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@Projeto-Frutas-Vegetais-Programa-K

Frutas e Vegetais - Programa K

Auxílio na tomada de decisão no processo de compra de frutas e vegetais

Seja bem-vindo ao GitHub do nosso projeto, concebido no Programa K!

Nestes repositórios, vamos te apresentar nossa ideia e a(s) maneira(s) como ela foi abordada.

Se tiver quaisquer dúvidas ou curiosidades, não hesite em entrar em contato.

Surge uma ideia...

Um problema muito usual no cotidiano das pessoas é que muitos não sabem (ou têm dificuldade) na hora de escolher vegetais e frutas na hora de comprar. Pensando nisso, seria ótimo se existisse uma solução que fornecesse um auxílio para dizer se a fruta/verdura que o cliente selecionou está boa. Assim, propomos a seguinte solução:

Uma implementação em formato de app para o celular, que acessando a câmera auxiliaria muitas pessoas durante este processo, informando se o produto em questão é (ou não) uma boa escolha.

Ou seja, um aplicativo que te diga se a fruta ou vegetal que você quer comprar está ou não com qualidade para ser consumido!

Conseguindo pessoas para a ação

O próximo passo foi criar um grupo disposto a enfrentar esse desafio! A ideia foi proposta no Programa K, e 8 pesquisadores se identificaram com a solução:

Nasce um planejamento

Segundo orientações dos tutores, decidimos tomar por base o seguinte artigo: Real-Time Quality Assurance of Fruits and Vegetables with Artificial Intelligence. Depois de muita conversa em algumas reuniões, chegamos a conclusão de que esse projeto pode ser repartido em 2 partes principais: o Mobile e a Inteligência Antificial.

Sabendo disso, nosso grupo decidiu o 1º passo: realizar 2 INSTRUCTIONs (isso é, uma busca por "instrução", uma pesquisa e aprendizado sobre o necessário) em paralelo - um para cada parte do projeto.

Mobile

Uma questão interessante a se considerar é que o grupo não tinha conhecimento profundo em desenvolvimento mobile, o que foi um grande motivador das nossas escolhas. Os frameworks escolhidos para esse tópico, foram o Kivy e o Flutter, pelos seguintes motivos: O Kivy possibilita desenvolvimento em python (o que facilitaaria a integração com os modelos de Inteligência Artifical posteriormente), e o Flutter já era conhecido de um dos integrantes, além de ser um framework de fácil aprendizado.

Inteligência Artificial

A primeira pergunta a se fazer é: Por que usar Inteligência Artificial? (para simplificação, vamos nos referir como IA)

O motivo é simples: ao se determinar a qualidade de frutas e vegetais, muitas pessoas usam técnicas diferentes, algumas vezes baseadas em intuição ou em características que não podem ser abstraídas de uma foto (como o fato de a fruta estar mole por exemplo). Considerando essa "dependência" da situação, seria complexo criar uma solução "universal" que determinasse com acertividade a qualidade desse alimento para o consumo. Uma das maiores capacidades da IA é a abstração. Sabemos que as Redes Neurais se saem bem em diversos problemas complexos, mas não sabemos exatamente quais características os modelos identificam nos dados. Dessa forma, o grupo acreditou que a capacidade de abstração da IA seria suficiente para uma solução confiável do problema descrito.

Uma vez decidido isto, devemos seguir para a próxima questão: Por que a ResNet e a Inception?

Relembrando o tópico anterior, escolhemos um artigo para nos basear. Neste artigo, o melhor desempenho foi alcançado por Redes Neurais Convolucionais (do inglês, CNN - Convolutional Neural Networks, é como nos referiremos à elas a partir de agora). Dessa maneira, escolhemos seguir com 2 CNNs. Em seguida, fizemos pesquisas e escolhemos os modelos a serem usados, pois eram CNNs famosas e que dispunham de vasta documentação para consulta.

Guiando seus passos

Agora, vamos ao mais importante: te ensinar a aprender, como nós fizemos!

Abaixo está uma trilha de consulta dos nossos repositórios para cada parte do projeto, e você poderá seguir o mesmo caminho que nós trilhamos.

