azure-proj2
Project 2 for Microsoft Azure on WUT
The Team
- Krzysztof Maciejewski – https://github.com/kristoph4822
- Marcin Kotecki – https://github.com/marcinkotecki
- Hubert Kunikowski – https://github.com/qunikowski
- Danuta Stawiarz – https://github.com/DanutaStawiarz
Tematyka projektu
W czasach niedoboru żywności na świecie niezwykle istotnym zagadnieniem okazuje się poszukiwanie sposobów, dzieki którym produkcja jedzenia stanie się bardziej wydajna. Obecnie, w niektórych regionach świata straty spowodowane chorobami roślin sięgają nawet 100%.
Aplikacja ma na celu wsparcie rolników – umożliwia zeskanowanie zdjęcia liścia w celu postawienia diagnozy. W wyniku użytkownik otrzymuje gatunek rośliny, z jakiej pochodzi liść, a także diagnozę, czy roślina jest zdrowa lub jaką z chorób posiada. Obecnie w aplikacja umożliwia diagnostykę dla:
- jabłek – liść zdrowy/ apple scab( parch jabłoni)/ apple black rot (czarna zgnilizna)/ cedar apple rust
- kukurydzy – liść zdrowy/ corn common rust (rdza zwykła) / gray leaf spot (szara plamistość liści)/ northern leaf blight
- pomidor – liść zdrowy/ late blight/ leaf mold/ septoria leaf spot/ two-spotted spider mite/ mosaic virus/ target spot/ yellow curl virus
W przyszłości możliwe jest rozszerzenie zakresu funckjonowania aplikacji o kolejne gatunki oraz choroby.
Architektura
Aplikacja korzysta z serwisów oferowanych w całości przez platformę Azure. Schemat działania przedstawia się następująco:
Funkcjonalności
- Rozpoznawanie chorób roślin na podstawie wprowadzonych zdjęć
- Zapisywanie zwracanych predykcji w bazie danych
- Analizowanie chorób roślin w zwracanych przez aplikację predykcjach
- Prezentowanie panujących tendencji dotyczących chorób roślin
Technologie
W projekcie wykorzystane zostały nastepujące technologie:
- Azure Custom Vision
- Azure Postgresql
- Azure Web App
Opis rozwiązania
1. Stworzenie modelu
Do wytrenowania modelu wykorzystano serwis Custom Vision. W obrębie serwisu zostały umieszczone zdjęcia liści zdrowych oraz z różnymi chorobami. W ramach zbioru trenującego zostało wykorzystanych 200 zdjęć każdego rodzaju liścia oraz choroby. Dane te pochodziły z https://www.kaggle.com/vipoooool/new-plant-diseases-dataset. Następnie model został wytrenowany. Wyniki można uznać za zadowalające, co potwierdziły wykonywane na zbiorze testowym doświadczenia. Wyniki modelu przedstawiają się następująco:
2. Stworzenie aplikacji webowej
Do stworzenia aplikacji webowej wykorzystano Pythonowego frameworka Flask. Aplikacja umożliwia wgranie własnego zdjęcia i zwrócenie dla niego wyników predykcji. Dostępna jest również karta ze statystykami, gdzie widnieją najpopularniejsze wyniki z ostatniego tygodnia. Z aplikacją powiązana jest baza danych. Aplikacja dostepna jest w Azure App Service pod adresem: //LINK
3. Stworzenie bazy danych
Baza danych stworzona została w Azure Postgresql. W bazie przechowywane są wgrane zdjęcie, wynik predyckji oraz data. Dane te wykorzystywane są do pokazywania statystyk w aplikacji w zakładce Statistics.
4. Wizualizacja wyników
Projekt zakładał podpięcie Power BI do bazy danych, jednak napotkano problem – konta studenckie nie mogły zostać zarejestrowane:
Twój dział IT wyłączył rejestrację dla produktu Microsoft Power BI. Skontaktuj się z nim, aby ukończyć rejestrację.
W związku z tym zdecydowano się zamiast tego zrobić podsumowanie w dodatkowej zakładce w aplikacji webowej.
Demo działania
Demo działania aplikacji – >LINK<
