Este projeto desenvolve um sistema inteligente de monitorização agrícola utilizando um Raspberry Pi e uma rede neuronal YOLOv11 para detetar maçãs e classificar o seu estado de saúde em tempo real. O sistema recorre à visão computacional para identificar quatro condições diferentes: saudável, manchas, podridão e pedrado. Através do processamento da imagem da câmara em direto, fornece feedback visual imediato com pontuações de confiança, tornando-se uma ferramenta valiosa para agricultura de precisão, controlo de qualidade e avaliação automatizada de culturas.

Documentation

Model: https://drive.google.com/drive/folders/1keXLe3uGXCVXIQdnvgn-yO1GQqsZs93M?usp=drive_link