AgriEdge-AI
智能农业
🧩 软硬件结合
已发布
项目简介
开源离线优先边缘AI工具包，用于小农户的作物/病虫害检测与推荐。
面向小农户的开源、离线优先边缘AI工具包。支持作物/害虫/病害检测、建议、低成本硬件集成及社区知识共享。可在手机和廉价设备上运行。
项目特点
**离线作物/害虫/病害检测**：基于 MobileNet、EfficientNet 等量化模型的摄像头 CV 模型，实现实时识别。
**推荐引擎**：利用本地数据和缓存天气信息，提供土壤健康、肥料和产量预测建议。
**低成本硬件支持**：支持 ESP32/RPi 灌溉、传感器和太阳能优化。
**社区网格同步**：通过蓝牙、WiFi Direct 或 SMS 在村庄间共享数据。
**多语言 UI**：支持语音输入，适合低识字率用户（基于 Flutter/Tauri）。
**开放模型中心**：贡献和微调数据集与模型。
技术规格
| 机器学习框架 | |
|---|---|
| 移动端框架 | |
| 硬件编程 | |
| 同步方式 | |
| 许可证 |
项目资源
物料清单 (BOM)
| 物料名称 | 数量 | 参考价格 | 备注 |
|---|---|---|---|
| ESP32 开发板 | 1 | — | 用于灌溉和传感器控制 |
| Raspberry Pi | 1 | — | 可选，用于边缘服务器 |
| 摄像头模块 | 1 | — | 用于作物检测 |
| 土壤湿度传感器 | 1 | — | 用于土壤健康监测 |
| 太阳能板 | 1 | — | 用于低功耗优化 |
所需工具
电烙铁与焊接工具
必需
传感器模块
树莓派/开发板
必需
摄像头模块
能力画像
⚪ 记忆与知识检索: 2/5
🔵 逻辑推演: 3/5
⚪ 表达与交流: 2/5
⚪ 感知与观察: 3/5
⚪ 数理与计算: 4/5
⚪ 动手与操作: 3/5
⚪ 狂热与坚持: 4/5
⚪ 创造与创新: 4/5
所需技能
🔧 **动手能力**：能够组装和配置 ESP32/RPi 硬件，连接传感器和太阳能板。
💻 **编程能力**：熟悉 Flutter 或 Tauri 开发，了解 TensorFlow Lite 模型部署，能编写 MicroPython/Arduino 脚本。
⚡ **电子电路**：了解基本电路设计，能焊接和调试传感器模块。
适用场景
小农户在田间通过手机实时检测作物病害，无需网络连接。
村庄社区通过蓝牙或 WiFi Direct 共享检测数据和推荐，提升集体决策效率。
低成本自动化灌溉系统，结合太阳能优化，适用于偏远地区。