Идея проекта | KrishiKadam - интеллектуальное приложение для сельского хозяйства

КришиКадам — это многогранная идея продукта, объединяющая три основных принципа, знание которых, как мы верим, поможет нашим фермерам расти и процветать в поле. Наш продукт включает в себя удобное мобильное приложение, а также наземные датчики, которые будут подключены к приложению.

Цель: Сельское хозяйство является основным источником дохода для Индии и такого важного сектора, что важно, чтобы наши фермеры знали о своих правах, потребностях и различных доступных им ресурсах, а также знали, как они могут их реализовать.

Цель проекта: Мы стремимся предоставить нашим фермерам три раздела/вида информации в виде приложения+сенсоры, чтобы помочь им:

• Раздел 1 – Раздел «Осведомленность»: направлен на распространение информации, предоставление нашим фермерам важной информации для их роста и развития, которая поможет им понять преимущества и возможности, доступные для них.
• Раздел 2 — Текущая информация об урожае/почве. Предупреждает наших фермеров с помощью датчиков, которые подключаются к приложению и обновляют пользователю любую важную информацию, такую как условия влажности, температура, дождь, влажность почвы и т. д.
• Раздел 3 – Предиктивный анализ: прогнозирует и дает инструкции фермерам о том, что следует сделать для улучшения качества и продолжительности жизни сельскохозяйственных культур, используя информацию, полученную датчиками, наряду с информацией о будущих прогнозах погоды и предварительными знаниями о потребностях сельскохозяйственных культур.
• Раздел 4 — Новостная лента. Это позволяет нашим пользователям собираться вместе и публиковать обновления о своих требованиях, потребностях и текущих событиях.

Функции и приложения: мы признаем необходимость создания приложения с минималистичным интерфейсом, чтобы помочь нашим фермерам легко ориентироваться в приложении, мы планируем разделить и объединить эти функции, где это возможно:

1. Раздел осведомленности:

• Страница, посвященная методам, объясняющим различные типы передовых методов, которые можно использовать в сельском хозяйстве, таких как севооборот и его преимущества и т. д.
• Политика правительства, которая обеспечивает поддержку и/или дочерние предприятия для фермеров.
• Недавно появившиеся программы, которые могут помочь этим фермерам, что может быть связано с изменением обстоятельств, таких как COVID19 и т. д.
• НПО, веб-сайты и другие контакты, которые могут помочь перечисленным фермерам, с которыми они могут связаться.
• Другие учебные/информационные материалы.

2. Данные в реальном времени:

• Отображает данные о влажности, температуре и влажности почвы в режиме реального времени с помощью датчиков, размещенных в поле.
• Если какое-либо из вышеперечисленных условий превышает определенный предел (лимит либо указан фермером, либо заранее определен путем применения алгоритмов машинного обучения к предыдущим данным), приложение будет автоматически отправлять push-уведомления.
• Эти данные могут быть отправлены для обработки, которая приведет к их использованию в функциях/приложениях, описанных в разделе 3.

3. Прогнозный анализ:

• Объединяет информацию, полученную из прогнозов погоды, предварительную информацию об урожае и данные в режиме реального времени, чтобы дать важные инструкции, такие как потребность в дополнительной воде, инфекции, время сбора урожая и т. д.

4. Лента новостей:

• Указывает время и место публикации, помогая нашим пользователям лучше разделять тех, к кому они могут/хотят обратиться и помочь/обсудить.

5. Функции повышения комфорта:

• Сделать приложение многоязычным, что помогает преодолеть языковой барьер. (В настоящее время у нас есть варианты как на хинди, так и на английском языке.)

Используемые инструменты и технологии:

• Разработка приложений: Flutter и Firebase
• Датчики: датчики pH, сельскохозяйственные датчики температуры, электрохимические датчики, оптические датчики
• Машинное обучение : OpenCV для обработки изображений, библиотека Sci kit для классификации данных и прогнозирования, нейронные сети для изучения данных наблюдений. (В зависимости от необходимости/для улучшения реализации предлагаемого решения могут использоваться дополнительные технологии.)
• База данных: Google Firestore для аутентификации и хранения.
• Используемые языки : Dart, Python и необходимые библиотеки/модули.
• Среды разработки: Android Studio, VS Code, Git

Вывод: Вот несколько скриншотов текущей модели в процессе:

Применение проекта в реальной жизни:

• Увеличение производства и общей производительности благодаря постоянным знаниям, предоставляемым им для использования.
• Помогает решить проблему устойчивого развития и планирования будущего
• Использование автоматизированных систем даст нашим фермерам больше свободного времени и повысит их эффективность.

Ссылка на репозиторий Github (в процессе): https://github.com/ik159/KrishiKadam

Демонстрация GIF:

Предложение как продукт: использование технологий в современном мире — это подарок, нам нужно начать использовать его в своих интересах полностью. Продукт будет представлен в виде приложения вместе с датчиками, программным обеспечением и оборудованием. Мы намерены позволить фермерам увеличить производство, используя свое время с максимальной производительностью. Поскольку тематические исследования показывают, что осведомленность имеет первостепенное значение в любой области, мы стремимся помочь нашим фермерам получать правильные материалы/информацию. Мы надеемся, что наш продукт сможет помочь сгладить пути фермеров и переосмыслить примитивные методы ведения сельского хозяйства!

Члены команды:

• Тинку Чоудхари
• Шатакчи Сахай
• Ишан Кумар