usando a aplicação da web

? Tecnologias a serem usadas

1. Aprendizado de máquina
2. Aprendizado profundo
3. Análise de dados
4. Front-end (web design/html & css)
5. Back-end (Flask/Django)
6. Análise e design de produtos
7. Computação em nuvem

? Descrição do projeto

Neste projeto, projetaremos aplicativos da Web para a previsão de alguns dos problemas e problemas comuns enfrentados no setor agrícola e de saúde pelo uso da análise de dados e aprendizado de máquina. Depois de criar o modelo para a previsão, desenvolveremos um aplicativo da Web para os modelos e os implantaremos nas tecnologias em nuvem para uso público. Depois de implantar os modelos, integraremos todo o aplicativo da web no site.

✂ Seções de projeto

1. Agricultura
2. Assistência médica

Nome	Domínio	Conjunto de dados	Tecnologia primária
Recomendação da colheita	Agricultura	Data Crop	Aprendizado de máquina
Previsão de fertilizantes	Agricultura	Data de fertilizantes	Aprendizado de máquina
Doença vegetal	Agricultura	Data-de-doenças vegetais	Aprendizado profundo
Previsão de derrame	Assistência médica	Data de AVC	Aprendizado de máquina e análise de dados
Expectativa de vida	Assistência médica	ExptEncy-Data	Aprendizado de máquina e análise de dados

? Documentação detalhada

O link público para o uso dos serviços está aqui

Colaboradores

Mahaveer Rulaniya	Kapil Kunt	Kailash Thalore	Jayant Agarwal	Arvind	Abhishek Jangid	Vivek Bhati
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