Mobile

Se deseja iniciar no flutter, siga para o repositório: prototipo-flutter

Se deseja iniciar no kivy siga para o repositório: prototipo-kivy

Inteligência Artificial

Se deseja iniciar na ResNet, siga para o repositório: Frutas-Vegetais-Resnet

Se deseja iniciar na Inception, siga para o repositório: Frutas-Vegetais-Inception

Resultados

Um resumo dos principais materiais produzidos nesses passos se encontra no site do Programa K.

Além disso, o resultado do aplicativo inicial pode ser encontrado neste repositório.

Contato

Se deseja saber mais sobre:

Popular repositories Loading

  1. Projeto_Frutas_e_Vegetais Projeto_Frutas_e_Vegetais Public

    Página de apresentação do projeto de frutas e vegetais

    HTML 1

  2. prototipo-flutter prototipo-flutter Public

    Protótipo de app feito em Flutter, resultado do instruction sobre desenvolvimento mobile.

    C++

  3. picky picky Public

    Aplicativo resultado do build relacionado ao instruction 2.

    C++

  4. Frutas-Vegetais-Resnet Frutas-Vegetais-Resnet Public

    Desenvolvimento notebooks jupyter contendo um estudo feito com o uso de resnet50 para a detecção de frutas e vegetais

    Jupyter Notebook

  5. prototipo-kivy prototipo-kivy Public

    Protótipo de aplicação feito em Kivy e explicação do framework, resultado do instruction sobre desenvolvimento mobile.

    Jupyter Notebook

  6. Frutas-Vegetais-Inception Frutas-Vegetais-Inception Public

    Códigos colab, relativos à detecção de vegetais utilizando rede inception

    Jupyter Notebook 1

Repositories

Showing 8 of 8 repositories
  • Projeto-Frutas-Vegetais-Programa-K/Build2-FeatureExtractor’s past year of commit activity
    Jupyter Notebook 0 0 0 0 Updated Aug 8, 2023
  • Projeto_Frutas_e_Vegetais Public

    Página de apresentação do projeto de frutas e vegetais

    Projeto-Frutas-Vegetais-Programa-K/Projeto_Frutas_e_Vegetais’s past year of commit activity
    HTML 1 MIT 0 0 0 Updated May 28, 2023
  • Frutas-Vegetais-Resnet Public

    Desenvolvimento notebooks jupyter contendo um estudo feito com o uso de resnet50 para a detecção de frutas e vegetais

    Projeto-Frutas-Vegetais-Programa-K/Frutas-Vegetais-Resnet’s past year of commit activity
    Jupyter Notebook 0 0 0 0 Updated Apr 27, 2023
  • .github Public

    Repositório público onde é possível criar um arquivo README para a organização

    Projeto-Frutas-Vegetais-Programa-K/.github’s past year of commit activity
    0 0 0 0 Updated Apr 24, 2023
  • Frutas-Vegetais-Inception Public

    Códigos colab, relativos à detecção de vegetais utilizando rede inception

    Projeto-Frutas-Vegetais-Programa-K/Frutas-Vegetais-Inception’s past year of commit activity
    Jupyter Notebook 0 1 0 0 Updated Apr 20, 2023
  • prototipo-kivy Public

    Protótipo de aplicação feito em Kivy e explicação do framework, resultado do instruction sobre desenvolvimento mobile.

    Projeto-Frutas-Vegetais-Programa-K/prototipo-kivy’s past year of commit activity
    Jupyter Notebook 0 0 0 0 Updated Apr 5, 2023
  • picky Public

    Aplicativo resultado do build relacionado ao instruction 2.

    Projeto-Frutas-Vegetais-Programa-K/picky’s past year of commit activity
    C++ 0 0 0 0 Updated Apr 4, 2023
  • prototipo-flutter Public

    Protótipo de app feito em Flutter, resultado do instruction sobre desenvolvimento mobile.

    Projeto-Frutas-Vegetais-Programa-K/prototipo-flutter’s past year of commit activity
    C++ 0 MIT 0 0 0 Updated Apr 4, 2023

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