Sistema web local para diagnóstico de doenças em plantas utilizando Inteligência Artificial e visão computacional.
A aplicação permite o envio de imagens de plantas através do navegador, realizando a classificação automática da condição da planta com base em um modelo de Deep Learning, além de fornecer nível de confiança e uma visualização interpretável com Grad-CAM.
- Python
- FastAPI
- TensorFlow / Keras
- OpenCV
- NumPy
- Matplotlib
- Upload de imagens de plantas via interface web
- Classificação automática de doenças (modelo de IA)
- Exibição de nível de confiança (confidence score)
- Top 3 previsões com probabilidades
- Visualização com Grad-CAM (explicabilidade do modelo)
- Execução 100% local (sem dependência de APIs externas)
pip install -r requirements.txtInicie o servidor FastAPI:
uvicorn app:app --reload --port 8000ou
python -m uvicorn app:app --reload --port 8000Acesse no navegador:
http://localhost:8000
-
Clique em "Choose File" e selecione uma imagem de planta (JPG, PNG, etc.)
-
Clique em "Analyze"
-
Aguarde alguns segundos para o processamento
-
Visualize:
- Diagnóstico
- Nível de confiança
- Top 3 previsões
- Grad-CAM (mapa de calor)
Uma imagem de exemplo está disponível em:
codigo/teste.jpg
app.py— Backend com FastAPIindex.html— Interface webstatic/— Arquivos estáticos (JS, imagens e outputs)src/diagnosis/— Serviço de diagnóstico reutilizávelcodigo/— Modelo treinado e scripts originais
- A aplicação roda completamente local
- Não requer conexão com internet após instalação
- Modelo utilizado:
codigo/plant_model.h5 - Saídas do Grad-CAM são salvas em:
static/outputs/
- Deploy em nuvem (AWS, GCP, Azure)
- API pública para integração
- Suporte a mais tipos de plantas e doenças
- Interface responsiva/mobile
- Otimização do modelo para performance