El Fellah - Edge AI & Agriculture de Précision

Développement d'un système expert agronomique mobile intégrant de la vision par ordinateur hors-ligne (Edge AI) pour l'estimation de rendement et la modélisation climatique pour l'optimisation de l'irrigation.mats.

Services

Intelligence Artificielle (Edge AI), Développement Mobile (Flutter), Modélisation Data.

Catégorie

AgriTech & Intelligence Artificielle

Outils

Flutter, Python, YOLOv8, SQLite (Offline Data), API Météo.

Problem

L'agriculture moderne souffre d'une déconnexion technologique. Les agriculteurs naviguent à l'aveugle concernant l'estimation de leurs rendements (tonnage) et gaspillent les ressources hydriques en se basant sur la température ressentie. Les solutions existantes (drones, imagerie satellite payante) créent une fracture numérique infranchissable en termes de coûts et de complexité d'utilisation sur le terrain, souvent dépourvu de couverture internet.ontal experience that fully immerses the viewer in the content.

Solution

"El Fellah" démocratise l'agriculture de précision en transformant un simple smartphone en outil de diagnostic agronomique. L'application déploie un modèle de détection d'objets (YOLOv8) directement embarqué sur le téléphone (Edge AI), permettant de scanner et compter les fruits sans aucune connexion internet. Ce système est couplé à un moteur de modélisation calculant l'évapotranspiration ($ET_0$) locale pour dicter des recommandations d'irrigation ultra-précises, diffusées via une interface vocale en arabe standard simplifié.

Computer Vision & Échantillonnage Spatial

Estimer un tonnage sur un verger hétérogène ne se fait pas au hasard. L'application guide l'agriculteur sur un parcours d'échantillonnage en "Z". La caméra identifie et compte les fruits en temps réel. Une double calibration Humain-IA permet de calculer un "coefficient d'occlusion" pour compenser les fruits cachés par le feuillage, garantissant une marge d'erreur statistique minime lors des négociations commerciales.

Correction Climatique du Calibre

Compter les fruits ne suffit pas ; le climat dicte leur poids. Notre algorithme croise le comptage visuel avec l'historique de stress hydrique du verger. Si l'arbre a manqué d'eau durant l'été, le système réduit dynamiquement l'estimation du poids moyen, livrant une projection de tonnage d'un réalisme absolu.

Protection Radicale des Sols

Le module d'irrigation ne se contente pas d'ouvrir les vannes. Il intègre un pare-feu agronomique : si l'algorithme détecte un risque de gel nocturne (températures s'approchant de $0^\circ C$), il bloque formellement la recommandation d'irrigation, même lors d'une journée ensoleillée, sauvant ainsi le système racinaire de l'asphyxie thermique.

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